Recién acaban de presentar a Muse, y el laboratorio TBD de Meta que lo creó ya vuelve a ver cómo alguien se marcha.
Esta vez quien se va es la persona con la oferta más cara y polémica en la frenética carrera de Meta por captar talento de IA el año pasado: Andrew Tulloch.
Antes de aceptar esta oferta astronómica para volver a su antiguo empleador, ya había trabajado más de 11 años en Meta (antes Facebook). Posteriormente participó en el entrenamiento de GPT-4o, GPT-4.5 y o3 en OpenAI, y fue cofundador del Thinking Machines Lab junto a la ex directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati.
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En agosto del año pasado, Mark Zuckerberg y Alexandr Wang de Meta le enviaron mensajes por turnos, ofreciéndole un paquete de compensación valorado en 1.500 millones de dólares (aproximadamente 10.800 millones de RMB) para que regresara.
Pero, de manera dramática, Tulloch rechazó en ese momento la astronómica oferta de regreso de Meta.
No fue hasta dos meses después que Tulloch cambió de decisión, dejó el Thinking Machines Lab que había cofundado, regresó a Meta y se unió al TBD Lab liderado por Alexandr Wang para investigar la superinteligencia, encargándose del desarrollo relacionado con Muse.
Desde su regreso a finales de octubre de 2025, hasta que se anunció su marcha en septiembre de 2026, en total, el segundo período de Tulloch en Meta duró solo unos 11 meses.
Y justo ahora, fuentes de A revelan: Andrew Tulloch se unirá la próxima semana al equipo de razonamiento y rendimiento de Anthropic, dedicándose a optimizar el flujo de entrenamiento de Claude Code y mejorar la eficiencia de respuesta del modelo a las instrucciones de los usuarios. (Los detalles específicos del equipo están pendientes).
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Esto nos recuerda a otro 'Señor IA' de mil millones de yuanes de Meta: Jiahui Yu.
Igual que él, un talento de primer nivel captado por Meta con un gran paquete, Jiahui Yu anunció su marcha apenas ocho días después del lanzamiento de Muse Spark 1.2.
Ahora, en menos de un mes, Tulloch también decide irse, solo dos días después del lanzamiento de Muse.
Para Meta, esto quizás demuestra una vez más: se puede comprar a la gente con dinero, pero no necesariamente se la puede retener.
Acabada la presentación de Muse, los principales responsables del producto se van uno tras otro
El momento de la salida de Tulloch es más revelador que la razón concreta.
El 8 de septiembre, Meta presentó oficialmente su asistente de IA personal Muse, que no solo puede responder preguntas, sino también desglosar tareas largas por sí mismo, coordinar tiempo y recursos, ayudando a las personas a rellenar formularios, enviar correos, reservar viajes y realizar compras.
Según la web de Meta, detrás de Muse está Muse Spark.
Meta lo presenta orgullosamente como su modelo actual más potente, creado para tareas de agentes de inteligencia real.
Para Zuckerberg, esto no es solo otro asistente de IA, sino también un hito clave en su estrategia de "superinteligencia personal".
Y Tulloch esperó justo hasta que este producto fue entregado para decidir marcharse.
Esto nos hace recordar a Jiahui Yu, que dejó Meta para emprender hace más de medio mes. Las situaciones de entrada y salida de ambos son sorprendentemente similares:
En junio del año pasado, Meta captó a Jiahui Yu de OpenAI con un salario anual de 700 millones, trabajando junto a Zuckerberg, Alexandr Wang y otros para construir el TBD Lab, encargándose de la dirección multimodal.
Resultado: en agosto de este año, apenas una semana después del lanzamiento de Muse Spark 1.2, Jiahui Yu anunció su marcha para emprender, tras solo un año y poco más en la empresa.
Solo que Jiahui Yu esperó a Muse Spark 1.2, y Tulloch esperó a Muse completo.
Ahora, el producto avanza un paso, pero dos figuras clave se marchan una tras otra.
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Y la historia de Tulloch con Meta comienza en 2012.
Su nombre fue el más caro en la frenética guerra por el talento de Meta el año pasado
Esta no es la primera vez que Tulloch deja Meta.
Andrew Tulloch es de Australia, graduado de la Universidad de Sídney y la Universidad de Cambridge.
Desde 2012 hasta 2023, Tulloch trabajó en Meta durante unos 11 años, ascendiendo desde ingeniería de aprendizaje automático hasta Distinguished Engineer.
En su página personal, Tulloch resume su experiencia temprana en Meta en una sola frase:
Worked on machine learning systems at Meta. (Trabajé en sistemas de aprendizaje automático en Meta).
Pero detrás de esta simple frase hay enlaces a tres proyectos: PyTorch, ResNet-50 y FBGEMM:
- Es mantenedor honorario de la dirección CUDA de PyTorch, lo que indica que trabajó en el marco de bajo nivel.
- Participó en un trabajo clásico: reducir el tiempo de entrenamiento de ResNet-50 en ImageNet a una hora, logrando una eficiencia de escalado de aproximadamente el 90% usando 256 GPUs.
- Participó en la construcción de la biblioteca de operadores de bajo nivel de alto rendimiento FBGEMM para entrenamiento e inferencia de modelos, proyecto que sirve especialmente a sistemas de recomendación, computación cuantizada e IA generativa.
Además, participó en proyectos como la inferencia de aprendizaje profundo en centros de datos de Facebook, inferencia en el dispositivo (edge), cuantización de modelos y AITemplate.
En otras palabras, el valor más escaso de Tulloch no es diseñar un producto de chat, sino hacer que modelos de escala masiva puedan entrenarse, ejecutarse más rápido y desplegarse de manera más económica.
En 2023, Tulloch dejó Meta para unirse a OpenAI, participando en el entrenamiento de modelos como GPT-4o, GPT-4.5 y o3.
Posteriormente, siguió a la ex directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, convirtiéndose en cofundador del Thinking Machines Lab.
En 2025, el rendimiento de Llama 4 no cumplió las expectativas, y Zuckerberg comenzó a tomar personalmente el control de la estrategia de IA de Meta.
Primero invirtió 14.300 millones de dólares en Scale AI, llevando al fundador Alexandr Wang a Meta, luego formó los Meta Superintelligence Labs, iniciando una batalla masiva por el talento contra OpenAI, Google, Anthropic y varias startups destacadas.
Thinking Machines Lab se convirtió naturalmente en un objetivo clave para Meta.
Según The Wall Street Journal, Zuckerberg contactó a Mira Murati con la esperanza de adquirir esta empresa de IA recién fundada.
Tras ser rechazado, Meta se dirigió a más de diez empleados de Thinking Machines, intentando directamente desmantelar la empresa captando a su personal.
Entre ellos, Tulloch era el objetivo número uno.
Zuckerberg y Alexandr Wang le enviaban mensajes constantemente, invitándolo a regresar a Meta.
Además, para que dejara la empresa que había cofundado, Meta le ofreció un paquete de compensación valorado entre 1.000 y 1.500 millones de dólares.
Pero para sorpresa de Silicon Valley, en ese momento no solo Tulloch lo rechazó, sino que ningún empleado de Thinking Machines aceptó la oferta de Meta.
Solo que, la situación dio un giro dos meses después.
En octubre de 2025, Tulloch anunció que, por razones personales, dejaba Thinking Machines y regresaba a Meta, uniéndose al TBD Lab liderado por Alexandr Wang.
Ahora, en menos de un año, abandona Meta nuevamente.
Y aún no hay una respuesta autorizada sobre cuánto obtuvo Andrew Tulloch en compensación de Meta, se habla de 1.000 millones, 1.500 millones de dólares.
Pero cualquiera que sea la cifra, es suficiente para colocar a Andrew Tulloch entre los empleados no fundadores mejor pagados de la industria tecnológica.
OpenAI y Anthropic también se captan talento mutuamente, cinco meses ya cuentan como una etapa
Sin embargo, la rotación frecuente de talento de primer nivel no es un problema exclusivo de Meta.
Desde Ruoming Pang, que dirigía el equipo de modelos base de Apple y luego se fue a Meta y OpenAI, hasta Schulman, que pasó de OpenAI a A...
Para estos investigadores que ya tienen independencia financiera y simultáneamente ofertas de múltiples laboratorios, el dinero ya no parece ser la mayor motivación para retenerlos.
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El resumen de Axios sobre esta batalla por el talento es:
Atraer al talento de IA de primer nivel ya es difícil, pero incluso ofreciendo salarios astronómicos, títulos prestigiosos y potencia de cálculo abundante, retenerlos podría ser igual de complicado.
Para estos talentos de IA de élite, elegir un laboratorio quizás ya no sea solo elegir el próximo trabajo, sino elegir el futuro de la IA que creen más probable que se materialice.
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Hasta que "solo unos pocos pueden hacerlo" sea cosa del pasado
Entonces, ¿cuánto tiempo durará esta rotación frecuente de talento bien pagado en las empresas de IA?
La respuesta quizás dependa de "cuánto tiempo seguirá siendo escaso el talento de primer nivel".
Después de todo, "lo escaso es valioso". Los investigadores de élite que son realmente buenos y tienen experiencia práctica abundante son solo un pequeño grupo en el mundo.
Solo cuando las empresas ya no necesiten "comprar" la experiencia exclusiva en la mente de un investigador estrella, sino necesiten una capacidad de ingeniería que pueda ser replicada de manera estable y reutilizada por la organización, es posible que este mercado de talento realmente se enfríe.
Hasta entonces, el talento de IA de élite seguirá siendo como agentes libres en el deporte profesional: eligiendo entre grandes tecnológicas y startups, según el salario, la potencia de cálculo, la dirección, los compañeros y también el escenario.
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Para Meta, las salidas sucesivas de Jiahui Yu, Andrew Tulloch y otros son la nota más vívida de este juego de talento.
El talento viene y va, y la gran apuesta de Zuckerberg por la superinteligencia probablemente continuará avanzando a trompicones en medio de la turbulencia organizativa.~(doge
Enlaces de referencia:
[1]https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/
[2] https://tullo.ch/
[3] https://www.semafor.com/article/09/09/2026/ai-researcher-andrew-tulloch-is-leaving-meta
[4] https://iq.wiki/zh/wiki/andrew-tulloch
[5] https://archive.ph/no70G
[6] https://apnews.com/article/meta-ai-yann-lecun-313159512bb9961f324e0c93bccf4cf5
[7] https://www.axios.com/2026/08/03/ai-talent-wars-openai-google-meta-anthropic
[8] https://www.lemonde.fr/en/economy/article/2026/01/16/yann-le-cun-why-i-m-leaving-meta-to-launch-my-own-ai-start-up_6749498_19.html
[9] https://jiahuiyu.com/
[10] https://www.businessinsider.com/andrew-tulloch-ditches-meta-for-training-and-inference-at-anthropic-2026-9
Este artículo proviene del WeChat público "Quantum Bit", autor: Wenting
