Metas neues AI-Modell zeigt frühe Versprechen, aber Investoren wollen Zuckerbergs Strategie sehen

Mit Mark Zuckerberg, der auf Metas neuem künstlichen Intelligenzmodell, Muse Spark, setzt, um den Stellenwert seines Unternehmens im boomenden KI-Markt wiederherzustellen, werden nach den ersten Quartalsergebnissen am Mittwoch Anleitungen und Kommentare von erhöhter Bedeutung sein.

Das liegt daran, dass das neue Modell, das früher unter dem Codenamen Avocado bekannt war, Anfang April vorgestellt wurde, kurz nachdem das zweite Quartal begonnen hatte. Muse Spark markiert einen Wendepunkt in Metas KI-Strategie und entfernt sich von den vorherigen Llama-Modellen, die kostenlos für die Open-Source-Community freigegeben wurden.

Meta gab an, dass es schließlich Geld mit der Technologie verdienen möchte, indem es Entwicklern einen kostenpflichtigen Zugang anbietet, ähnlich wie OpenAI, Anthropic und Google vorgehen. Was heute wichtig ist, sagen Analysten, ist, dass Metas KI-Tools sein dominantes Werbegeschäft weiterhin stärken und dass das Unternehmen zeigt, dass seine KI-Technologie mit den Marktführern konkurrieren kann.

Laut Arena.AI, einer Seite, die die Qualität und Leistung der Top-Modelle verfolgt, liegt Meta AI in Text hinter Anthropics Claude und Googles Gemini, aber nur hinter Claude in der Bildverarbeitung, Stand Sonntag. In beiden Bereichen liegt es derzeit vor OpenAI's GPT. Claude führt auch in den Kategorien Dokument und Code, wo Meta weiter unten auf der Rangliste steht.

In einem Bericht an Kunden letzte Woche beschrieben Analysten von Citizens KI als ein "ergänzendes Gut" für Meta und sagten, sie würden auf der Telefonkonferenz zum Thema Ergebnisse viel mehr darüber hören.

"Wir sind beeindruckt von Metas Muse Spark-Modell", schrieben die Analysten, die den Kauf der Aktie empfehlen, in dem Bericht und erwähnten die Stärke des Modells in Text und Bild. "Obwohl das Unternehmen Meta AI in seine Kern-Apps integriert hat, warten wir auf eine Strategie, um eine skalierte Verbrauchernutzung voranzutreiben, die ChatGPT und Claude ähnelt, da wir glauben, dass dies neue Daten und Werbebudgets freischalten kann."

Metas Werbegeschäft wächst weiter, gestärkt durch verbesserte Targeting-Möglichkeiten, die mit KI-Fortschritten einhergehen. Analysten erwarten für das erste Quartal ein Umsatzwachstum von 31 % auf 55,6 Milliarden US-Dollar, so LSEG. Das würde die schnellste Expansionsrate seit 2021 darstellen.

Aber die Wall Street sucht nach Dynamik in der KI über das reine Werbegeschäft hinaus, da die kombinierte Bewertung von OpenAI und Anthropic dank der Beliebtheit ihrer KI-Modelle und -Dienste auf über 1 Billion US-Dollar gestiegen ist. Der Aktienkurs von Meta ist im vergangenen Jahr um 24 % gestiegen, während Alphabet-Aktien um 116 % gestiegen sind, was auf das Wachstum von Gemini zurückzuführen ist.

Als Meta diesen Monat Muse Spark enthüllte, wurde es als das erste große KI-Modell vorgestellt, das aus den Meta Superintelligence Labs hervorgegangen ist, die von Alexandr Wang geleitet werden, dem Chef für KI des Unternehmens. Wang war zuvor CEO von Scale AI und trat im Juni als Teil von Metas Investition von 14,3 Milliarden US-Dollar in das Startup für die Datenkennzeichnung bei.

Zuckerberg folgten weitere hochkarätige Einstellungen. Er holte den ehemaligen GitHub-CEO Nat Friedman zusammen mit Geschäftspartner Daniel Gross, der zuvor CEO des KI-Startups Safe Superintelligence war, das Ilya Sutskever im Jahr 2024 nach seinem Ausscheiden bei OpenAI mitbegründete.

"Dieser Führungswechsel und der anschließende neunmonatige Umbau von Metas KI-Architektur signalisieren eine aggressive Anstrengung, um die Lücke zu Wettbewerbern wie OpenAI (privat) und Google zu schließen", schrieben Truist-Analysten in einem Bericht vom 21. April. "Bemerkenswert ist, dass Muse Spark quelloffen ist, was eine Abkehr vom Open-Source-Ansatz von Llama und eine Verlagerung hin zu hochleistungsfähiger, spezialisierter Infrastruktur widerspiegelt."

'Wieder ins KI-Gespräch'

Meta zeigte, dass seine internen Tests, die zusammen mit der Premiere von Muse Spark veröffentlicht wurden, darauf hindeuteten, dass das Modell weniger leistungsfähig ist als die fortschrittlichsten KI-Modelle von Anthropic und anderen, um die Erwartungen frühzeitig zu steuern.

Dennoch haben Analysten Erleichterung darüber zum Ausdruck gebracht, dass Meta endlich in die Spur gekommen ist, wobei voraussichtlich weitere Modelle folgen werden. JPMorgan Chase-Analysten schrieben in einem Bericht letzte Woche, dass Muse Spark "Meta wieder ins KI-Gespräch gebracht hat".

"Die Stimmung der Anleger gegenüber Meta wird zunehmend konstruktiv", schrieben die Analysten. "Der Aktienkurs wurde durch erhöhte Ausgaben und Capex, Bedenken hinsichtlich Verzögerungen bei KI-Modellen und ungünstige Rechtsentscheidungen in den sozialen Medien belastet."

Unterdessen reduziert Meta die Mitarbeiterzahl, während es sich auf KI konzentriert.

Das Unternehmen gab am Donnerstag bekannt, dass es am 20. Mai rund 8.000 Mitarbeiter, also 10 % der Belegschaft, entlassen wird, um die betriebliche Effizienz zu verbessern. Dies geschieht, während Meta Geld in die KI-Infrastruktur pumpt und Investoren im Januar mitteilte, dass die KI-bezogenen Kapitalausgaben für 2026 im Bereich von 115 bis 135 Milliarden US-Dollar liegen sollten, gegenüber 72,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025.

Analysten von Loop Capital schrieben in einem kürzlichen Bericht, dass Metas hohe Investitionen zu der negativen Wahrnehmung geführt haben, dass es sich um "ein Unternehmen handelt, das verzweifelt Geld ausgibt, um problematische KI-Initiativen zu beheben". Die Veröffentlichung von Muse Spark zeige, dass Meta KI-Modelle produziert, die sein Kerngeschäft mit Online-Werbung weiter verbessern könnten.

Selbst wenn Muse Spark und zukünftige Modelle von Meta die Leistung der Wettbewerbssysteme nicht übertreffen, sind diese Tests von "gemischter Bedeutung", aufgrund von Metas deutlichem Vorteil im Bereich Werbung, den die Loop-Analysten erwähnten.

"Fundamentale LLM/agentische Reasoning-Modelle sind sicherlich wichtig für Meta, aber wir betrachten Bild-/Videogenerierungsmodelle als strategisch wichtig mit größerer kurzfristiger Engagement- und Monetarisierungsaussicht", schrieben sie. "Die eigentliche Messlatte für den Erfolg ist der Aufbau von Modellen, die hervorragende Produkte für Benutzer, Ersteller und Werbetreibende ermöglichen."

ANSEHEN: Meta und Broadcom vertiefen Partnerschaft im Bereich KI-Chips bis 2029.