Meta-Milliarden für AI: Warum Zuck wettbewerbsfähige LLMs so dringend braucht

Man könnte denken: Es geht um alles. Wie Mark Zuckerberg derzeit mit Geld um sich wirft, ist beispiellos in der doch ziemlich bewegten Geschichte von Facebook/Meta. Als er 2014 22 Milliarden Dollar für WhatsApp zahlte, staunte die Welt über den enormen Kaufpreis für eine Firma ohne nennenswerte Umsätze – heute würden viele sagen: Schnäppchen. WhatsApp und Instagram sicherten Facebook das Überleben in der Mobile-Ära.

2025 aber gibt Meta noch viel mehr aus Geld aus. Und zwar:

• 14,3 Milliarden Dollar für Scale-AI und dessen CEO und Mitgründer Alexandr Wang
• Bis zu 100 Millionen Dollar schwere Packages für AI-Forscher u.a. von OpenAI
• 29 Milliarden Dollar für KI-Rechenzentren
• Insgesamt werden die Kapitalinvestitionen von Meta im Jahr 2025 bei 64 bis 72 Milliarden Dollar, v.a. in AI, liegen

Das ist schon sehr viel Geld. Zum Vergleich: Microsoft will 2025 80 Milliarden Dollar in den Ausbau von Rechenzentren für KI inveestieren, Google plant mit 75 Milliarden US-Dollar Investitionen in den Ausbau von KI und Cloud, Amazon (mit AWS als Cloud-Marktführer) kommunizierte Anfang des Jahres die Zahl von 100 Milliarden Dollar. Meta ist zwar groß, aber doch deutlich kleiner als Microsoft, Amazon oder Google – und bietet seiner Kundschaft anders als die drei Big Techs auch keine Cloud-Infrastruktur an.

Was also treibt Mark Zuckerberg an, so viel Geld auszugeben? Offenbar steht Meta steht vor einem der größten strategischen Wendepunkte seiner Unternehmensgeschichte. Trotz jährlicher Investitionen von bis zu 72 Milliarden Dollar in Künstliche Intelligenz liegt das Unternehmen mit seinen Llama-Modellen deutlich hinter der Konkurrenz zurück. Zuckerberg muss aufholen, denn es geht um sein Kerngeschäft, dass durch KI bedroht wird. Mittlerweile wurde ein halb geheimes „Superintelligence Lab“ bei Meta eingerichtet.

Warum Meta bei KI zurückliegt

Nach dem Durchbruch von OpenAI mit ChatGPT war Meta schnell dabei, seine eigenen Llama-Modelle am Markt zu positionieren, investiert wurden Unsummen. Doch Performance der Llama-Modelle ist ernüchternd: Im wichtigen LM Arena Ranking belegt Llama 3.1 nur Platz 39, während das neuere Llama 4 Maverick sogar auf Platz 40 abgerutscht ist.

Dies liegt unter anderem daran, dass Meta noch kein Reasoning-Modell entwickelt hat, das auf Reinforcement Learning basiert. Währenddessen bieten OpenAI, Anthropic, Google und andere Reasoning-Modelle in unterschiedlichen Ausformungen an.

Ein kultureller Faktor könnte dabei eine entscheidende Rolle spielen: Yann LeCun, Head of Facebook AI Research, kritisiert seit zehn Jahren öffentlich Reinforcement Learning-Ansätze und bezeichnet sie als ineffektiv. Diese wissenschaftliche Haltung könnte dazu beigetragen haben, dass Meta wichtige Entwicklungen in diesem Bereich versäumt hat, während Konkurrenten wie OpenAI und Google ihre Modelle damit erfolgreich verbesserten.

Interne Diskussionen bei Meta deuten darauf hin, dass das Unternehmen bereits erwägt, weniger in eigene Llama-Modelle zu investieren und stattdessen auf KI-Modelle von OpenAI und Anthropic zu setzen – ein deutliches Zeichen für Zweifel an der eigenen Technologie.

Endnutzer und Nutzungszeit

Meta hat mittlerweile dafür gesorgt, dass seine Milliarden User Zugang zu Llama bekommen: Mit den Modellen angetriebene AI-Chatbots sind in WhatsApp, Instagram oder Facebook integriert, erkennbar am Blauen Ring, das als Logo dient. Meta AI soll bereits bei einer Milliarde monatlich aktiver User liegen, und rund um das Standalone-Produkt wird versucht, ein neues Social Network aufzubauen. Wie für Meta typisch, läuft as nicht ohne Privatsphäre-Probleme ab (mehr dazu hier).

Was aber für Unruhe bei Meta sorgt: ChatGPT hat bereits 800 Millionen monatlich aktive Nutzer erreicht und kannibalisiert zunehmend die Zeit, die Nutzer nicht nur bei Google, sondern etwa auch auf Meta-Plattformen verbringen. Jede Stunde, die ein Nutzer mit ChatGPT statt mit Instagram oder Facebook verbringt, bedeutet verlorene Werbeeinnahmen für Meta.

Verschärft wird diese Situation durch die Entwicklung von KI-Browsern: OpenAI arbeitet an einem eigenen Browser und erwägt sogar den Kauf von Chrome, während andere Unternehmen wie Opera oder Perplexity bereits neue Browser-Versionen mit integrierter KI veröffentlichen. Sollte das „Fenster ins Internet“ künftig von OpenAI kontrolliert werden, würde dies Metas Geschäftsmodell existenziell bedrohen. Zusätzlich arbeitet OpenAI Berichten zufolge an einem eigenen Social Network, was die direkte Konkurrenz zu Metas Kerngeschäft bedeuten würde.

Werbekunden

Mit 165 Milliarden Dollar Jahresumsatz aus Online-Werbung ist dies Metas wichtigste Einnahmequelle. Heute werden Werbekampagnen von Unternehmen entweder intern oder von ihren Agenturen erstellt. KI-Modelle können jedoch bereits Texte, Bilder und Videos auf Knopfdruck generieren – genau das, was für Werbekampagnen benötigt wird.

Meta möchte nicht, dass Werbekampagnen für seine Plattformen künftig ausschließlich mit OpenAI-Modellen erstellt werden. Die Kontrolle über die komplette Ästhetik, Sprache und Effektivität von Werbung – von der Erstellung bis zur Ausspielung – ist strategisch entscheidend für die Monetarisierung des Werbegeschäfts.

AR-Brillen

Für die Steuerung der Meta Ray-Ban Brillen und künftiger AR-Geräte benötigt Meta leistungsfähige KI-Modelle für Sprachsteuerung und Bilderkennung. Die KI muss verstehen, was der Nutzer sieht und worüber er spricht, um passende Informationen anzuzeigen.

Während die Meta Ray-Ban Brillen als eines der wenigen erfolgreichen Produkte der Reality Labs Division gelten, hängt ihr weiterer Erfolg maßgeblich von der Qualität der integrierten KI-Funktionen ab.

Metaverse

Das Metaverse-Projekt, in das bereits 40-50 Milliarden Dollar investiert wurden, zeigt bisher enttäuschende Ergebnisse. Die Meta Quest Headsets haben eine Churn-Rate von über 90% – nur 10% der Nutzer verwenden sie nach drei Monaten noch regelmäßig.

Für ein funktionierendes Metaverse sind leistungsfähige Large Language Models essentiell, um 3D-Content per Sprachbefehl zu erstellen. Die wenigsten Nutzer können selbst 3D-Content entwickeln, aber mit KI-Unterstützung könnten Millionen von Nutzern virtuelle Welten gestalten.

Die Reality Labs Division steht vor einem Entscheidungsjahr, und angesichts der enormen Investitionen in KI ist mit massiven Kürzungen zu rechnen. Meta scheint zu erkennen, dass der Erfolg des Metaverse erst nach der Lösung der grundlegenden KI-Probleme möglich sein wird.

Fazit

Metas KI-Strategie zeigt das Dilemma eines etablierten Tech-Giganten, der seine Marktposition in einer sich radikal wandelnden Branche verteidigen muss. Die massive Kapitalaufnahme und der aggressive Recruiting-Ansatz verdeutlichen die Erkenntnis, dass ohne konkurrenzfähige KI-Modelle das gesamte Geschäftsmodell gefährdet ist. Ob die neue Strategie erfolgreich sein wird, hängt maßgeblich davon ab, ob Meta seine kulturellen und technischen Hürden überwinden kann.