Depois que Mark Zuckerberg colocou Alexandr Wang à frente da divisão de inteligência artificial da Meta há cerca de um ano, a empresa conseguiu lançar o Muse Spark, seu modelo mais ambicioso até agora. O movimento surpreendeu a indústria: um executivo de uma startup de data labeling, não um pesquisador experiente, recebeu a missão de resgatar os esforços de IA que vinham patinando.
Wang, que co-fundou a Scale AI, uma empresa que trabalhou com os principais laboratórios de IA do mundo, tornou-se em poucos meses uma das figuras mais influentes dentro da empresa. Aos 28 anos na época da contratação, ele conseguiu algo raro: estar ao lado apenas de Zuckerberg em um jantar na Casa Branca com líderes do Vale do Silício, uma demonstração clara de seu poder interno.
Meta e inteligência artificial: O experimento de Zuckerberg
Zuckerberg apostou que trazer um outsider, alguém acostumado à urgência de uma startup, conseguiria romper com a inércia que afetava a organização de IA estabelecida na Meta. A estratégia envolveu um investimento audacioso: a Meta despendeu 15 bilhões de dólares na Scale AI e contratou Wang diretamente.
Em menos de um ano, Wang montou um laboratório secreto chamado TBD Lab no quartier-general de Menlo Park. O espaço funciona como uma fortaleza: cerca de 100 pesquisadores trabalham em uma área restrita que exige crachás especiais para entrar. Tanto Wang quanto Zuckerberg mantêm escritórios ali. Funcionários de outras áreas chegaram a tentar se infiltrar na região, segundo informações de pessoas familiarizadas com a operação.
Os salários oferecidos foram multimilionários, um sinal de quanto Zuckerberg estava disposto a gastar para recuperar o prestígio da Meta no campo da IA. Russ Salakhutdinov, professor de ciência da computação na Universidade Carnegie Mellon e ex-vice-presidente de pesquisa em IA da Meta, afirmou que o trabalho realizado foi impressionante: “Alex sabe o que não sabe e está disposto a ouvir.”
Sucessos e desconfianças internas
O lançamento do Muse Spark em abril marca o primeiro grande resultado do laboratório secreto. Defensores de Wang veem o modelo como prova de que os esforços estão funcionando e que os sucessores, esperados para os próximos meses, podem reduzir ainda mais a lacuna com OpenAI, Google e Anthropic. A Meta enfrenta pressão dos investidores: a empresa gasta dezenas de bilhões de dólares em IA e precisa demonstrar que isso vai gerar receita.
No entanto, nem todos dentro da Meta estão convencidos. Críticos descrevem a liderança de Wang como frenética e argumentam que ele exagerou no que seria apenas progresso incremental. Um ex-funcionário do setor de IA da Meta afirmou: “O pessoal do TBD, Alex e Zuck também, estabeleceram uma barra bem baixa para o Muse Spark interna e externamente. Os outros laboratórios estão se movimentando rápido.”
Os tropeços do novo laboratório
Nos estágios iniciais, o TBD enfrentou problemas. Pesquisadores foram atraídos por rivais, incluindo Ruoming Pang, ex-executivo da Apple, que saiu para a OpenAI após apenas sete meses. Certas iniciativas de pesquisa, como o desenvolvimento de uma base de código completamente nova para treinar modelos, enfrentaram dificuldades.
Quando o Muse Spark finalmente surgiu, ele foi construído usando elementos da infraestrutura de IA já existente na Meta, incluindo código e conjuntos de dados associados ao Llama 4. As declarações posteriores de Wang sugerindo que o modelo tinha sido desenvolvido “do zero” irritaram pessoas que sentiram que as contribuições da equipe Llama não foram reconhecidas.
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Esse atrito revelou tensões crescentes entre os times de IA estabelecidos na Meta e o laboratório secreto de Wang. A empresa agora navega um equilíbrio delicado: Wang enfrenta críticas sobre sua experiência e precisa manter a confiança tanto de colaboradores quanto de investidores que cobram resultados concretos em um mercado onde a IA se move em velocidade vertiginosa.
Os modelos futuros do TBD Lab devem reforçar as máquinas de segmentação de conteúdo e publicidade da Meta, além de sustentar iniciativas que variam desde assistentes de IA e agentes de negócios até avatares digitais e dispositivos vestíveis. O teste real não é apenas tecnológico, mas econômico.
Foto: ThisIsEngineering no Pexels
Matéria original: https://arstechnica.com/ai/2026/06/inside-metas-attempts-to-play-catch-up-with-ai/
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