Meta setzt erneut auf KI: Zuckerberg lässt den Code mit Claude schreiben, Mitarbeiter entfachen einen Token-Verbrauchs-Kampf, um die KPI zu erreichen

Meta setzt verstärkt auf KI; Zuckerberg nutzt Claude Code, um selbst zu programmieren. Um KPI-Ziele zu erreichen, ist intern jedoch ein chaotischer Wettbewerb aus Token-Verbrauch entstanden, der Ressourcen vergeudet. Meta zieht aus den Verlusten des Metaverse in Höhe von 80 Milliarden US-Dollar Lehren und kauft derzeit aktiv Start-ups auf, in der Hoffnung, die Technologie in echten Nutzen zu überführen.

Meta setzt auf KI: Zuckerberg programmiert mit Claude Code

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

Meta-CEO Mark Zuckerberg hat damit begonnen, selbst KI-Programmierwerkzeuge zu verwenden: Mit Claude Code schreibt er Code und durchbricht damit eine jahrelange Phase, in der er nicht mehr direkt an der Entwicklung beteiligt war.

Wie aus weiteren Berichten von ausländischen Medien hervorgeht, hat sich innerhalb von Meta intern kürzlich ebenfalls ein Wettbewerb entwickelt, der auf den Verbrauch von Tokens ausgerichtet ist; viele Ingenieure erhöhen ihren persönlichen Leistungsindex (KPI), indem sie massenhaft Tokens verbrauchen.

KI fürs Programmieren ist gerade im Trend – Gründer kehren an die Entwicklungsfront zurück

Zuckerberg reichte im März 2026 insgesamt dreimal Code-Änderungen in ein einziges Repository von Meta ein. Dies ist sein erster echter Beitrag zu Code, nachdem er seit 20 Jahren damit aufgehört hatte, konkret an der Entwicklung mitzuwirken.

Zuckerberg nutzt einen von Anthropic entwickelten Terminal-Programmier-Assistenten Claude Code CLI. Bei einer seiner Einreichungen erhielt er die Genehmigung von mehr als 200 Ingenieuren.

Sein Verhalten zeigt, dass KI-Programmierwerkzeuge Unternehmen dazu veranlassen, dass Gründer wieder stärker in die Systementwicklung einsteigen. Auch Garry Tan, CEO von Y Combinator, ist nach 15 Jahren wieder zurück in die Arbeit am Code gegangen und hat ein System als Open-Source veröffentlicht, das Claude Code integriert.

Laut internen Dokumenten, die im März 2026 von Meta nach außen gelangten, setzt das Unternehmen sich ambitionierte Ziele: Bis zur Mitte des Jahres 2026 sollen 65% der Ingenieure mithilfe von KI mindestens 75% ihres Codes schreiben.

Bildquelle: flickr, Niall Kennedyfotografiert Meta-Gründer Zuckerberg bei einer Rede auf der Entwicklerkonferenz Facebook F8 im September 2011

Meta startet einen Wettbewerb um Token-Verbrauch im Haus – KPIs werden zur Show

Um generative KI-Anwendungen voranzutreiben, ist bei Meta intern eine Erscheinung entstanden, bei der der Token-Verbrauch mit Produktivität verknüpft wird. Token sind die kleinste Einheit, die große Sprachmodelle zur Verarbeitung von Text verwenden; im Chinesischen werden sie häufig „Symbol“ oder „Token“ genannt.

Laut einem Bericht von 《The Information》 gibt es bei Meta intern eine Rangliste namens Claudeonomics, die den KI-Token-Verbrauch von über 85k Mitarbeitern verfolgt. Die Daten zeigen, dass Mitarbeiter innerhalb von nur 30 Tagen bis zu 60 Billionen Tokens verbraucht haben; der Nutzer mit dem höchsten Wert verbraucht durchschnittlich 281 Milliarden Tokens.

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

Ein Bericht von 《Forbes》 weist darauf hin, dass Meta-Technikchef Andrew Bosworth erwähnt habe: Ein Spitzeningenieur verbraucht eine Token-Menge, die dem Gegenwert seines Jahresgehalts entspricht; auch der CEO von Nvidia, Huang Renxun, habe 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 könnte.

Doch dieses KPI-System, das auf übermäßigem Token-Verbrauch beruht, hat auch Nachteile. Ein Teil der Mitarbeiter bei Meta lässt KI-Agenten stundenlang untätig laufen, um ihre Leistungszahlen in die Höhe zu treiben, was zu einer Vergeudung von Rechenressourcen führt.

Außerdem wird der Token-Verbrauch der Mitarbeiter direkt als Leistungskennzahl betrachtet, wodurch das Verhalten des Verfeuerns von Tokens zur reinen Inszenierung wird und die Leistungsbeurteilung vor der Herausforderung steht, dass es an einer tragfähigen Grundlage für tatsächliche Geschäftsergebnisse mangelt.

Lehren aus den gescheiterten Metaverse-Erfahrungen ziehen: Metris nächste Herausforderung im KI-Wettbewerb

Bevor Meta groß in KI investierte, endete das Metaverse, auf das das Unternehmen erneut setzte, mit einem Misserfolg. Meta hatte etwa 8 Milliarden US-Dollar investiert, um die virtuelle Welt Horizon Worlds und VR/MR-Geräte zu bauen, und sogar den Firmennamen in „Meta“ geändert; am Ende wurde jedoch nicht die erwartete Nutzergröße im Markt erreicht.

Auch Lily Liu, Präsidentin der Solana Foundation, äußerte sich in den Kommentarbereichen auf einer Community-Plattform zu der Entwicklung von Blockchain-Gaming und Metaverse – und zeigte sich pessimistisch hinsichtlich der virtuellen Wirtschaftsmodelle der Vergangenheit, die an einer tragfähigen Grundlage für echte Inhalte gemangelt hätten.

Bildquelle: MetaMeta-Metaverse-Plattform Horizon Worlds In der ursprünglichen Version werden die virtuellen Darstellungen von Zuckerberg gezeigt

Heute verlagert Meta seinen Schwerpunkt auf KI und treibt aktiv die Platzierung auf dem Markt voran. Neben der Einführung des eigenen großen Sprachmodells LLaMA wird außerdem schrittweise das KI-Modellprojekt „Avocado“ vorangetrieben.

Jüngst berichtete auch 《Axios》, dass Meta den als „KI-Version von Reddit“ gefeierten Agent-Community-Dienst Moltbook übernommen habe. Die Gründer Matt Schlicht und Ben Parr von Moltbook werden dem Team von Meta beitreten.

• **Zugehöriger Bericht:**Die Lobster-Community wurde gekauft! Es heißt, Meta habe Moltbook übernommen – der Gründer hat erfolgreich von den Medien in den Bereich KI gewechselt

Außenstehende beobachten weiterhin, ob Meta es schaffen kann, den Fehler übermäßiger Investitionen ins Metaverse zu vermeiden, obwohl es an einem Muster für konkrete Anwendungen mangelt. Dabei geht es darum, die aktuelle interne Token-Verbrauchs-Euphorie sowie die Übernahmen von Start-ups wie Moltbook in tatsächliche Produkte mit kommerziellem Wert zu verwandeln, sodass Meta sich in einem hart umkämpften Markt für generative KI behaupten und Fuß fassen kann.