- Meta'nın Scale AI satın alımı olarak bilinen $14B (14 milyar dolar, yaklaşık 20 trilyon won) tutarındaki yatırımının, aslında şirketin tamamını satın almak yerine %49 hisse almak ve CEO Alexander Wang'i kadroya katmak amacı taşıdığı belirtiliyor
- Mevcut Scale AI çalışanları hisselerini elde tutmaya devam ederken nakit temettü alacak bir yapı kuruldu; Alexander Wang ise Meta'ya geçmesine rağmen yönetim kurulunda kalıyor
- Meta'nın amacının Scale AI'ın işi değil, Alexander Wang'i bizzat kadroya katmak olduğu vurgulanıyor
- Meta'nın son dönemde yapay zeka yarışında geri kaldığı, şirket içi siyaset ve liderlik sorunları, özellikle de Yann LeCun merkezli muhafazakar araştırma kültürü nedeniyle performans sorunları yaşadığı ifade ediliyor
- Yazar, belirli bir kişiye 11 haneli tutarda yatırım yapmayı irrasyonel bulsa da, Meta'nın organizasyon kültürü ve yetenek yapısını iyileştirmeye odaklanması gerektiğini vurguluyor
Güncelleme: Scale AI çalışanlarının hisse yapısı
- Scale AI çalışanları, tüm hisselerin primine karşılık gelen temettüyü tek seferde alırken, ellerindeki hisseleri korumaya devam ediyor
- Bu yapı, klasik satın almalardan farklı olarak çalışanların şirket büyüdükçe doğacak ek kazançlardan yararlanmaya devam etmesini sağlıyor
- Bu yapının CEO Alexander Wang tarafından bizzat talep edildiği, çalışanları koruma açısından da olumlu değerlendirildiği belirtiliyor
- Tutarın büyük kısmı yalnızca CEO'ya gitmedi; tüm çalışanlara dağıtıldı
- Meta'nın gerçekte Scale AI'ın tamamını satın almadığı, bunun daha çok hissedarlara ve çalışanlara yeni bir nakit ödül sunan yatırım niteliğinde olduğu ifade ediliyor
Meta'nın 14 milyar dolarlık 'satın alımının' gerçek anlamı
- Meta, Scale AI'a 14 milyar dolar yatırım yaparak yalnızca %49 hisse aldı; kontrol hâlâ Scale AI yönetim kurulunda
- Hukuken bu bir 'satın alım' olmasa da, fiiliyatta Meta ile Alexander Wang'in toplam hissesi çoğunluğu aştığı için şirketin karar gücünü elinde tuttukları anlamına geliyor
- CEO Alexander Wang Meta'ya geçse de Scale AI yönetim kurulunda kalmaya devam ederek şirket yönetimi üzerinde etkisini sürdürüyor
- Sektörde nadir görülen bu işlem yapısı, Meta'nın asıl hedefinin şirketin kendisi değil belirli bir yeteneği (Alexander Wang) kazanmak olduğunu gösteriyor
- Klasik satın almalardaki gibi tüm hisseler nakde çevrilmedi; hisselerin yalnızca bir kısmı devredilirken yönetim kontrolünü ele geçirmek mümkün olacak şekilde yapılandı
Scale AI'ın özü ve Meta'nın istediği şey
- Scale AI, B2B veri etiketleme ve büyük ölçekli insan kaynağı dış kaynak kullanımı odaklı bir 'Mechanical Turk as a Service' işi yürütüyor
- Şirketin rekabet gücü, son teknoloji algoritma veya IP'den ziyade verimli iş gücü yönetimi ve büyük veri setleri üretimi üzerine kurulu
- Büyük yapay zeka şirketleri hâlihazırda çeşitli veri etiketleme ortakları ve şirket içi etiketleme ekipleri kullandığından, Scale AI verisine mutlak biçimde bağımlı değiller
- Nitekim Scale AI'ın başlıca müşterileri arasında Toyota, Etsy, GM ve devlet kurumları gibi yapay zeka ekosistemine sonradan giren ya da uzman olmayan organizasyonlar yer alıyor
- Bu da Meta'nın Scale AI işinin kendisine büyük değer atfetmediği, onun yerine kritik yeteneği kazanmağa odaklandığı yönündeki görüşü destekliyor
Meta'nın zayıflayan yapay zeka rekabet gücü ve şirket içi sorunları
- Meta, Llama 2'den bu yana yapay zeka yarışında OpenAI, Google, Anthropic ve diğerlerinin gerisinde kaldı
- Başlangıçta açık kaynak stratejisiyle topluluk öncülüğünde bir ekosistem kurup 'yapay zekanın Linux'u' imajı oluşturdu, ancak Deepseek gibi yeni modellerin ortaya çıkmasının ardından rekabet gücünü kaybetti
- Meta'nın yapay zeka araştırma organizasyonu FAIR (Foundational AI Research), Yann LeCun merkezli muhafazakar ve piyasa odaklı olmayan kültürü nedeniyle inovasyonu yavaşlatıyor
- LeCun'un geçmişte Lua ve Torch konusundaki ısrarı, transformer ve LLM şüpheciliği gibi nedenlerle yeni teknolojilerin benimsenmesini geciktirdiği; hatta ilk Llama ekibinin LeCun'dan gizlice prototip geliştirip bunu doğrudan Zuckerberg'e gösterdiğine dair bir anlatı da aktarılıyor
- Organizasyon içindeki durgunluk, liderlik çatışmaları ve kilit yetenek kaybı sürdükçe, yapay zeka inovasyonunun geneli de yavaşlayan bir kısır döngüye giriyor
Zuckerberg'in cesur yetenek kazanma stratejisi
- Zuckerberg, Meta'nın yapay zeka tarafındaki zayıf performansının nedenini iç bürokrasi ve organizasyonel katılıkta görüyor; bunu aşmak için sıra dışı bir yetenek avına çıkıyor
- Sektörün en üst düzey yeteneklerine 8-9 haneli maaşlar, doğrudan CEO'ya bağlı ekipler ve özerk araştırma ortamı teklif ederek bizzat işe alma girişimlerinde bulunuyor
- Haberlerde Nat Friedman, Daniel Gross ve Ilya Sutskever dahil çok sayıda yapay zeka ismine teklif götürüldüğü aktarıldı
- Alexander Wang, Zuckerberg ile yakınlığı ve gayriresmî yapay zeka danışmanlığı rolü sayesinde bu stratejinin ilk başarılı örneği oldu
- Ancak aşırı yüksek yatırımla 'süperstar' yeteneklere odaklanan stratejinin gerçekten organizasyonel dönüşüm ve yapay zeka kabiliyetini artırıp artırmayacağı konusunda kuşkular da var
Sonuç ve yazarın değerlendirmesi
- Yazar, yapay zeka inovasyonunun belirli bir 'dahi' bireyden değil, kolektif deney ve iş birliği ortamından doğduğunu vurguluyor
- Google örneğinde olduğu gibi araştırma özgürlüğü, güçlü iş birliği ve sınırsız kaynak sunulan ortamların uzun vadede inovasyonu taşıyabileceğini savunuyor
- Meta'nın marka algısını ve iç kültürünü iyileştirmesinin, yapay zeka rekabet gücünü yeniden kazanmanın anahtarı olduğu; tek bir yeteneğe devasa yatırım yapmanın ise yüksek risk taşıdığı belirtiliyor
- Yazar, Zuckerberg'in icra gücü ve değişimi zorlama kapasitesi konusunda umutlu olsa da, 11 haneli maaşla 'tek bir kişiyi işe alma' stratejisinin Meta'nın yapay zeka inovasyonu için çözüm olup olmayacağının belirsiz olduğunu söylüyor
2 yorum
Yalnızca kurucunun kendisi exit yapabilirdi ama öyle olsaydı, kalan çalışanların exit yapması zorlaşırdı.
Görünüşe göre Meta'nın edindiği hisseler yalnızca kurucunun payı değil, çalışanlara ait payları da içeriyormuş.
Alexander Wang gerçekten etkileyici bir isim..
Hacker News görüşleri
Bence Meta’nın neden Scale’e yalnızca %49 yatırım yaptığını tam olarak yakalayamamış. Meta bu yolla küresel düzenleyici incelemelerden kaçıyor. Tam bir satın alma olsaydı her ülkedeki kurumların onayı gerekirdi, ama azınlık hissesi yatırımı böyle bir incelemenin konusu değil. Hissedarlar da satın almaya benzer bir getiri elde ederken düzenleyici belirsizlikten kaçınmış oluyor. Geriye kalan Scale’in de hâlâ başarı şansı var; bu da hissedarlara (artık Meta dahil) ek getiri sağlayabilir. Sonuçta kazan-kazan bir yapı
Azınlık hissesi yatırımı diye tekel soruşturması göz ardı edilemez. ABD’de 15 U.S.C. §18 gibi düzenlemeler kısmi satın almaları veya azınlık hissesi yatırımlarını da inceleyebilir. Avrupa’da da durum benzer
Meta’nın hızlı hareket etmek istediği için M&A yerine bunu seçtiği çıkarımı makul. Ben de yazımda Meta’nın ana işiyle bu kadar doğrudan ilgili bir şirketi satın almasının mantıksız olduğunu söylemiştim ama bunun mümkün olduğunu düşünüyorum. Yine de bunun kazan-kazan olduğunu düşünmüyorum. Scale hisseleri hâlâ likiditesi düşük durumda ve çekirdek ekibin ayrılması nedeniyle hisse sahibi olanlar açısından değer azalmış olabilir
Microsoft ve Google da benzer şeyler yaptı (ör. Character AI yatırımı). Scale bir AI araştırma laboratuvarı da değil; temelde Fiverr benzeri bir dış kaynak platformu. Oradan yetenek çekmenin Meta’nın AI araştırma cazibesini artırmasına nasıl yardımcı olacağını pek anlayamıyorum
Aslında bu yatırım yapısının Wang’ın (Scale CEO’su) talebiyle kurulduğu bildirildi. Yani asıl amaç yatırımcılara ve çalışanlara getiri sağlamak gibi görünüyor. Meta tarafında ise Scale’i illa sahiplenme isteği olduğunu sanmıyorum. Zaten Scale verilerini iyi kullanıyorlardı ve şirkete doğrudan sahip olmaları şart değildi
OpenAI, Jony Ive’ı 6,5 milyar dolara alırken iyi bir anlaşma yapmış gibi görünüyor. Ama Llama 4’ün benchmark’larda iyi göründüğüne dair söylentilere rağmen, gerçek kullanım deneyimi o kadar hayal kırıklığı yarattı ki Meta’nın rakamlarla oynadığı da konuşuluyor. Ben de benchmark’ların neyi ölçtüğünden tam emin değilim ve bizzat kullanınca da “müthiş AI!” söylentileri kadar büyük bir fark hissetmedim. Hâlâ sürekli saçma yanıtlarla karşılaşıyorum
Benchmark’ların da türleri var. Biri gerçek veriye dayanan, ölçülebilir olanlar; diğeri ise kamuoyu tepkisi. Gerçek benchmark’lar öncü gösterge olabilir ama her zaman doğru çıkmaz; sonunda önemli olan halkın değerlendirmesidir. Sadece Reddit tepkilerine bakınca bile Gemini 2.5’in Claude 3.7’den daha iyi algılandığını görebiliyordunuz
Jony Ive’ın Apple dönemindeki işlerini pek olumlu bulmuyorum: aşırı ince dizüstüler, tamir edilemeyen tasarımlar, kötü klavyeler, şarj olurken kullanılamayan fare, performansı düşüren kasa tasarımları, gereksiz derecede soyutlanmış UI ve bugün bile fareyi şarj olurken kullanamamak gibi hayal kırıklıkları vardı
Jony Ive’ın neredeyse Dieter Rams tarzını kopyalayarak süperstar bir kariyer kurmuş olması şaşırtıcı. OpenAI’ye nasıl bir değer katacağını hayal edemiyorum. Apple dizüstülerini 5 yıl boyunca mahveden kişiydi
Aslında OpenAI, Jony Ive’ı doğrudan işe almadı. Mevcut ortak girişimi satın aldı; yani Ive zaten parasını çıkarmış durumda ve şimdi sadece tasarım şirketiyle bir sözleşme var. Ive için harika, OpenAI içinse çok da avantajlı olmayan bir yapı gibi geliyor
Meta’nın yayımladığı Llama 4 benchmark’larının hemen yalan olduğu ortaya çıktı
Scale AI verilerinin Wang için ikincil önemde olduğu görüşüne itiraz ediyorum. Veri etiketleme artık işçiye verilen basit işler düzeyinde değil; uzman demonstrasyonlarına ve iş akışı tasarımına uzanıyor. Frontier lab’lerin RL ortamlarını nasıl kurduğunu çıkarabileceğiniz kadar gelişmiş veri bunlar. Asıl motivasyonun bu olduğunu düşünüyorum.
Ayrıca herkesin LLM yapabileceği iddiasına da katılmıyorum. Rekabetçi bir LLM’yi büyük ölçekte eğitebilecek insan sayısı dünyada belki birkaç yüzdür ve bunun için çok ciddi teknik bilgi birikimi ile numaralar gerekir. DeepSeek’le ilgili raporlar çıkar çıkmaz şaşırmamın nedeni de buydu.
ML ilerlemesinin çoğunun şans işi olduğu ve sadece dağıtık organizasyonların mantıklı olduğu fikrine de katılmıyorum. Schmidhuber, Shazeer, Alec Radford gibi temele yönelik araştırmayı sürekli sürdüren birçok insan var; ayrıca OpenAI’nin dağınık deneyler yerine odaklı yatırım ile bu alanı büyütmüş olması da önemli. DeepMind gibi örnekler de öyle
LLM eğitimi zor ama öğrenmesi imkânsız derecede zor değil. Lisans mezuniyetimden sonra yaklaşık 3 aylık deneyimime göre, ister küçük model olsun ister büyük, eğitim zorluğunda büyük bir fark yoktu.
torchya damegatrongibi kütüphaneler de çok yardımcı oluyorAraştırmacıların hepsi çok iyi ve kimseyi küçümsemek istemem. Ama ML’deki ana değişimlerin ve yeni fikirlerin gerçekten birçok farklı yerde, farklı insanlar arasında merkezsiz iletişimle ortaya çıktığına inanıyorum. Bu benim kişisel görüşüm
Meta’nın AI organizasyonu içindeki çatışmalar ve kültürel sorunlar ciddi. Şu anda başlıca “AI” organizasyonları GenAI, FAIR ve RL-R
FAIR, çeşitli organizasyonlara bölünerek eski güç merkezi rolünü kaybetti ve çok sayıda kişi ayrıldı
GenAI başlangıçta küçük bir ekipti ama şimdi sadece büyüyor; ürün tarafı da belirsizleşti ve liderliğin ürünleştirme ya da gerçek ML uygulaması konusunda fazla deneyimi yok. Her hafta A/B testi yapıyorlar
RL-R, avatar organizasyonuna dolanmış durumda ve liderliği icradan çok mükemmeliyetçiliğe yakın olduğu için sonunda batacak gibi görünüyor. Tam ML tabanlı sistemlerden daha iyi performans veren basit sistemler varken 15 milyar dolar yakıldı
El bileğine takılan banda dayanan bir hand interaction organizasyonu da var ama ortada düzgün bir büyük ölçekli prototip yok ve çok rahatsız edici
Ekran organizasyonu, aşırı vaatler nedeniyle Orion gibi tüketici ürününe dönüşmede başarısız oldu
Mapping ekibi ise sadece mahremiyet açısından aşırı veri toplayan araştırma gözlükleri yapıyor
RL-R’da çok yetenekli insanlar vardı ama “işe al sonra çıkar” kültürü yüzünden risk alan araştırma yapmak neredeyse imkânsız
Buna veri etiketleme şirketi perspektifinden bakınca durum komik görünüyor. Neredeyse bir “hotdog sınıflandırma” işi kadar basit bir şeye 14 milyar dolar harcanmış olması başlı başına şok
Meta reklam işinden o kadar çok para kazanıyor ki, milyarlarca dolar kaybeden projeler bile hisseyi ciddi etkilemiyor ve fiyat yükselmeye devam ediyor. Üstelik F/K oranı da aşırı yüksek değil. Gerçekten şaşırtıcı bir durum
AGI hakkındaki yazar görüşünün bilimsel yöntemi izlemediğini düşünüyorum. Bana kalırsa Meta’nın asıl amacı, AGI tanımı her değiştiğinde hedefi de değiştirebilsin diye etkili insanları toplamak. Yani mesele yetenekten çok paradigma üzerindeki kontrol olabilir
Son iki paragrafı okuyunca hâlâ kafam karışık ve afallamış durumdayım.
Zuck’ın özellikle yetkin bir CEO olduğuna dair güçlü bir kanıt göremiyorum. Facebook’un 10 yılı aşkın süredir satın almalar dışında başarılı yeni ürünleri olmadı
TikTok gibi yeni bir servisin Instagram’ı geçebilmiş olması oldukça utanç verici. Meta Quest zarar yazan yan bir iş kolu gibi duruyor; şirket adını değiştirmeye değecek kadar önemli miydi emin değilim
Microsoft, Google ve Amazon’a kıyasla Meta müşteri güveninde çok geride. Bu güven farkı nedeniyle Meta’nın yeni girişimleri hep zorlanıyor. LinkedIn ya da Gmail, Search gibi ürünleri yönetseler bile Microsoft ve Google çok daha fazla güven görüyor
Bana göre Meta, 14 milyar dolarla sonuçta “tek başına başaramadığı için” başka şirketlere yatırım yaparak yeni ürün başarısı satın almaya çalışıyor gibi duruyor
(bkz.: https://allaboutcookies.org/big-tech-trust)
Ana işi zaten o kadar kârlı ve büyük ki, ille de “yeni teknoloji” üretmesine gerek yok. İnovasyon şart değil. Özellikle rekabet zayıf olduğunda, eski tütün hisseleri ya da Walmart örneğinde olduğu gibi inovasyon olmadan da devasa büyüme mümkün
TikTok ve Instagram örneğinde de ikisi birden iyi gidiyor; ortada utanılacak bir durum yok. Pepsi ve Coca-Cola gibi birlikte var olabilirler
Bir bakıma Zuck hayranıyım ve o perspektiften savunulabilir argümanlar da kurabilirim ama bu her şeye katıldığım anlamına gelmiyor; eleştirel bakışın da ikna edici olduğunu düşünüyorum
Bir CEO’nun yeteneğini sadece yeni ürün başarısıyla ölçmek yanlış bir ölçüt. Ray Ban Meta da sürekli stok tüketmesiyle başarı gösteriyor
$META (hisse) durumuna bakıp bakmadığını merak ediyorum
Bu rakamlar gerçekten çılgınlık seviyesinde
Burada doğru olmayan kısımlar var ve yazar da artık bunun farkında. “140 milyar doların tamamı Alexandr’a gitmedi” diye bir güncelleme de eklenmiş; bence başlık da buna göre değiştirilmeliydi