No es una guerra de algoritmos ni de productos. Es una pugna de pasillos, de despachos cerrados y ofertas que llegan con cifras de otro mundo. Meta y OpenAI se enfrentan por lo más escaso del sector: las mentes capaces de imaginar lo que todavía no existe. Y como en toda batalla por el talento, los campos de combate no tienen trincheras, sino despachos con café frío y cláusulas de confidencialidad.
Todo comenzó cuando Meta asumió algo que en Silicon Valley suele decirse en voz baja: que iba tarde. En lugar de reformular su estrategia desde dentro, eligió otro camino. Uno más directo. Si no podían construir el mejor equipo, lo ficharían. Así nació Meta Superintelligence Labs, no como un laboratorio más, sino como un gesto. No para seguir compitiendo, sino para acelerar y romper.
Al otro lado, OpenAI ya estaba ahí. Con GPT-4o en marcha y un relato que se ha hecho doctrina. Avanzar, sí, pero con misión. Sin improvisación. Y entonces, sin previo aviso, empezaron los fichajes. Uno tras otro. De la discreción se pasó al rumor, y del rumor, a la grieta.
Quién es quién
Meta no compró promesas. Compró certezas. Mark Zuckerberg no solo fundó una nueva división –Meta Superintelligence Labs (MSL)– sino que activó una estrategia quirúrgica de adquisición de talento. Con el objetivo de acortar la distancia hacia la AGI no desde cero, sino importando cerebros que ya la habían empujado al límite.
Primero, una docena larga de investigadores que hasta hace poco estaban en el núcleo mismo de OpenAI:
- Shengjia Zhao – Cocreador de GPT-4, arquitecto de los modelos mini, y uno de los pilares del razonamiento confiable.
- Shuchao Bi – Responsable de integrar voz e imagen en GPT-4o. Voz, visión, y multimodalidad: su especialidad es conectar los sentidos con el lenguaje.
- Jiahui Yu – De DeepMind a OpenAI y ahora a Meta. Co-líder de Gemini Multimodal. Allí donde hay frontera tecnológica, él la pisa.
- Hongyu Ren – Relojero de modelos eficientes: o1, o3-mini, GPT-4o. Optimización extrema como arte.
- Ji Lin – Autor de compresión y escalabilidad para la familia GPT-4. Precisión sin estridencias. Pionero en TinyML.
- Huiwen Chang – Arquitecta visual de GPT-4o y autora de MaskGIT y Muse. Voz, imagen, síntesis: multimodalidad sin fisuras.
- Trapit Bansal – Refuerzo con cadena de pensamiento. No vende moda: aporta fundamentos.
- El «Núcleo de Zúrich» – Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov y Xiaohua Zhai, tres investigadores que, desde DeepMind y luego OpenAI, ahora llegan a Meta como bloque. Visión por computadora, aprendizaje a escala, y rigor suizo como capital intelectual exportado.
Y luego, los nombres estratégicos, los que marcan el giro estructural:
- Johan Schalkwyk – Ex Google Fellow. Su nombre está ligado a los mayores avances en reconocimiento de voz. En Meta, refuerza la interfaz entre humanos y máquinas.
- Joel Pobar – De Anthropic a Meta (donde ya estuvo una década). Especialista en optimización de inferencia. Vuelve para hacer que todo corra rápido y barato.
- Jack Rae – Creador de Chinchilla y Gopher en DeepMind. Su foco: memoria a largo plazo y modelos entrenados para razonar.
- Pei Sun – De Waymo y DeepMind. Experto en aprendizaje no supervisado y percepción del entorno. IA que ve, escucha y aprende sin guión.
- Nat Friedman – Ex CEO de GitHub. No programa, pero dirige. En MSL, codirige con Alexandr Wang y traduce ambición en producto.
- Alexandr Wang – CEO de Scale AI. Ahora, jefe de IA de Meta. Trae la visión desde los datos y la estrategia, no desde el código. Su fichaje incluye una inversión multimillonaria en Scale y acceso directo a datasets de entrenamiento a escala planetaria.
Meta no está montando un equipo. Está ensamblando una élite. Este no es un «reclutamiento». Es una reconfiguración del ecosistema. Meta absorbe talento, redes, cultura técnica y memoria institucional. En palabras del propio Zuckerberg: la próxima plataforma no es la realidad virtual; es la inteligencia misma.
La respuesta de Altman
La respuesta de Sam Altman a la ofensiva de Meta no fue improvisada. En sus palabras, había precisión y gravedad.
«Han fichado a gente estupenda. Pero no a los mejores. Han tenido que bajar el listón. Lo que han hecho conducirá a problemas culturales».
La frase —pronunciada en privado, pero pensada para circular— era más que un lamento. Era una acusación con forma de advertencia. Altman habló de «ofertas gigantescas», algunas con bonos de entrada cercanos a los 100 millones de dólares, y dijo que Meta está intentando «arrancar talento» con dinero, pero sin criterio de cohesión. En su mensaje, redefinió el conflicto: «misioneros contra mercenarios». Los primeros trabajan por una visión a largo plazo. Los segundos, por incentivos inmediatos. Para él, no se trata solo de quién se va, sino de quién se queda, y por qué.
A pesar de la presión, Altman asegura que ninguna de las «mejores personas» ha dejado OpenAI. Insiste en que el equipo valora la cultura, la misión y el rodaje compartido. Y mientras Meta celebra cenas privadas y ofertas récord, OpenAI anuncia que reevaluará su sistema de compensación. No para igualar cifras, sino para proteger lo que, según Altman, no se puede comprar.
En lugar de contraatacar con más cheques, OpenAI eligió fortalecer su relato interno. Reafirmar que quedarse tiene sentido. Que colaborar no es solo una metodología, sino una promesa. Que construir lento no es ir despacio, sino elegir bien qué se hace y por qué.
Superinteligencia en marcha
Meta Superintelligence Labs (MSL) no es un nombre más. Es la fusión de todos los equipos de IA bajo una única promesa: alcanzar la próxima generación de modelos. Con capacidades multimodales, generación sintética y razonamiento avanzado. Y con un equipo que se compra hecho.
A eso se suman los 14.300 millones invertidos en Scale AI, el fichaje de Alexandr Wang como jefe de IA, y una estructura diseñada para reducir el tiempo entre la idea y el producto. La cifra que flota, sin confirmarse del todo, es de 300 millones por cabeza en roles clave. Aunque algunos lo niegan, el eco queda.
No hay pausa. Ni margen para filosofías. Meta no busca ganar por valores: busca hacerlo por anticipación.
Más allá del código
Esta guerra por el talento en la IA no se libra en foros académicos ni en benchmarks públicos. Se juega en la frontera borrosa entre lo que se paga y lo que se cree. Y deja muchas preguntas: Qué pesa más: el propósito o el bonus? Cuando los salarios multiplican por diez el promedio del sector, la motivación interna empieza a competir con cifras que transforman trayectorias vitales; ¿Qué aguanta más: la fidelidad o el equity? ¿Hasta qué punto una misión compartida puede sostenerse cuando enfrente hay paquetes de acciones y visibilidad global?; ¿Quién pone freno cuando nadie marca el ritmo? En un entorno sin árbitros claros, donde la regulación va siempre por detrás, el liderazgo no es solo tecnológico: también es moral.
Esto no va solo de a quién se ficha, sino de cómo se construyen los equipos que enseñarán a pensar a las máquinas. Una pugna entre la velocidad y la paciencia, entre el músculo financiero y la memoria institucional. Una carrera donde la urgencia es real, pero el precio de perder el norte puede ser más alto que el de perder el primer puesto.
La pregunta que no se puede automatizar
¿Será Meta capaz de convertir velocidad en liderazgo? ¿O será OpenAI quien, con menos ruido, marque el ritmo verdadero? Zuckerberg tiene músculo. Altman, método. Pero en esta carrera no basta con correr. Hay que saber por qué se corre. Y, sobre todo, quién decide hacia dónde.
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