Nadie apostaría hoy por Meta en la carrera de la superinteligencia, pero juega con más ventaja de la que pensamos para ganarla

Hace un año, Zuckerberg estaba contratando talento IA como si se fuera a acabar el mundo, ofreciendo sueldos millonarios y hasta comprando empresas enteras para poder fichar a Alexandr Wang. Un año después, han despedido a 8.000 personas, el ambiente de trabajo es irrespirable y seguimos esperando que lancen ese gran modelo con el que competir con OpenAI y Anthropic, todo esto mientras gastan dinero a espuertas. A pesar de todo, Meta tiene posibilidades reales de recortar posiciones y acercarse al podio en la carrera de la IA. 

El futuro cercano. En un completo reportaje de Semianalysis hablan de cómo Meta está jugando con mejores cartas de las que puede parecer. Muse Spark, su primer modelo de lenguaje, fue un tanto decepcionante, quedándose por detrás de competidores chinos como Deepseek v4 Pro o Kimi K2.6. Pero lo importante no es dónde está Meta ahora, sino dónde puede estar en un futuro cercano gracias a la combinación de tres elementos clave: datos, talento y cómputo.

En Xataka

A Meta le pareció buena idea que su IA generara imágenes a partir de tus fotos de Instagram. Días después ya ha dado marcha atrás

Grabar a los empleados. Fue una decisión muy controvertida y que, como era de esperar, no hizo ninguna gracia a los empleados de Meta. Sin que pudieran oponerse, se instaló un software en los ordenadores de empresa que grababa todo lo que hacían, no para espiarlos, sino para entrenar a su IA. Estos datos son oro puro para entrenar agentes: Meta está acumulando miles de ejemplos de distintas personas resolviendo las mismas tareas, mientras que empresas de datos como Surge o Mercor tienen que asociarse con otras para poder registrar sus flujos de trabajo. Meta tiene los datos en casa. 

Dicen en Semianalysis que esta decisión es como si hubieran creado una "startup top‑tier de entornos RL" dentro de la empresa, con uno de los fundadores de Scale AI liderando la transformación. Además, tras la reestructuración han puesto a al menos 3.000 ingenieros a tareas de entornos de aprendizaje por refuerzo. Todos estos datos son clave para poder crear agentes de programación como Claude Code o Codex de OpenAI.

Centros de datos. Es una de las principales fuentes de gasto de Meta, que está construyendo varios centros de datos gigantescos cuyas capacidades son de más de 1 gigavatio. Puede que Meta no pueda competir en infraestructura con hiperescaladores como Google, Microsoft y Amazon, pero la cosa cambia si la enfrentamos a los laboratorios de IA de frontera. Aquí, Meta tiene una clara ventaja y, según las proyecciones de Semianalysis, Meta va a tener más capacidad de cómputo que Anthropic y OpenAI juntas antes de que acabe el año. 

En Xataka

Meta se pasa al otro lado del mostrador de la IA. Está pasando de comprar cómputo a venderlo

El talento. El verano pasado, Meta empezó a fichar a talento a golpe de talonario. Contrataron a al menos 14 investigadores de alto nivel que venían directamente de Anthropic, Google y OpenAI,  pagaron 14.000 millones de dólares para quedarse con Alexandr Wang y Scale AI. Reunir a los mejores no asegura que el equipo vaya a funcionar y, de hecho, desde hace meses se escuchan rumores de tensiones internas. Eso sí, si logran que la cosa funcione, el talento lo tienen.

Mantener el foco. Meta puede ponerse en el retrovisor de OpenAI y Anthropic más pronto que tarde, pero una cosa es tener los recursos y otra muy distinta conseguirlo. Meta está en un momento delicado a nivel interno, con muchos empleados muy descontentos con la estrategia de la empresa, si no navegan bien estas olas, corren el riesgo de desenfocarse y perderse por el camino. 

Imagen | Xataka con Magnific

En Xataka | Meta tiene un largo historial de escándalos de privacidad. Podemos sumar uno más a la lista

–
La noticia

Nadie apostaría hoy por Meta en la carrera de la superinteligencia, pero juega con más ventaja de la que pensamos para ganarla

fue publicada originalmente en

Xataka

por

Amparo Babiloni

.

 Hace un año, Zuckerberg estaba contratando talento IA como si se fuera a acabar el mundo, ofreciendo sueldos millonarios y hasta comprando empresas enteras para poder fichar a Alexandr Wang. Un año después, han despedido a 8.000 personas, el ambiente de trabajo es irrespirable y seguimos esperando que lancen ese gran modelo con el que competir con OpenAI y Anthropic, todo esto mientras gastan dinero a espuertas. A pesar de todo, Meta tiene posibilidades reales de recortar posiciones y acercarse al podio en la carrera de la IA. 
El futuro cercano. En un completo reportaje de Semianalysis hablan de cómo Meta está jugando con mejores cartas de las que puede parecer. Muse Spark, su primer modelo de lenguaje, fue un tanto decepcionante, quedándose por detrás de competidores chinos como Deepseek v4 Pro o Kimi K2.6. Pero lo importante no es dónde está Meta ahora, sino dónde puede estar en un futuro cercano gracias a la combinación de tres elementos clave: datos, talento y cómputo.

En Xataka

A Meta le pareció buena idea que su IA generara imágenes a partir de tus fotos de Instagram. Días después ya ha dado marcha atrás

Grabar a los empleados. Fue una decisión muy controvertida y que, como era de esperar, no hizo ninguna gracia a los empleados de Meta. Sin que pudieran oponerse, se instaló un software en los ordenadores de empresa que grababa todo lo que hacían, no para espiarlos, sino para entrenar a su IA. Estos datos son oro puro para entrenar agentes: Meta está acumulando miles de ejemplos de distintas personas resolviendo las mismas tareas, mientras que empresas de datos como Surge o Mercor tienen que asociarse con otras para poder registrar sus flujos de trabajo. Meta tiene los datos en casa. 
Dicen en Semianalysis que esta decisión es como si hubieran creado una "startup top‑tier de entornos RL" dentro de la empresa, con uno de los fundadores de Scale AI liderando la transformación. Además, tras la reestructuración han puesto a al menos 3.000 ingenieros a tareas de entornos de aprendizaje por refuerzo. Todos estos datos son clave para poder crear agentes de programación como Claude Code o Codex de OpenAI.
Centros de datos. Es una de las principales fuentes de gasto de Meta, que está construyendo varios centros de datos gigantescos cuyas capacidades son de más de 1 gigavatio. Puede que Meta no pueda competir en infraestructura con hiperescaladores como Google, Microsoft y Amazon, pero la cosa cambia si la enfrentamos a los laboratorios de IA de frontera. Aquí, Meta tiene una clara ventaja y, según las proyecciones de Semianalysis, Meta va a tener más capacidad de cómputo que Anthropic y OpenAI juntas antes de que acabe el año. 

En Xataka

Meta se pasa al otro lado del mostrador de la IA. Está pasando de comprar cómputo a venderlo

El talento. El verano pasado, Meta empezó a fichar a talento a golpe de talonario. Contrataron a al menos 14 investigadores de alto nivel que venían directamente de Anthropic, Google y OpenAI,  pagaron 14.000 millones de dólares para quedarse con Alexandr Wang y Scale AI. Reunir a los mejores no asegura que el equipo vaya a funcionar y, de hecho, desde hace meses se escuchan rumores de tensiones internas. Eso sí, si logran que la cosa funcione, el talento lo tienen.

Mantener el foco. Meta puede ponerse en el retrovisor de OpenAI y Anthropic más pronto que tarde, pero una cosa es tener los recursos y otra muy distinta conseguirlo. Meta está en un momento delicado a nivel interno, con muchos empleados muy descontentos con la estrategia de la empresa, si no navegan bien estas olas, corren el riesgo de desenfocarse y perderse por el camino. 

Imagen | Xataka con Magnific

En Xataka | Meta tiene un largo historial de escándalos de privacidad. Podemos sumar uno más a la lista

– La noticia

Nadie apostaría hoy por Meta en la carrera de la superinteligencia, pero juega con más ventaja de la que pensamos para ganarla

fue publicada originalmente en

Xataka

por

Amparo Babiloni

.