Meta contrata a cinco fundadores de Thinking Machines Lab, incluido un ingeniero reportado de $1.5 mil millones.

      En resumen: Meta ha contratado a cinco miembros fundadores de Thinking Machines Lab, la startup de IA creada por la ex CTO de OpenAI Mira Murati, después de que ella rechazara una oferta de adquisición reportada de $1 mil millones. La contratación individual más cara, el cofundador Andrew Tulloch, supuestamente recibió un paquete de $1.5 mil millones durante seis años. La incursión de talento es parte de una reestructuración más amplia de IA que incluye la inversión de $14.3 mil millones en Scale AI, el nombramiento de Alexandr Wang como director de IA, la salida de Yann LeCun después de 12 años, 600 recortes en FAIR y la creación de Meta Superintelligence Labs, cuyo primer modelo de código cerrado, Muse Spark, se lanzó el 8 de abril.

      Meta ha contratado ahora a cinco de los miembros fundadores de Thinking Machines Lab, la startup de IA que Mira Murati construyó después de dejar su puesto como directora de tecnología de OpenAI. La salida más reciente, el ingeniero fundador Joshua Gross, se unió a Meta Superintelligence Labs en marzo después de construir Tinker, el producto API central de la startup. Su salida sigue a la de Andrew Tulloch, quien se fue a Meta en octubre con un paquete de compensación que supuestamente vale $1.5 mil millones durante seis años, una cifra que, si es precisa, lo convertiría en la adquisición de talento individual más cara en la historia de la industria tecnológica.

      El patrón no es sutil. Después de que Mark Zuckerberg supuestamente ofreciera alrededor de $1 mil millones para adquirir Thinking Machines Lab por completo y fuera rechazado, Meta cambió a reclutar al equipo fundador uno por uno. Varios medios han descrito la estrategia como una “incursión a gran escala”. Ha sido efectiva. Del grupo fundador original de la startup, cinco han ido a Meta, tres han regresado a OpenAI y uno se ha unido a xAI de Elon Musk. La empresa de Murati, que recaudó $2 mil millones a una valoración de $12 mil millones en una ronda inicial liderada por Andreessen Horowitz en julio de 2025 y que supuestamente estaba en conversaciones para una nueva ronda a una valoración de $50 mil millones para noviembre, ha perdido la mayor parte del equipo en torno al que fue construida.

      Quién se fue y a dónde fueron

      Tulloch y Gross son las dos salidas cuyos destinos y roles están más claramente documentados. Tulloch, un investigador de IA que había trabajado anteriormente en OpenAI, se unió a Meta Superintelligence Labs y ahora trabaja bajo Alexandr Wang, el ex director ejecutivo de Scale AI de 28 años a quien Meta nombró como su primer director de IA en junio de 2025. Gross, que había trabajado anteriormente tanto en OpenAI como en Meta, ahora lidera equipos de ingeniería dentro de la misma división.

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      La nueva jerarquía de IA de Meta

      Las adquisiciones de talento son parte de una reestructuración más amplia que ha transformado la organización de IA de Meta en el último año. En junio de 2025, Meta pagó $14.3 mil millones por una participación no votante del 49% en Scale AI y trajo a Wang para liderar una nueva división llamada Meta Superintelligence Labs, junto a Nat Friedman, el ex director ejecutivo de GitHub. Zuckerberg llamó a Wang “el fundador más impresionante de su generación” en un memo interno.

      La reestructuración no ha sido fluida. Yann LeCun, el científico jefe de IA de Meta durante 12 años y una de las figuras más influyentes en el aprendizaje profundo, se fue en noviembre de 2025 después de que se le pidiera que informara a Wang. “No le dices a un investigador qué hacer. Ciertamente no le dices a un investigador como yo qué hacer”, dijo LeCun al Financial Times en enero. Llamó a Wang “joven e inexperto” y advirtió que “mucha gente se ha ido, mucha gente que aún no se ha ido se irá”. Posteriormente, LeCun recaudó $1 mil millones para fundar AMI Labs en París, formando el equipo fundador “casi en su totalidad a partir de la organización de investigación de IA de Meta”.

      Para agosto de 2025, Meta Superintelligence Labs se había dividido en cuatro grupos: el Laboratorio TBD para modelos de lenguaje grandes, liderado por Wang; FAIR para investigación fundamental; una división de productos e investigación aplicada liderada por Friedman; y una unidad de infraestructura liderada por Aparna Ramani. El equipo de Fundaciones AGI, que había sido responsable de la familia de modelos Llama, fue disuelto tras la tibia recepción de Llama 4. LeCun declaró públicamente que el equipo de IA había “manipulado” algunos de los resultados. Aproximadamente 600 roles fueron eliminados de las unidades de FAIR e infraestructura de IA en octubre de 2025.

      La economía de la guerra por el talento

      Las cifras de compensación que circulan en el mercado de talento de IA han alcanzado una escala que distorsiona las dinámicas normales de reclutamiento. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido que se han ofrecido bonos de firma de hasta $100 millones para atraer a los mejores investigadores. El científico jefe de OpenAI, Mark Chen, describió el robo de Meta como “similar a alguien rompiendo en nuestra casa”. La respuesta de Altman fue que Meta “tuvo que ir bastante lejos en su lista”, una caracterización que las cinco salidas del equipo fundador de una sola startup parecerían contradecir.

      La competencia se extiende más allá de Meta y OpenAI. Anthropic está ganando lo que Fortune describió como una “guerra de talento unilateral” contra OpenAI, que retiene el 67% de sus investigadores, y Google DeepMind, que retiene el 78%. DeepMind ha respondido imponiendo cláusulas de no competencia de seis a doce meses con salario completo. El mercado de talento para investigadores de IA de frontera se ha convertido en un concurso de suma cero en el que cada contratación de un laboratorio es una pérdida directa para otro, y la compensación requerida para mover individuos ha escalado de millones a cientos de millones y, en el caso de Tulloch, potencialmente miles de millones.

      Meta puede permitirse la escalada. La compañía reportó $201 mil millones en ingresos para 2025, un aumento del 22% año tras año, con $43.6 mil millones en flujo de caja libre. Está gastando entre $115 y $135 mil millones en gastos de capital este año en infraestructura de IA, incluyendo una empresa conjunta de $27 mil millones con Nebius para un centro de datos a escala de gigavatio. Los 8,000 despidos que comienzan el 20 de mayo están explícitamente enmarcados como una reasignación: eliminando roles en Reality Labs, reclutamiento, ventas y operaciones globales para financiar el giro hacia la IA que representa la división de Wang.

      Lo que Meta tiene para mostrar

      La primera salida de Meta Superintelligence Labs llegó el 8 de abril con el lanzamiento de Muse Spark, un modelo de razonamiento nativamente multimodal que Meta describió como el primer paso hacia “superinteligencia personal”. Ahora potencia Meta AI en Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger y las gafas Meta AI de Ray-Ban. El modelo es de código cerrado, rompiendo con la tradición de código abierto de Llama de Meta y señalando que la propiedad intelectual producida por los investigadores que Meta está contratando a un costo extraordinario no se compartirá libremente.

      Un segundo modelo, con el nombre en clave interno “Aguacate”, está supuestamente en desarrollo bajo un control más estricto dentro del Laboratorio TBD. Su progreso ha sido desigual: los benchmarks internos mostraron que no alcanzaba a Gemini de Google en algunas evaluaciones, lo que contribuyó a la disolución del equipo de Fundaciones AGI y a la consolidación del desarrollo de modelos bajo Wang.

      La pregunta para Meta es si el talento que ha reunido, a un costo que incluye $14.3 mil millones por Scale AI, un reportado $1.5 mil millones por un solo ingeniero, la salida de uno de los científicos más respetados del campo, y el desmantelamiento sistemático del equipo fundador de otra empresa, producirá capacidades de IA que justifiquen la inversión.