Der Social-Media-Gigant macht ernst mit seinen Ambitionen in Sachen künstliche Intelligenz. Im Januar 2025 hat das neu gegründete Meta Superintelligence Labs seine ersten bedeutenden KI-Modelle intern ausgeliefert – und CTO Andrew Bosworth zeigt sich beeindruckt. Bei einem Briefing am Rande des Weltwirtschaftsforums in Davos bezeichnete er die Ergebnisse als „sehr gut“.
Die Entwicklung erfolgt parallel zu einer fundamentalen Verschiebung in der Tech-Branche. Während das vergangene Jahrzehnt von Software dominiert wurde, rückt nun die Hardware-Infrastruktur in den Mittelpunkt. Der Grund: Der exorbitante Energiehunger generativer KI und der Weg zur Artificial General Intelligence (AGI) verwandeln Daten von einem immateriellen Gut in einen gigantischen Stromfresser.
Die 500-Milliarden-Dollar-Wette
Goldman Sachs beziffert die zu erwartenden Investitionen der großen US-Tech-Konzerne in Energieinfrastruktur bis 2027 auf über 500 Milliarden USD. Diese astronomische Summe macht deutlich: Die KI-Revolution ist vor allem eine Infrastruktur-Revolution. Meta positioniert sich damit in einem Markt, der nicht nur technologische Innovation, sondern auch massive Kapitalaufwendungen erfordert.
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Die neue Realität erzwingt eine zweigleisige Energiestrategie. Einerseits den massiven Ausbau von Speichern und Effizienztechnologien, andererseits die Rückkehr zur Kernkraft als einziger CO2-freier Energiequelle mit zuverlässiger Grundlast. Kann Meta in diesem Wettlauf mithalten?
Vom Probabilistischen zum Deterministischen
Zeitgleich zeigt das Startup Logical Intelligence, wohin die Reise gehen könnte. Das Unternehmen kündigte für dieses Quartal Pilotprogramme mit Kona 1.0 an – dem ersten Energy-Based-Model (EBM) für Reasoning-Aufgaben. Anders als Large Language Models, die die wahrscheinlichste Antwort erraten, arbeitet Kona nach dem Prinzip der Fehlerkorrektur.
Logical Intelligence hat prominent besetzt: Yann LeCun, ehemaliger Chef-KI-Wissenschaftler bei Meta, wurde zum Gründungsvorsitzenden des Technical Research Board ernannt. LeCun, der 2018 den Turing Award erhielt, vertritt seit langem die Ansicht, dass echtes Reasoning als Optimierungsproblem formuliert werden sollte – die Basis von Energy-Based Models.
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Die Verbindung zu Meta ist nicht zufällig. LeCun war Gründungsdirektor von Meta-FAIR und arbeitete von 2013 bis zu seinem Ausscheiden für den Konzern. Seine neue Rolle bei Logical Intelligence könnte signalisieren, welche Technologierichtung auch Meta intern verfolgt.
Konkurrenz um die AGI-Krone
Während Meta an seinen eigenen Modellen arbeitet, positioniert sich Logical Intelligence als erster Anbieter, der EBM-basiertes Reasoning von der Forschung in marktreife Produkte überführt. CEO Eve Bodnia erklärt: „Wenn allgemeine Intelligenz die Fähigkeit bedeutet, domänenübergreifend zu denken, aus Fehlern zu lernen und sich zu verbessern, ohne für jede Aufgabe neu trainiert zu werden, dann sehen wir in Kona erste glaubwürdige Anzeichen von AGI.“
Die Ansage ist klar: AGI wird nicht aus einer einzigen Modellklasse entstehen, sondern aus einem interdependenten Ökosystem aus EBMs, LLMs, Weltmodellen und anderen Systemen. Für Meta bedeutet das: Der Wettlauf um künstliche allgemeine Intelligenz erfordert mehr als nur große Sprachmodelle – und die internen Erfolge des Superintelligence Labs könnten darauf hindeuten, dass der Konzern diese Lektion bereits gelernt hat.
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