Meta setzt massiv auf KI neu unter Druck: Zuckerberg lässt Programme mit Claude schreiben, während Mitarbeitende einen Token-Verbrauchs-Wettkampf starten, um KPIs zu erreichen

Meta setzt stark auf KI-„Re-Highlightung“/Erneuerung mit KI; Zuckerberg lässt sich persönlich von Claude Code bei der Programmierung helfen. Um KPI-Ziele zu erreichen, ist intern offenbar ein Chaos rund um regelwidrigen Token-Verbrauch ausgebrochen, das Ressourcen verschwendet. Mit der Lehre aus den Verlusten im Metaverse in Höhe von 80 Milliarden US-Dollar im Hinterkopf versucht Meta nun, neue Start-ups aktiv aufzukaufen, um die Technologie in echten Wert zu verwandeln.

Meta setzt stark auf KI: Zuckerberg programmiert mit Claude Code

Der Technologieriese Meta, der Social-Media-Plattformen wie Facebook, Instagram und Threads betreibt, steckt derzeit seine Unternehmensressourcen vollständig in den Bereich der generativen KI.

Meta-CEO Mark Zuckerberg (Mark Zuckerberg) hat damit begonnen, selbst ein KI-Programmierungstool zur Codierung zu verwenden und mithilfe von Claude Code Code zu schreiben; damit bricht er eine mehrjährige Phase, in der er nicht mehr direkt an der Entwicklung beteiligt war.

Laut einem weiteren Medienbericht hat sich in letzter Zeit auch in der Meta-Firma intern ein Wettbewerb entwickelt, bei dem Token verbrannt werden. Viele Ingenieure verbrauchen massenhaft Token, um ihre persönlichen Leistungskennzahlen (KPI) nach oben zu treiben.

KI-Coding ist im Trend: Gründer kehrt an die Entwicklungs-Front zurück

Zuckerberg reichte im März 2026 insgesamt dreimal Code-Differenzen in ein einziges Repository von Meta ein. Das ist das erste Mal, dass er nach 20 Jahren wieder nennenswert zur Programmierung beiträgt.

Er verwendet einen von Anthropic entwickelten terminalbasierten Programmier-Assistenten Claude Code CLI; bei einem der Commits erhielt er die Zustimmung von mehr als 200 Ingenieuren.

Sein Verhalten zeigt, dass KI-Programmierwerkzeuge Unternehmen-Gründer immer mehr anziehen, sich wieder stärker in die Systementwicklung einzubringen. Auch Garry Tan, CEO von Y Combinator, kehrte nach 15 Jahren wieder in die Code-Programmierung zurück und veröffentlichte Open Source ein System, das Claude Code kombiniert.

Laut internen Dokumenten, die im März 2026 bei Meta geleakt wurden, hat das Unternehmen sich ambitionierte Ziele gesetzt und plant, bis zur Mitte des Jahres 2026 65% der Ingenieure dazu zu bringen, mindestens 75% ihres Codes mit KI zu schreiben.

Bildquelle: flickr, Aufnahme von Niall KennedyMeta-Gründer Zuckerberg spricht auf der Facebook F8 Entwicklerkonferenz im September 2011

Meta veranstaltet intern einen Token-Verbrauchswettkampf; KPI wird zur Show

Um generative KI-Anwendungen voranzutreiben, ist bei Meta intern das Phänomen entstanden, Token-Nutzung mit Produktivität zu verknüpfen. Token sind die kleinste Einheit, mit der große Sprachmodelle Texte verarbeiten; im Chinesischen werden sie häufig „Symbol-Token“ oder „Token“ genannt.

Der Bericht von „The Information“ enthüllt, dass es intern bei Meta eine Rangliste namens Claudeonomics gibt, die den Verbrauch von KI-Tokens durch über 85k Mitarbeiter verfolgt. Die Daten zeigen, dass die Beschäftigten in nur 30 Tagen bis zu 60 Billionen Tokens verbrauchten; die Nutzer an der Spitze weisen im Durchschnitt einen Verbrauch von 281 Milliarden Tokens auf.

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

Der Bericht von „Forbes“ weist darauf hin, dass Meta-Technikchef Andrew Bosworth einmal erwähnt hat, dass ein Spitzeningenieur die Menge an Tokens verbrauche, die seinem Jahresgehalt entspricht; auch NVIDIA-CEO Huang Renxun hat schon gesagt, dass er besorgt wäre, wenn ein Ingenieur mit einem Jahresgehalt von 500k US-Dollar nicht Tokens im Wert von 250k US-Dollar verbrauchen würde.

Doch auch dieses KPI-System, das den Token-Verbrauch in die interne Konkurrenz treibt, hat Nachteile. Einige Meta-Mitarbeiter lassen KI-Agenten stundenlang im Leerlauf laufen, um ihre Leistungszahlen nach oben zu bringen, was zu einer Verschwendung von Rechenressourcen führt.

Außerdem wird, wenn man den Token-Verbrauch der Mitarbeiter direkt als Produktivitätskennzahl betrachtet, das Verbrauchsverhalten zur reinen Show – damit steht das Leistungsbeurteilungssystem vor der Herausforderung, dass es an einer echten Unterstützung durch konkrete Geschäftsergebnisse mangelt.

Aus den gescheiterten Erfahrungen im Metaverse lernen: Metas nächste Herausforderung im KI-Wettbewerb

Bevor Meta massiv in KI investierte, endete der zuvor stark betonte Metaverse-Bereich mit einem Misserfolg. Das Unternehmen hatte etwa 80 Milliarden US-Dollar investiert, um die virtuelle Welt Horizon Worlds und VR/MR-Geräte aufzubauen, sogar den Firmennamen in „Meta“ umbenannt – am Ende wurde jedoch trotz allem die vom Markt erwartete Nutzergröße nicht erreicht.

Lily Liu, Präsidentin der Solana Foundation, äußerte sich in den Kommentarbereichen eines Social-Media-Posts zu der Entwicklung von Blockchain-Spielen und dem Metaverse ebenfalls pessimistisch: Sie kritisierte das virtuelle Wirtschaftsmodell, dem es in der Vergangenheit an echter Substanz fehlte.

Bildquelle: MetaMeta-Metaverse-Plattform Horizon Worlds In der ersten Version der Plattform ist das von Zuckerberg dargestellte virtuelle Abbild zu sehen

Heute verlagert Meta den Schwerpunkt auf KI und betreibt aktiv Marktpositionierung. Neben der Einführung des eigenen großen Sprachmodells LLaMA wird auch schrittweise ein KI-Modellplan namens „Avocado“ vorangetrieben.

Wie kürzlich der Bericht von „Axios“ zeigte, hat Meta zudem das als „KI-Version von Reddit“ gepriesene Agenten-Community-Produkt Moltbook übernommen; die Gründer Matt Schlicht und Ben Parr werden dem Team von Meta beitreten.

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Draußen wird außerdem weiter beobachtet, ob Meta vermeiden kann, erneut dem Muster übermäßiger Investitionen im Metaverse zu folgen, bei dem es an konkreten Anwendungen mangelt. Es fehlt jedoch nicht an entsprechenden Parallelen: Die derzeitige interne Token-Verbrauchs-Hysterie sowie die Übernahmen von Start-ups wie Moltbook müssten in tatsächliche Produkte mit kommerziellem Wert umgewandelt werden, damit Meta in dem hart umkämpften Markt für generative KI Boden gewinnen kann.