Der Technologiekonzern Meta Platforms richtet seine strategischen Prioritäten neu aus und baut laut einem Bericht der The New York Times mindestens 10 % der Belegschaft im Bereich Virtual Reality ab. Ziel ist es, finanzielle und personelle Ressourcen stärker auf den Ausbau der eigenen Künstlichen Intelligenz zu konzentrieren. Der Schritt unterstreicht den wachsenden Stellenwert von KI innerhalb des Konzerns und markiert zugleich eine Abkehr von den ambitionierten Metaverse Plänen der vergangenen Jahre.
Reality Labs im Fokus der Einschnitte
Der Stellenabbau betrifft vor allem die Sparte Reality Labs, in der Meta seine Virtual Reality Headsets entwickelt. In diesem Bereich arbeiten derzeit rund 15 000 Mitarbeiter. Die Kürzungen sollen nach aktuellem Stand nicht das Augmented Reality Geschäft treffen, das an Brillen und Wearables arbeitet, mit denen Nutzer über Sprache und Gesten mit digitalen Inhalten interagieren können. Dieses Segment profitiert weiterhin vom Markterfolg der Ray Ban Smart Glasses, deren Nachfrage zuletzt so hoch war, dass Meta die internationale Expansion neuer Display Varianten wegen begrenzter Verfügbarkeit verschieben musste.
Schwache VR Nachfrage als Belastungsfaktor
Die Reduktion der VR Belegschaft spiegelt die bislang verhaltene Nachfrage nach Metas Virtual Reality Produkten wider. Trotz hoher Investitionen ist es dem Konzern bisher nicht gelungen, VR Headsets als Massenprodukt zu etablieren. Vor diesem Hintergrund erscheint die Umschichtung von Ressourcen als konsequenter Schritt, um Kapital effizienter einzusetzen und sich auf Bereiche mit größerem Wachstumspotenzial zu konzentrieren.
Massive Investitionen in Künstliche Intelligenz
Parallel zum Stellenabbau im Metaverse Umfeld forciert Meta den Ausbau seiner KI Aktivitäten. Für Künstliche Intelligenz, Rechenzentren, Hochleistungschips und die Gewinnung von Fachkräften hat der Konzern ein Budget von bis zu 70 Mrd. USD vorgesehen und damit nahezu doppelt so viel wie im Jahr 2024. Zusätzlich kündigte Meta an, eine neue Initiative auf höchster Ebene zu starten, um in diesem Jahrzehnt KI Infrastruktur im Umfang von mehreren Dutzend Gigawatt aufzubauen und langfristig sogar auf Hunderte Gigawatt auszuweiten.
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