Meta misst die Leistung seiner Ingenieure ab sofort nicht mehr an der Nutzung von KI-Tools. KI-Dashboards und Token-Zähler fließen nicht mehr in Leistungsbewertungen ein, wie die Führungskräfte Maher Saba und Santosh Janardhan in einem internen Memo mitteilten, das The Information einsehen konnte. Stattdessen sollen Qualität, Geschwindigkeit und Komplexität der Arbeit zählen.
Zuvor hatte Meta die KI-Nutzung als Bewertungskriterium eingeführt, was zum sogenannten "Tokenmaxxing" führte: Beschäftigte verbrauchten massenhaft KI-Tokens, nur um bei internen Ranglisten gut dazustehen. Der exzessive Verbrauch hatte auch finanzielle Folgen, denn allein die interne KI-Nutzung steuert 2026 auf Milliardenkosten zu, weshalb Meta ab 2027 Budgets und ein zentrales Dashboard einführen will.
Parallel testet Meta laut WIRED sein neues KI-Agenten-Tool Hatch, das eigenständig Aufgaben am Computer erledigen können soll. Laut dem Bericht stoßen die Tests jedoch intern auf Widerstände: Manche Mitarbeiter zögern aus Datenschutzgründen, es mit privaten Konten zu verbinden.
Metas Superintelligence Labs veröffentlichen mit Muse Voice Transcribe ein Echtzeit-Transkriptionsmodell, das Sprache in kurzen Abschnitten verarbeitet, Sprecher unterscheidet und Satzenden erkennt. Laut Artificial Analysis liefert es die genaueste Streaming-Transkription bei niedrigstem Preis. Meta positioniert das Modell als Grundlage für persönliche KI-Agenten, die über Geräte wie die umstrittene Kamera-Brille in echten Gesprächen zuhören sollen.
Meta wollte laut Reuters weit mehr seiner Belegschaft durch KI ersetzen als bisher bekannt, scheiterte aber an rebellierenden Mitarbeitern und Agenten, die nicht lieferten. Unter dem Codenamen "Project OT" plante Meta laut internen Dokumenten, viele Teams um bis zu 60 Prozent zu verkleinern. Die verbleibende Arbeit sollten kleine, "talentdichte" Kader menschlicher Mitarbeiter übernehmen, die virtuelle KI-Arbeiter überwachen. Doch am Abend des 19. Mai, wenige Stunden vor der ersten Entlassungsrunde, stoppte CEO Mark Zuckerberg die für November geplante zweite Welle.
Auslöser waren neben ausbleibenden Produktivitätsgewinnen der Agenten-Technologie und Investorenkritik am massiven KI-Budget auch eine offene Belegschaftsrevolte: Als Beschäftigte glaubten, sie würden mit Tracking-Software zu Mausklicks und Tastatureingaben ihre eigenen KI-Ersatzsysteme trainieren, überzogen sie Metas internes Netzwerk mit wütenden Posts, so Reuters.
Memes auf Flyern, die in Metas US-Büros aufgehängt wurden und die KI-Initiativen des Konzerns sowie dessen Umgang mit den Mitarbeitern verspotten. | Bild: Handout via Reuters
Der interne Stimmungswert fiel von 74 auf 55 Prozent. Im Juli räumte Zuckerberg ein, die Agenten-Technologie habe sich nicht so schnell beschleunigt, wie er erwartet hatte.
Meta Platforms startet in den kommenden Wochen seinen KI-Agenten Hatch und veröffentlicht im Oktober ein neues KI-Modell namens Watermelon. Das geht aus internen Dokumenten hervor, die The Information einsehen konnte.
Hatch soll eine Verbraucherversion des OpenClaw-Agenten werden und ist Teil der Pläne von CEO Mark Zuckerberg, die hohen KI-Investitionen des Konzerns zu monetarisieren und die Einnahmen über Werbung hinaus zu erweitern. Meta erwägt laut dem Bericht ein gestaffeltes Preismodell, darunter ein Premium-Abo für bis zu 199,99 Dollar im Monat.
Hatch soll auf Webseiten wie DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp und Outlook zugreifen und ein anpassbares Dashboard bieten, etwa mit Fitness-Tracker oder Reiseplaner. Ob Watermelon Teil der Muse-Modellfamilie wird oder als eigenständiges Modell erscheint, ist noch offen.
Zudem bereitet Meta eine Plattform auf WhatsApp vor, über die Nutzer weitere KI-Agenten einbinden können.
Meta ist laut Bloomberg einer der größten KI-Kunden von Microsoft geworden. Das Unternehmen gibt jährlich Hunderte Millionen Dollar für den Zugang zu KI-Modellen über Microsofts Cloud-Dienst Azure aus. Wöchentlich verbraucht Meta Billionen von Tokens über die Plattform.
Metas Entwickler nutzen unter anderem OpenAI-Modelle über Microsofts Marktplatz Foundry, um die Ergebnisse eigener Modelle zu bewerten. Das Unternehmen baut parallel einen eigenen API-Dienst auf, der mit Foundry konkurrieren könnte. Bereits früher hatte Meta Microsofts Suchmaschine Bing genutzt und später durch eigene Lösungen ersetzt.
Microsofts größte KI-Kunden sind überwiegend andere Techfirmen: ByteDance ist der größte Foundry-Kunde, gefolgt von Adobe, Perplexity und Sierra. Insgesamt stammen aber rund 70 Prozent von Microsofts KI-Umsatz von Partner OpenAI, das vor allem riesige Mengen an Rechenleistung über Azure abnimmt – Foundry ist davon nur ein Teilbereich.
Meta veröffentlicht mit Muse Glimmer das erste offene Modell seiner neuen Superintelligence Labs – ein 30B-Agentenmodell, das quantisiert unter 20 GB auf Consumer-Hardware läuft. In einem begleitenden Essay verteidigt Mark Zuckerberg offensiv die Destillation fremder Modelle und fordert weniger Auflagen für US-Labore – ein direkter Konter gegen OpenAI und Anthropic. Laut Wall Street Journal soll bald auch eine offene Version von Muse Spark 1.2 folgen.
Meta veröffentlicht Muse Spark 1.2 samt eigenem Coding-Agenten Muse Code, der nach Abstürzen exakt an der Abbruchstelle weiterarbeiten soll. Der günstigste Tarif liegt bei 20 Cent pro Million Output-Token – setzt aber voraus, dass Nutzer ihre Daten fürs Training freigeben. Meta konkurriert damit über den Preis, nicht über die Spitzenleistung. Und in den Benchmarks gibt es eine auffällige Lücke.
Meta AI will ein häufiges Problem von KI-Agenten lösen: Bei komplexen Aufgaben vergessen sie bereits erkannte Fehler und wiederholen sich. Ein separater Memory-Agent läuft nebenher, pflegt eine strukturierte Gedächtnisbank und entscheidet aktiv, ob eine Erinnerung eingespeist wird oder Schweigen sinnvoller ist. Auf zwei Benchmarks brachte das bis zu 8,3 Prozentpunkte Verbesserung.
