Meta ने AI डिविजन में 600 कर्मचारियों की छंटनी की घोषणा की

 (theverge.com)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-10-23 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Meta ने AI research और infrastructure डिविजन में लगभग 600 कर्मचारियों की छंटनी की है, जिसमें मौजूदा FAIR(Fundamental AI Research) टीम और AI infrastructure संगठन मुख्य रूप से प्रभावित हुए हैं
  • यह कदम Meta द्वारा नए सिरे से बनाए गए ‘TBD Lab’ superintelligence टीम पर संसाधन केंद्रित करने के लिए किए जा रहे AI डिविजन पुनर्गठन का हिस्सा है
  • Meta ने गर्मियों के दौरान Scale AI में 14.3 अरब डॉलर का निवेश किया और CEO Alexandr Wang को शामिल करने जैसी बड़े पैमाने की hiring की, लेकिन इसके बाद hiring रोककर restructuring की ओर रुख किया
  • FAIR लीडर Joelle Pineau के इस साल की शुरुआत में कंपनी छोड़ने के बाद, research-केंद्रित FAIR को प्रभावी रूप से product-केंद्रित रणनीति में एकीकृत करने की दिशा में बदलाव हुआ
  • यह छंटनी निर्णय-प्रक्रिया की गति बढ़ाने और दक्षता सुधारने के नाम पर की जा रही है, और कुछ कर्मचारियों को कंपनी के भीतर अन्य संगठनों में पुनर्नियोजित किया जाएगा

पुनर्गठन का सार

  • Axios की रिपोर्ट के अनुसार Meta AI डिविजन में लगभग 600 कर्मचारियों की कटौती की योजना बना रहा है, और FAIR तथा AI product·infrastructure संगठन सीधे तौर पर प्रभावित हैं
  • Meta की प्रवक्ता Ana Brekalo ने पुष्टि की कि यह रिपोर्ट सही है
  • साथ ही, Meta नए बनाए गए superintelligence संगठन TBD Lab को केंद्र में रखकर अपनी AI रणनीति को फिर से व्यवस्थित कर रहा है

hiring विस्तार से restructuring तक

  • Meta ने इस साल की शुरुआत तक AI प्रतिस्पर्धा मजबूत करने के लिए बड़े पैमाने पर निवेश और hiring boom चलाया
    • Scale AI में 14.3 अरब डॉलर का निवेश
    • Alexandr Wang सहित प्रमुख प्रतिभाओं की भर्ती
  • लेकिन कुछ ही महीनों में कंपनी ने hiring रोकने और पुनर्गठन की दिशा में मोड़ लिया, और AI research-केंद्रित संगठन से product और infrastructure-केंद्रित ढांचे की ओर बढ़ी

FAIR की कमजोर होती भूमिका और TBD Lab-केंद्रित बदलाव

  • मौजूदा AI research संगठन FAIR का प्रभाव धीरे-धीरे कम हो रहा है
    • लीडर Joelle Pineau के जाने से एक प्रतीकात्मक बदलाव देखने को मिला
    • Wang ने बताया कि FAIR के research outcomes को TBD Lab के large model experiments में integrate करने की योजना है
  • नतीजतन, FAIR एक स्वतंत्र research संगठन से बदलकर TBD Lab के अधीन तकनीकी आपूर्ति स्रोत जैसी भूमिका में जाता दिख रहा है

internal memo और कर्मचारियों की पुनर्नियुक्ति

  • Wang ने internal memo में कहा, “टीम का आकार घटाने से decision-making process सरल होगी, और प्रत्येक व्यक्ति को अधिक जिम्मेदारी और प्रभाव मिलेगा”
  • छंटनी से प्रभावित कर्मचारियों को internal transfer के अवसर दिए जाएंगे
  • Meta ने जोर दिया कि यह कदम AI डिविजन की efficiency बढ़ाने और superintelligence development को तेज करने की रणनीति का हिस्सा है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-10-23
Hacker News राय

  • यह जिज्ञासा होती है कि क्या AI इतना अच्छा काम कर रहा है, या फिर उल्टा इतना खराब कि ऐसी चीज़ें हो रही हैं
    Wang का मेमो पढ़कर हैरानी हुई, जिसमें लिखा था, "टीम का आकार घटाने से निर्णय लेते समय बातचीत कम होती है, और हर व्यक्ति की भूमिका व प्रभाव बढ़ता है"
    आम तौर पर ऐसी बात को सार्वजनिक रूप से लिखना काफ़ी wild लगता है

    • आजकल leadership लेयर में product development की speed को लेकर काफ़ी असंतोष बढ़ रहा है
      अंदरूनी तौर पर product release को लेकर हिचकने वाले gatekeepers पर नाराज़गी जा रही है
      मेरी leadership "माफ़ी मांगना अनुमति लेने से बेहतर है" वाला रवैया, यानी execution bias, प्रोत्साहित कर रही है
      लंबे करियर की वजह से मैं काफ़ी ठीक से समझ पाता हूँ कि कब push करना है और कब collaboration ज़रूरी है
      stakeholders के साथ ‘alignment’ पर कम समय लगाकर, अनुभव के आधार पर सीधे आगे बढ़ना अब ज़्यादा आसान लगता है

    • बड़ी कंपनियों में स्वाभाविक रूप से भारी और धीमी हो जाने की संरचनात्मक incentive मौजूद होती है
      leaders के लिए promotion पाने में ‘बड़े project’ को lead करना फ़ायदेमंद होता है. यहाँ ‘बड़े’ का पैमाना असल में headcount होता है
      बजट-समृद्ध नए org में managers को ज़्यादा लोगों को hire करने, structure को जटिल बनाने और इस तरह अपना प्रभाव बढ़ाने की incentive मिलती है
      यह कुशल managers के लिए अच्छा हो सकता है, लेकिन company और पूरे project के लिए बुरा तरीका है
      ऐसा Meta के AI division में, और पहले VR/AR division में भी हुआ था, ऐसा impression मिलता है

    • “टीम का आकार घटाने से बातचीत कम होती है” वाला दावा Brooks की 'The Mythical Man-Month' में बहुत पहले ही बताया गया था
      हर नए team member के साथ communication overhead n(n-1)/2 जितना बढ़ता है
      टीम का आकार सिर्फ़ उतना ही बड़ा होना चाहिए जितना सच में ज़रूरी हो
      बड़े IT कंपनियाँ वास्तव में कुछ कर भी लेती हैं, यह हमेशा हैरानी की बात लगती है
      दूसरी तरफ़ सिर्फ़ आदेश मानने वाला तरीका भी होता है, लेकिन knowledge-based jobs में यह आसान नहीं है

    • मेरा अंदाज़ा है कि जब AI को बहुत ज़्यादा overhype किया जा रहा था, तब hiring भी ज़रूरत से ज़्यादा हुई
      हर कोई AI के लिए framework बनाना चाहता है, लेकिन ऐसे tools नहीं बनाना चाहता जो AI को सच में उपयोगी बनाएं

    • "Load bearing" अभिव्यक्ति देखकर सोचता हूँ, क्या यही वही व्यक्ति है जिसने पहले अपनी company को $14B में बेचा था
      क्या उसका "impact and scope" सच में "load bearing" के बराबर है, या फिर यह विशेषाधिकार वाले पुराने सहकर्मियों की बलि देने का बहाना है, इस पर संदेह होता है

  • सुनने में आया है कि company अपनी नई superintelligence टीम (TBD Lab) के लिए hiring जारी रखे हुए है
    जल्द कुछ बहुत बड़ा होने वाला है, ऐसा माहौल लगता है
    Wang का यह कहना भी ध्यान खींचता है कि "हर व्यक्ति के पास ज़्यादा भूमिका और प्रभाव होगा"
    शायद जल्द ही असली superintelligence managers की नौकरियाँ भी ख़त्म कर देगी
    मज़ाक में कहा जा सकता है कि Wang भी गायब हो जाएगा और press release आएगी कि "टीम का आकार 0 कर दिया गया"
    यह कल्पना की जा सकती है कि Axios इंटरव्यू में कहा जा रहा हो कि Meta को AI superintelligence चला रही है

    • ऐसे माहौल में companies एक तरफ़ यह प्रचार कर रही हैं कि दुनिया बदल देने वाला AGI बस आने ही वाला है, और दूसरी तरफ़ resources ऐसे app पर लगा रही हैं जो TikTok से भी खराब हों, या ChatGPT में erotica feature जोड़ने जैसी चीज़ों पर
      priorities दिलचस्प हैं

    • ऐसी स्थिति में तो अगला कदम शायद यह होगा कि Wang DevOps टीम से server rack की power जानबूझकर छेड़ने को कहे, ऐसा भी कल्पना की जा सकती है

    • "टीम का आकार घटाने से बातचीत कम होती है" वाली घोषणा पढ़कर थोड़ा सिहरन-सा महसूस हुआ
      Alexandr Wang सच में इंसान है या metaverse में बिना पैरों वाला avatar लिए कोई server rack, यह तक सोचने का मन होता है

    • लगता है AI द्वारा संचालित corporations का दौर अब दूर नहीं है
      इसे "corporate personhood" की अवधारणा के साथ जोड़ें तो कैसा भविष्य बनेगा, यह सोचने लायक है

    • यही शायद "AGI" का पहला चरण है
      इन्होंने अपने ही roles को automate कर दिया है, और अब अंदरूनी तौर पर शायद "ASI" स्तर तक पहुँच गए हैं
      आख़िरी सवाल यही है कि वह क्रांतिकारी चीज़ आख़िर है कहाँ

  • मुझे पूरा यक़ीन है कि यह personnel move दरअसल पुरानी पीढ़ी के लोगों की सफ़ाई है
    वरना पुराने talent और नए LLM AI talent के बीच political लड़ाई और बढ़ती

    • मैं भी ऐसा ही सोचता हूँ
      लगता है पुरानी टीम अब पर्याप्त value add नहीं कर रही थी, बल्कि नई टीम के रास्ते में रुकावट बन सकती थी

    • फिर भी, इस बार निकाले गए 600 लोगों के लिए market में नए अवसर काफ़ी होंगे, ऐसा लगता है

    • मेरी व्याख्या है कि यह कदम Alexandr Wang के अपने network के लोगों को बड़े पैमाने पर लाने के लिए भी हो सकता है

    • "talent" से ज़्यादा ये शायद "सिर्फ़ science papers को बार-बार cite करने वाले लोग" के करीब लगते हैं

  • पिछले 48 महीनों में कई companies ने अपनी AI टीमों का आकार बहुत तेज़ी से बढ़ाया
    अगले 48 महीनों में इनमें से 50% से ज़्यादा roles गायब हो जाएँ, तो बिल्कुल हैरानी नहीं होगी
    AI पार्टी का अंत आता दिख रहा है, और जिन roles का ROI साफ़ नहीं है वे सफ़ाई की सूची में हैं

    • पहले से ही कहा जाता रहा है कि AI कई developer jobs को replace करेगा, इसलिए यह कोई नई बात नहीं है

    • दरअसल, राय यह है कि उम्मीद के मुताबिक replacement इतनी जल्दी न हो, यही बेहतर होगा

  • Meta हाल की AI race में काफ़ी भटका हुआ लगता है
    अब AI race marketing की लड़ाई बन गई है, और असली models में सार्थक differentiation लगभग नहीं है
    सिर्फ़ ChatGPT के पास भारी public recognition और media mentions हैं. Meta के पास भी विशाल platform और advertisers हैं, फिर भी वह इसका ठीक से इस्तेमाल क्यों नहीं कर पा रहा, यह सवाल है
    Facebook में Meta AI sidebar में छिपा हुआ है, और मुझे तो लगता है इसे मेरे सामने बार-बार दिखाना ज़्यादा तार्किक होता. बेशक मैं नहीं चाहता कि ads AI में घुसें, लेकिन आख़िरकार बात शायद उसी दिशा में जाएगी

    • AI race का असली विजेता वही होगा जो किसी गुप्त technique से बेहतर model बना ले
      अभी तक यह साबित नहीं हुआ कि कोई सच में overwhelming बढ़त पर है, हालांकि Google, OpenAI/Anthropic, Chinese companies, Mistral वगैरह कुछ ख़ास पर काम कर रहे हैं
      पहले O1 approach, या 2025 IMO problems हल करने जैसी तकनीकी ‘breakthrough’ वाली घड़ियाँ याद आती हैं

    • असल में Meta AI के entry points तो WhatsApp के main view में ही 2 हैं
      उन्हें छिपाने के tips को लेकर बहुत सवाल आते हैं, और सच कहूँ तो users को उनमें ज़्यादा दिलचस्पी भी नहीं दिखती
      अगर संभव हो तो मैं भी उन entry points को छिपाना चाहूँगा

    • AI race की असली प्रतिस्पर्धा आख़िरकार इस बात पर होगी कि कौन अच्छा application बनाता है
      internet और OS भी लंबे समय से मौजूद थे, लेकिन ecosystem को पूरा बनने में समय लगा
      सवालों के पूरे landscape को समझकर टिके रहना पड़ता है, और यह बहुत कठिन क्षेत्र है
      अगर टीम का लक्ष्य universal AI का मालिक बनना और उससे कमाई करना है, तो वह रास्ता बहुत कठिन दिखता है
      शायद आगे चलकर AlphaGo जैसे किसी पल की तरह नाटकीय तकनीकी innovation भी देखने को मिले

    • OpenAI की marketing और बढ़ाचढ़ाकर पेश की गई हवा कहीं देखी-सुनी लगती है
      Adam Neumann (WeWork), Elizabeth Holmes (Theranos), SBF (FTX) जैसे वे कई उदाहरण याद आते हैं जिन्होंने innovation का वादा किया था
      “सिर्फ़ वही कर सकता है” वाले prophet-style marketing से हमेशा सावधान रहना चाहिए

    • Llama को वास्तव में इस्तेमाल करके देखें तो top-tier GPT परिवार की तुलना में उसकी performance साफ़ तौर पर कमज़ोर लगती है

  • जब भी ऐसी ख़बरें आती हैं, मैं कोशिश करता हूँ कि अपने role को अपने लिए अर्थपूर्ण मानने, और दुनिया में सकारात्मक योगदान देने पर ध्यान दूँ
    हमारे नियंत्रण से बाहर बहुत कुछ है, लेकिन उतना ही महत्वपूर्ण यह भी है कि हम कैसे सोचते हैं और किन मान्यताओं को रखते हैं

    • यह सोचने का तरीका अच्छा लगा
      वैसे, यह जानने की जिज्ञासा है कि किस तरह के काम में शामिल होकर आपको सकारात्मक परिणाम महसूस होते हैं

  • अगर आप इस layoff से प्रभावित हुए हैं, तो Magnetic hiring कर रही है
    CPA accounting firms के लिए AI document scanning और workflow automation domain में काम है
    SAN FRANCISCO में senior और on-site टीम बनाई जा रही है, और यहाँ technically दिलचस्प समस्याएँ व growth opportunities काफ़ी हैं
    अधिक जानकारी यहाँ मिल सकती है

  • Wang AI leader के रूप में ख़ास प्रेरक नहीं लगता, और Meta की AI leadership व strategy भी अस्पष्ट लगती है
    उम्मीद है कि जल्द दिशा साफ़ होगी
    इस बीच OpenAI लगातार products ship कर रहा है और execution दिखा रहा है

    • मैं इसे बदलकर "OpenAI की leadership और strategy भी अस्पष्ट है" कहना चाहूँगा
      असल में TikTok clone app या keylogger browser बनाते हुए सिर्फ़ पैसा जलाना और साथ में "AGI बस आने ही वाला है" कहना leadership या strategy कम, और बेतहाशा जूझना ज़्यादा लगता है
      दूसरी ओर Chinese AI labs लगातार quality products दे रही हैं

  • Wang का Meta AI को lead करना अप्रत्याशित लगता है
    वह data labeling में मज़बूत रहा है, लेकिन क्या सिर्फ़ इससे वह next-gen AI को lead करने के लिए सही leader बन जाता है, यह संदेह है

    • Wikipedia पर उसका इतिहास सरसरी नज़र से देखें तो वह निश्चित ही smart है, लेकिन ऐसा भी लगता है कि उसे सबसे ज़्यादा दिलचस्पी सिर्फ़ अपनी कमाई में रही है
      high school के समय से fintech, Q&A site, थोड़े समय के लिए MIT, फिर एक और fintech, और उसके बाद data labeling व defense contracts का ट्रैक रिकॉर्ड है
      थोड़ा "cash-guided missile" जैसा एहसास देता है

  • जिन दोस्तों पर इसका असर पड़ा उनसे बात करके पता चला कि आज सिर्फ़ Meta AI ही नहीं, दूसरे orgs में भी layoffs हुए
    यह साफ़ नहीं है कि 600 layoffs का आँकड़ा असल scale को दर्शाता है या नहीं
    एक दोस्त को लगता है कि internal reapply करते हर बार नए hires layoff priority में आ जाते हैं
    काफ़ी समय के भीतर impact दिखाना भी मुश्किल होता है, इसलिए इस बार उसने बस severance लेकर निकलने का फैसला किया
    Meta के employees earnings report से पहले होने वाले बार-बार layoffs को अब लगभग सामान्य मानने लगे हैं, इसलिए अब वे उस stress से भी थक चुके हैं