MetaのLlamaで高い離職率、元研究チームの78％が退社

Metaの先駆的なLlamaイニシアチブは、かつて人工知能ロードマップの中核として称賛されていたが、現在、主要な貢献者の大幅な離脱に直面している。

Llamaの画期的な2023年の論文に名前を連ねた14人の研究者のうち、研究科学者のヒュー・トゥルヴァン、研究エンジニアのザビエ・マルティネ、テクニカルプログラムリーダーのファイサル・アザルの3人のみが、Metaに残っている。

Llamaチームは競合他社へ

残りの11人のメンバー、つまり研究者の78％は、主に競合他社への参加または新規事業の設立のために離脱し、Metaのフラッグシップであるオープンソースプロジェクトから、その創造的な力の大部分を失わせている。

この人材流出が最も顕著なのは、パリを拠点とするAI新興企業Mistralだ。Guillaume LampleとTimothée Lacroixによって設立された同社は、Llamaの初期設計において重要な役割を果たした二人によって率いられている。彼らはMetaの同僚たちと共に、Metaの製品に直接挑戦する新しいオープンソースモデルの開発に熱心に取り組んでいる。

これはまた、トップAI企業が本格的な人材獲得競争に乗り出し、大規模な資金を投じてトップAI研究者を自らのチームに引き入れようとしているという報告が出ている時期と重なっている。

Metaについては、専門知識の流出により、同社が自らのAI野心に対して増大する懐疑主義に直面する中で、トップ研究者を引き留め続けることができるかどうかを疑問視する観察者が現れている。

メタの内部的な課題が重なる中、同社は従業員のパフォーマンスや方向性への懸念を受け、過去最大規模のAIモデル「Behemoth」のリリースを延期すると発表した。

一方、開発者たちは最新のモデルシリーズであるLlama 4に対して、おおむ沈黙を保っている。

多くの開発者は、より迅速な革新と最先端の機能を約束するDeepSeekやQwenなどのオープンソース代替案を支持するようになっている。

メタは研究部門の再編を行っているのだろうか？

人事の混乱は、リーダーシップの刷新とも相まって進んでいる。8年間Metaの基礎AI研究（FAIR）部門を率いてきたジョエル・パニュー氏は、先月、退任すると明らかにした。

彼女の後任として着任したのは、FAIRの共同創設者であるロバート・ファーガスだ。彼はGoogleのDeepMindで5年間勤務した後、2025年5月にメタへ復帰した。この異動は、メタの研究部門における広範な人材流動と再編のパターンを浮き彫りにしている。

Llama論文の発表以来、同社はLlamaをAI戦略の中核として強調し続ける一方で、FAIRは静かに多くの創設メンバーを失っている。

今問われているのは、その基盤を築いたチームの多くを失った状態で、メタがオープンソースモデル開発におけるかつてのリードを守り切れるかどうかである。

リリース当時、Llama論文は単に新モデルを紹介しただけでなく、大規模言語モデルの重みをオープンに共有するという概念に正当性を与えた。OpenAIのGPT-3やGoogleのPaLMといったプロプライエタリなシステムとは異なり、Llamaのアーキテクチャ、トレーニングコード、パラメータセットは研究者や開発者にとって自由に利用可能だった。

メタは、パブリックにアクセス可能なデータのみを活用し、効率性を最適化することで、最先端の言語モデルが単一のGPUで実行可能であることを示し、高度なAI機能へのアクセスを民主化した。

短期間、メタはオープンソースの最前線での支配を確立するかのように見えた。しかし、2年後の現在、その初期の優位性は失われている。AI研究に数十億ドルを投じていながら、同社は依然として、多段階の論理、複雑な問題解決、または外部ツールの統合を必要とするタスク向けに特化した「推論」モデルを欠いている。

一方、競合他社であるGoogleやOpenAIは、これらの機能を最新のリリースの中核に据えており、Metaの遅れをさらに浮き彫りにしている。

メタを去った11人の著者はそれぞれ同社で平均5年以上在籍しており、短期契約社員ではなく、深く根付いた研究者の離脱を示している。彼らの退社は2023年1月からLlama 3のサイクル、そして2025年初頭まで及んでおり、オリジナルのLlamaチームの漸進的な解体をマークしている。

メタはこれらの退社を公に認めており、 spokespersonsは元Llama論文の共著者のキャリアの動向を追跡するX（旧Twitter）の投稿を指摘している。具体的な去向は新興スタートアップでの役割から競合ラボでのリーダーシップポジションまでさまざまであるが、この集団的な移動は、才能が最もダイナミックでオープンなプラットフォームに追随するAI環境におけるシフトを浮き彫りにしている。