Souhrn
Společnost Meta, která investuje miliardy dolarů do umělé inteligence, zaostává za konkurenty jako OpenAI a Google. Její přístup „rychle spustit, opravit později“ selhal u modelů Llama, což vedlo k odchodu klíčových expertů a změně strategie z open-source na uzavřené modely. Meta nyní hledá cestu k obnově důvěry v AI ekosystému.
Klíčové body
- Meta utratila 14,3 miliardy dolarů za zakladatele Scale AI Alexandr Wanga a jeho tým, přesto zaostává v AI závodě.
- Hlavní AI vědec Yann LeCun, nositel Turingovy ceny, odešel z Meta založit vlastní firmu.
- Modely Llama 4 neuspěly, Zuckerberg přestal je propagovat jako špičkové.
- Meta opouští open-source přístup ve prospěch uzavřených modelů jako u OpenAI a Google.
- Interní přestavby nedokázaly zastavit úpadek v adopci AI modelů mezi uživateli a firmami.
Podrobnosti
Článek popisuje krizi v AI divizi Meta, kde miliardové investice do náboru talentů z konkurentů nevedly k úspěchu. V červnu 2025 Meta zaplatila 14,3 miliardy dolarů za Alexandr Wanga, zakladatele Scale AI – firmy specializující se na přípravu a označování dat pro trénink velkých jazykových modelů (LLM). Tento krok měl posílit interní kapacity, ale výsledky chybí. Naopak Yann LeCun, Meta chief AI scientist a držitel Turingovy ceny za příspěvky do konvolučních neuronových sítí, odešel založit novou společnost, což signalizuje hlubší problémy.
Původní strategie Meta stavěla na open-source modelech Llama, které byly volně ke stažení a upravitelné. Tyto modely slouží k generování textu, kódu nebo obrázků podobně jako GPT od OpenAI, ale bez proprietárních omezení. Zuckerberg je dříve označoval za budoucí lídry, kteří přinesou AI všem. Llama 4 však selhala v benchmarkách a adopci, což vedlo k backtrackingu: Meta teď preferuje uzavřené modely, kde kontroluje data a nasazení, podobně jako Google s Gemini nebo OpenAI s GPT. Tento posun oslabuje důvěru komunity, která Meta původně lákala otevřeností.
Interně probíhají revize, ale Meta zůstává neviditelná v spotřebitelských a podnikových aplikacích. Konkurence rychle integruje AI do produktů – například ChatGPT do aplikací nebo Gemini do vyhledávačů – zatímco Llama modely slouží spíš akademikům než masovému trhu. Článek naznačuje, že rychlost vývoje bez pevných základů vede k chybám v tréninku a škálování modelů, což vyžaduje přepracování architektury.
Proč je to důležité
Selhání Meta ukazuje limity „rychle spustit“ přístupu v AI, kde kvalita dat a architektura převažují nad rychlostí. Pro průmysl to znamená, že open-source modely jako Llama ztrácejí na významu, což posiluje dominanci uzavřených gigantů a snižuje dostupnost AI pro menší firmy. Uživatelé pocítí méně inovací v sociálních sítích Meta (Facebook, Instagram), kde AI mělo zlepšit moderování obsahu nebo personalizaci. V širším ekosystému to může urychlit konsolidaci kolem OpenAI a Google, zatímco Meta musí investovat do nové strategie, aby se vrátila do hry – pravděpodobně s důrazem na proprietární data z miliard uživatelů.
Zdroj: 📰 The Indian Express