Текущая проблема Meta AI — это сам Цукерберг. Его найм можно описать как чисто запутанный и случайный. Перед тем как нанять Александра Ванга, люди, отвечающие за приложения GenAI, все пришли из области VR/AR. Давайте даже не будем спорить, имеет ли смысл, чтобы люди из VR/AR управляли GenAI, просто посмотрите на их резюме: один из Google Glass, а другой из Apple ML? Мы все знаем, как они закончились. С исследовательской стороны: Лекун в основном был бездействующим в течение многих лет (хотя, чтобы быть справедливым, он действительно способствовал этой волне GenAI, LLaMA родилась из работы его студентов во Франции). Но с прошлого года он просто как Илон, проводит весь день в твитах. Другой вице-президент, Жоэль Пино, академически силен, но находится в Канаде и не очень активно участвует. Разве так трудно для Зука найти полностью преданного вице-президента по исследованиям в главном офисе? Разве не для этого ваши пакеты на $100M? Инфраструктура AI еще хуже, это безголовая неразбериха. Отделы пересекаются и ведут войны за территорию. Большинство директоров и младших вице-президентов посредственные, тратят энергию на переосмысление колеса и лоббирование Зука, чтобы убить конкурентов. Один предыдущий вице-президент ушел после разногласий, и никто другой не хотел взять на себя эту роль. Вся эта охота за кадрами кажется сборищем больших имен без учета дополнительных навыков. Сравните это с Anthropic, Thinking Machines, даже xAI — по крайней мере, их организационные схемы имеют смысл. С Meta вы задаетесь вопросом, как эти люди могут работать вместе. Они вложили огромные ресурсы в найм людей после обучения, но: Достаточно ли хороши базовые модели? Достаточно ли хороша инфраструктура? Некоторые из новых сотрудников — бывшие директора YouTube Shorts или вице-президенты Scale AI, привлеченные Александром Вангом. Кто-нибудь проверял их репутацию? Спросите 10 коллег, сможете ли вы найти хотя бы один положительный отзыв? Против всего этого, привлечение Александра Ванга почти не выглядит как худший шаг. Честно говоря, Зуку было бы лучше нанять консультанта для создания правильной дорожной карты найма. По крайней мере, в LLM я точно знаю, кто силен в какой области и имею прямые контакты. За $5M в гонорарах я, вероятно, смог бы сэкономить ему $5B в будущем.