La pérdida del Meta es la ganancia de las Máquinas Pensantes

Weiyao Wang pasó ocho años en Meta (su primer trabajo después de la universidad) ayudando a construir sistemas de percepción multimodal y contribuyendo a proyectos de segmentación de mundo abierto, incluido SAM3D. Su último día en Meta fue la semana pasada y desde entonces se unió al Thinking Machines Lab.

Su traslado al Thinking Machines Lab (TML) se produce cuando la startup de IA se expande en múltiples frentes. TML acaba de firmar un acuerdo multimillonario en la nube con Google, dándole acceso a los últimos chips GB300 de Nvidia y convirtiéndola en una de las primeras startups en ejecutar el hardware.

El acuerdo, anunciado el martes pasado en Google Cloud Next, sigue a una asociación anterior con Nvidia y coloca a TML en el mismo nivel de infraestructura que Anthropic y Meta. (Según se informa, Meta mantuvo conversaciones para adquirir Thinking Machines en esta época el año pasado y más recientemente ha estado atacando a los fundadores de TML uno por uno).

La imagen del talento sigue siendo fluida. Wang y Kenneth Li, un doctorado de Harvard que pasó 10 meses en Meta antes de unirse a TML este mes, son los últimos ejemplos de una fuente de talento que va en ambos sentidos. Business Insider informó la semana pasada que Meta cazaba Siete de los miembros fundadores de TML. Una mirada a las contrataciones recientes muestra que Thinking Machines está atacando a Meta. Según un análisis de los perfiles de LinkedIn, parece que TML ha contratado a más investigadores de Meta que de cualquier otro empleador.

El más destacado es Soumith Chintala, CTO de TML, quien pasó 11 años en Meta y cofundó PyTorch, el marco de aprendizaje profundo de código abierto que ahora sustenta la mayor parte de la investigación de IA en el mundo. Dejó Meta a finales de 2025 y fue nombrado director de tecnología a principios de este año. Piotr Dollár, otro veterano de 11 años en Meta que se desempeñó como director de investigación y coautor del influyente modelo Segment Anything, ahora forma parte del equipo técnico de TML. Andrea Madotto, investigadora de la división FAIR de Meta centrada en modelos de lenguaje multimodal, se unió a TML en diciembre. James Sun, un ingeniero de software con casi nueve años en Meta trabajando en capacitación previa y posterior al LLM, también dio el salto.

TML también atrajo talento más allá de Meta. Neal Wu, tres veces medallista de oro en la Olimpiada Internacional de Computación y miembro fundador de agitado Startup de codificación Cognition: se unió a principios de este año. Jeffrey Tao llegó a través de Waymo, Windsurf y OpenAI. Muhammad Maaz fue anteriormente investigador en Anthropic. Erik Wijmans llegó procedente de Apple. Liliang Ren pasó dos años y medio en el equipo de Superinteligencia de IA de Microsoft preentrenando modelos OpenAI para codificar antes de unirse en marzo.

La plantilla de la startup asciende actualmente a unas 140 personas.

Los paquetes de pago de Meta (siete cifras, sin condiciones) ya son bien conocidos. Para los investigadores que evalúan sus otras opciones, el cálculo podría ser tan simple como este: Thinking Machines Lab está valorado actualmente en 12 mil millones de dólares. Si bien ese número sería inimaginable para una empresa en esta etapa de cualquier ciclo tecnológico anterior (acaba de lanzar un producto hasta ahora), en comparación con las valoraciones récord de OpenAI y Anthropic, todavía hay muchas ventajas financieras.

Contactado el viernes por la mañana, un portavoz de TML se negó a hacer comentarios para esta historia.