Meta überarbeitet KI erneut: Zuckerberg schreibt Programme mit Claude, Mitarbeiter entfesseln einen Token-Verbrauchskampf, um die KPI zu knacken

Meta setzt auf generatives AI-Training neu an; Zuckerberg lässt sich sogar von Claude Code beim Programmieren unterstützen. Um die KPI zu erreichen, hat sich intern ein Chaos aus Token-Verbrauch ausgebreitet, das Ressourcen verschwendet. In Anlehnung an die Lehren aus den 80 Milliarden US-Dollar Verlusten im Metaverse ist Meta nun dabei, Start-ups gezielt zu übernehmen, in der Hoffnung, die Technologie in echten Mehrwert zu verwandeln.

Meta setzt auf generatives AI-Training neu an: Zuckerberg schreibt mithilfe von Claude Code Code

Das Social-Media-Technologieunternehmen Meta, zu dem Plattformen wie Facebook, Instagram und Threads gehören, investiert seine Unternehmensressourcen derzeit vollständig in den Bereich generatives AI.

Meta-CEO Mark Zuckerberg (Mark Zuckerberg) hat damit begonnen, selbst ein KI-Programmierungstool zu nutzen: Claude Code zum Schreiben von Code. Damit bricht er eine jahrelange Aufzeichnung, in der er nicht direkt an der Entwicklung beteiligt war.

Laut einem weiteren Bericht aus dem Ausland hat sich intern in der Meta-Zentrale zudem ein Wettbewerb entwickelt, bei dem Token in großem Stil verbraucht werden. Viele Ingenieure verbrauchen dabei massenhaft Token, um ihre persönlichen Leistungskennzahlen (KPI) in die Höhe zu treiben.

AI-Code schreiben ist im Trend: Gründer kehrt an die Front des Entwicklungs­geschehens zurück

Im März 2026 hat Zuckerberg insgesamt 3 Mal Code-Diffs im Meta-eigenen Einzel-Repository eingereicht; das ist zum ersten Mal seit 20 Jahren ein echter Beitrag von ihm zum Programmieren.

Zuckerberg nutzt den CLI-Terminal-Assistenten Claude Code von Anthropic, um sich beim Programmieren unterstützen zu lassen. In einem der Commits erhielt er die Zustimmung von mehr als 200 Ingenieuren.

Sein Verhalten zeigt, dass KI-Programmierwerkzeuge inzwischen Unternehmergründer wieder dazu anziehen, sich erneut in die Systementwicklung einzubringen. Auch Garry Tan, CEO von Y Combinator, ist nach 15 Jahren wieder in die Arbeit am Code zurückgekehrt und hat zudem ein System mit Open-Source veröffentlicht, das Claude Code kombiniert.

Laut internen Dokumenten, die im März 2026 bei Meta nach außen gelangt sind, hat das Unternehmen ehrgeizige Ziele festgelegt und plant, bis zur Mitte des Jahres 2026 65% der Ingenieure dafür zu gewinnen, 75% oder mehr ihres Codes mit KI zu schreiben.

Bildquelle: flickr, Niall Kennedy fotografiertMeta-Gründer Zuckerberg hält auf der Facebook F8 Entwicklerkonferenz im September 2011 eine Rede

Meta startet intern ein Token-Consumption-Duell, KPIs werden zur Show

Um den Einsatz generativer AI voranzutreiben, ist bei Meta intern eine Erscheinung entstanden, bei der der Tokenverbrauch mit Produktivität verknüpft wird. Token sind die kleinste Einheit, die große Sprachmodelle zur Verarbeitung von Texten nutzen; im Chinesischen werden sie häufig „Zeichenmünzen“ oder „Wort-Token“ genannt.

Laut einem Bericht von „The Information“ gibt es intern bei Meta eine Rangliste namens Claudeonomics, die den Verbrauch von AI-Token bei mehr als 85k Mitarbeitern verfolgt. Die Daten zeigen, dass Mitarbeiter innerhalb von nur 30 Tagen bis zu 60 Billionen Token verbraucht haben; der Nutzer auf Platz eins hatte im Durchschnitt einen Verbrauch von 281 Milliarden Token.

Für die Rangliste wurden Titel wie Token Legend eingeführt, um die Mitarbeiter dazu zu ermutigen, KI-Tools in ihre tägliche Arbeit zu integrieren.

„Forbes“ berichtete, dass Meta-Technikchef Andrew Bosworth erwähnt habe, ein Top-Ingenieur habe eine Token-Menge verbraucht, die dem Betrag seines Jahresgehalts entspricht; auch der CEO von Nvidia, Huang Renxun, habe gesagt, falls ein Ingenieur mit einem Jahresgehalt von 500k US-Dollar nicht Token im Wert von 250k US-Dollar verbraucht, würde er sich Sorgen machen.

Allerdings bringt diese KPI-Regelung für ein „Token-Wettrennen“ auch Nachteile mit sich. Ein Teil der Meta-Mitarbeiter lässt KI-Agenten stundenlang im Leerlauf laufen, um die Leistungszahlen in die Höhe zu treiben, was zu einer Verschwendung von Rechenressourcen führt.

Außerdem führt die direkte Bewertung des Tokenverbrauchs der Mitarbeiter als Produktivitätskennzahl dazu, dass das Verbrauchsverhalten zur reinen Performance wird. Dadurch steht die Leistungsbeurteilung vor der Herausforderung, dass sie nicht durch echte Geschäftsergebnisse untermauert wird.

Lehren aus dem Metaverse-Fehlschlag ziehen: Metas nächste Herausforderung im AI-Wettbewerb

Bevor Meta massiv in AI investiert hat, endete das vom Unternehmen stärker in den Fokus gerückte Metaverse-Geschäft mit einem Scheitern. Meta hatte rund 80 Milliarden US-Dollar in den Aufbau einer virtuellen Welt namens Horizon Worlds sowie in VR/MR-Geräte gesteckt und sogar den Firmennamen in „Meta“ geändert, doch am Ende wurde die erwartete Nutzergröße des Marktes nicht erreicht.

Lily Liu, Präsidentin der Solana Foundation, äußerte sich im Kommentarbereich auf Social-Media zur Entwicklung von Blockchain-Spielen und dem Metaverse und zeigte sich ebenso pessimistisch gegenüber den virtuellen Wirtschaftsmodellen aus der Vergangenheit, denen eine tragfähige Grundlage an tatsächlichen Inhalten gefehlt habe.

Bildquelle: MetaMeta-Metaverse-Plattform Horizon Worlds In der ersten Version, die Zuckerberg in virtueller Gestalt zeigt

Heute verlagert Meta seinen Schwerpunkt auf AI und macht aktiv Marktpläne. Neben der Veröffentlichung des eigenen großen Sprachmodells LLaMA wird auch schrittweise ein KI-Modellprojekt namens „Avocado“ vorangetrieben.

Zuletzt ließ ein Bericht von „Axios“ durchblicken, dass Meta den als „AI-Version von Reddit“ gehandelten Agenten-Community-Dienst Moltbook übernommen hat. Moltbook-Gründer Matt Schlicht und Ben Parr werden dem Team von Meta beitreten.

• **Zugehöriger Bericht:****Die Lobster-Community wurde gekauft! Es heißt, Meta habe Moltbook übernommen – und die Gründer konnten erfolgreich vom Mediengeschäft in den Bereich AI wechseln

Die Öffentlichkeit schaut zudem darauf, ob Meta es schaffen kann, nicht noch einmal dem Muster einer übermäßigen Investition in das Metaverse zu folgen, bei der es zwar viel Einsatz gab, aber an tragfähiger praktischer Anwendung fehlte. Stattdessen sollen die aktuelle interne Tokenverbrauchs-Hysterie sowie die Übernahmen von Start-ups wie Moltbook in konkrete Produkte mit kommerziellem Wert umgewandelt werden—damit Meta sich in einem hart umkämpften Markt für generative AI mit einem festen Stand behaupten kann.