Junger CEO in Kriegszeiten: Wie man Metas KI-Wendeschlacht gewinnt
Der Wettbewerb um künstliche Intelligenz hat gerade erst begonnen. Jedes Unternehmen hat eine Chance. Große Technologiekonzerne setzen hier massiv auf Wetten. Der KI-Leiter von Tencent ist Yao Shunyu, während Xiaomi seine Hoffnungen auf die Wissenschaftlerin Luo Fuli setzt. Obwohl das Team von Alibaba Qianwen den Rücktritt von Lin Junyang erlebt hat, ist die umfassende Stärke seiner anderen Führungspersönlichkeiten nicht zu unterschätzen. Ich erzähle ausgehend von der Geschichte der KI-Wende bei Meta, wie diese großen Kapitalgeber auf diese hochqualifizierten, sehr jungen KI-Führungspersönlichkeiten setzen.
Im Frühjahr 2025 herrschte bei Meta eine Atmosphäre, als sei man aus dem Zug geworfen worden. Die Veröffentlichung von Llama 4 stieß auf kaum Resonanz, und bei Benchmarktests wurde die Praxis aufgedeckt, „für verschiedene Tests unterschiedliche Modelle zu verwenden“. Mark Zuckerbergs Geduld mit der Abteilung für generative KI war völlig erschöpft. Yann LeCun, Preisträger des Turing-Preises, sagte später nach seinem Ausscheiden offen, dass Meta nur „sichere, erprobte Dinge“ wähle – und diese Wahl an sich bedeute bereits Rückständigkeit.
Vierzehn Monate später hat sich die Situation umgekehrt. Am 12. Oktober 2026 veröffentlichte das Meta Superintelligence Lab Muse Wonder und Muse Wonder Full. Die unabhängige Bewertungsstelle Artificial Analysis vergab Intelligenzwerte von 52 und 56. Die zweite Version liegt auf dem Niveau von Anthropics Claude Sonnet 5.5 und übertrifft GPT-6 Astra sowie Gemini 4 Argon. Der Titel von Wired ließ keine Zweifel offen: „Muse Wonder bringt Meta zurück an die Spitze der KI“.
Was Meta aus dem Tal gezogen hat, ist ein 29-jähriger chinesischstämmiger Unternehmer. Sein Name ist Alexandr Wang, mit chinesischem Namen Wang Tao, Gründer von Scale AI. Im Juni 2025 wurde er von Zuckerberg mit einer Investition von 14,3 Milliarden Dollar „zusammen mit seinem Unternehmen“ zu Meta geholt, wo er zum Chief AI Officer ernannt wurde und das neu gegründete Superintelligence Lab leitet.
Zuckerberg wettete nicht auf Wangs Forschungskompetenz. Yann LeCun drückte es klar aus: „Er hat keine Forschungserfahrung, weiß nicht, wie Forschungsarbeiten durchzuführen sind, und kennt die Vorlieben und Abneigungen von Forschern nicht“. Zuckerberg wettete auf etwas anderes: das Dringlichkeitsgefühl eines Unternehmers in einer existenziellen Krise, einen „Kriegszustand“, der bei Berufsmanagern großer Unternehmen fast völlig verschwunden ist.
Wang brachte diesen Zustand zu Meta. Das Erste, was er tat, war, sich selbst von einem „Gründer“ zu einem „Coach“ zu wandeln. In der Zeit bei Scale AI mussten alle Entscheidungen über ihn selbst laufen, was ihn zum Flaschenhals für den Geschäftsfortschritt machte. Bei Meta war er sich klar darüber, dass er „weder KI-Forscher noch Produktdesigner“ ist, also verlagerte er seinen Arbeitsschwerpunkt vollständig auf die Personalbeschaffung, suchte Spitzenkräfte in allen Fachbereichen aus und schuf dann für sie Umgebungen, in denen sie ihre Stärken voll entfalten können.
Das ist keine Bescheidenheit, sondern eine Strategie. Die KI-Abteilung von Meta entließ im Oktober 2025 etwa 600 Mitarbeiter, was auch etablierte Forschungsteams wie FAIR betraf – der chinesische Wissenschaftler Tian Yuandong befand sich ebenfalls unter den Entlassenen. Doch das von Wang selbst geleitete TBD Lab – jenes Kernteam, das sich auf den Aufbau von „Superintelligenz“ konzentriert – blieb von den Entlassungen völlig unberührt. Er ersetzte das alte Blut von Meta durch neues und spülte die Lässigkeit der „alten Mitarbeiter“ mit dem Dringlichkeitsgefühl eines „Außenseiters“ weg.
Der Preis dieser Säuberung war hoch. Yann LeCun verließ das Unternehmen Ende 2025 und gründete sein eigenes KI-Startup. Vor seinem Abschied hinterließ er einen nachdenklichen Satz: Das neue Team von Meta „denkt nur an große Sprachmodelle“. Im Klartext: Die von ihm verfochtene Linie der Weltmodelle wurde an den Rand gedrängt. Auch innerhalb von Meta gab es Leute, die Wang nicht anerkannten. Ein ehemaliger Mitarbeiter bewertete Muse Spark so: „Die Leute im TBD, Alex und Zuckerberg, setzen die Standards für interne und externe Seiten sehr niedrig“.
Doch Wang wettete auf einen anderen Weg. Er jagte OpenAI und Anthropic nicht auf Metas schwächsten Gebieten der Programmierung und abstrakten Argumentation hinterher, sondern setzte seine Chips auf „persönliche intelligente Agenten“. Das Kernverkaufsargument von Muse Wonder ist nicht das Chatten, sondern Active Memory und Active Focus – das KI-Agenten den Kontext des Benutzers über verschiedene Gesprächsszenarien hinweg merken lassen und bei Hindernissen das Ziel nicht aufgeben, sondern aktiv den Plan anpassen. Wang sagte am Tag der Veröffentlichung in einem Interview mit Bloomberg offen: „Andere Ökosysteme haben sich stets auf programmierende Agenten konzentriert. Wir verfolgen eine differenzierte Strategie, damit die Anwendungsszenarien für persönliche intelligente Agenten wirklich hervorragend funktionieren“.
Diese Einschätzung ist begründet. Meta hält Facebook, Instagram und WhatsApp in seinen Händen, und die täglichen Verhaltensdaten von drei Milliarden Nutzern sind eine reiche Lagerstätte, die kein Konkurrent besitzt. Diese Daten an einen persönlichen intelligenten Agenten zu übergeben, der einen wirklich „versteht“, hat eine viel höhere Erfolgschance, als OpenAI auf dem Gebiet der Programmierung direkt entgegenzutreten.
Wangs andere Trumpfkarte ist die Geschwindigkeit. Muse Spark wurde im April 2026 veröffentlicht, Muse Wonder kam bereits im Oktober auf den Markt – dazwischen liegen nur sechs Monate. Diese Iterationsgeschwindigkeit ist in der KI-Geschichte von Meta selten. Russ Salakhutdinov, Professor an der Carnegie Mellon University und ehemaliger Vizepräsident für KI-Forschung bei Meta, bewertete es so: „Die Menge an Arbeit, die das TBD Lab in so kurzer Zeit geleistet hat, ist beeindruckend. Alex weiß, was er nicht weiß, und ist bereit zuzuhören“.
„Zu wissen, was man nicht weiß“ – das ist wahrscheinlich die am meisten unterschätzte Fähigkeit von Wang. Ein 29-jähriger Nicht-Forscher, der eine Gruppe von Spitzen-KI-Wissenschaftlern leitet, würde bei anderen leicht in zwei Extreme verfallen: entweder zwanghaft die Rolle des Technikexperten einnehmen oder die Verantwortung vollständig abgeben und die Richtung verlieren. Wang wählte einen dritten Weg: Er holte seinen Tsinghua-Alumnus Zhao Shengjia als Chief AI Scientist, um die wissenschaftliche Agenda des gesamten MSL zu überwachen; er holte Dawn Song, Professorin an der UC Berkeley, an die Spitze einer neuen KI-Forschungsabteilung. Er selbst forscht nicht, aber er stellt sicher, dass die richtigen Personen die Forschung durchführen.
Natürlich hat Meta noch nicht gewonnen. Muse Wonder Full ist derzeit nur für Abonnenten von Muse Code zugänglich, die Standardversion von Wonder wird nach API-Preisen berechnet, und es ist ungewiss, ob die stärkste Version Unternehmenskunden zur Verfügung gestellt wird. Anthropics Claude Opus 5.5 liegt mit einem Intelligenzwert von 58 weiterhin an der Spitze, und GPT-6.1 Sol hat nach wie vor Vorteile bei der Kosteneffizienz. Metas Wettbewerb um KI-Talente hat ebenfalls erstaunliche Kosten verursacht: Es bot Forschern von OpenAI und Google Unterzeichnungsboni von bis zu 100 Millionen Dollar an.
Aber zumindest sitzt Meta wieder am Spieltisch. Von der Niederlage von Llama 4 bis zur Spitzenleistung von Muse Wonder, von Yann LeCuns Abschied bis zum effizienten Betrieb des TBD Lab hat Meta in vierzehn Monaten eine kostspielige, aber richtungsweisende Transformation abgeschlossen. Zuckerberg wettete nicht auf ein technisches Genie, sondern auf einen Unternehmer, der zehn Jahre lang in der Datenannotationsbranche gearbeitet hat und weiß, dass „Vertrauen“ und „Lieferfähigkeit“ wertvoller sind als „Visionen“.
Die wichtigste Lektion, die Wang bei Scale AI gelernt hat, ist wahrscheinlich nicht, wie man Daten annotiert, sondern wie man Spitzenkräfte davon überzeugt, dass sie mit ihm gewinnen können. Die Personen, die nach dem Umbruch im Meta-KI-Team geblieben sind – Zhao Shengjia, Dawn Song und die Forscher im TBD Lab, die sich nicht für einen Weggang entschieden haben – bilden ein Team, das schlanker, fokussierter und auch gefährlicher ist als das Team aus der Llama-Ära.
Muse Wonder ist nicht das Ende. Wang sagte in dem Interview am Veröffentlichungstag einen Satz, der wie eine Einladung an die Kritiker und gleichzeitig eine Warnung an die Konkurrenten wirkt: „Ich empfehle allen, es selbst auszuprobieren und dann selbst zu urteilen“.
Ob Meta später die Spitze erreichen kann, hängt nicht von Zuckerbergs Bilanz ab, sondern davon, was Wang in den nächsten sechs Monaten liefern kann.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Coopetition Künstliche Intelligenz“, Autor: Coopetition, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.