El 22 de octubre de 2025, el CEO de Meta, Zuckerberg, aprobó una orden de despido.

600 empleados del departamento de IA fueron despedidos, incluso el equipo central del FAIR (Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial Fundamental) no se salvó. Tian Yuandong y su grupo liderado fueron eliminados por completo.

Lo irónico es que, apenas nueve meses antes, Meta todavía los urgía a apagar incendios — menos de dos meses antes del lanzamiento de Llama 4, el equipo de Tian Yuandong fue forzosamente separado de la investigación básica, reasignado para apoyar la línea de productos de IA generativa en entrenamiento posterior y corrección de errores.

La persona que realmente debería resolver los problemas fue despedida, y la que realmente debería ser responsable, no estaba en esa lista.

En enero de 2026, Tian Yuandong y otros siete destacados investigadores de IA fundaron Recursive Superintelligence.

En mayo de 2026, la compañía anunció oficialmente: completaron una financiación de 650 millones de dólares, con una valoración de 4.65 mil millones de dólares. GV y Greycroft lideraron la inversión, AMD Ventures y Nvidia también participaron.

Meta probablemente no imaginó que, con sus propios manos, no solo despedirían a una persona.

El día del despido, todo el mundo de IA estaba compitiendo por él.

Tan pronto como Tian Yuandong publicó su tuit de salida, los comentarios se convirtieron en una especie de “reclutamiento de alto nivel” en Silicon Valley.

OpenAI, xAI, Anthropic, ByteDance, Google DeepMind… todas las grandes empresas de IA que puedas nombrar, estaban allí.

Una serie de oportunidades se presentaban, la riqueza y el prestigio estaban al alcance de la mano.

Tian Yuandong levantó la mano y las rechazó todas.

Muchos no entienden: ¿por qué abandonar una oportunidad tan buena?

Pero si conoces su currículum, entenderás — estas personas, por naturaleza, no están hechas para ser empleados.

Nacido en Shanghái, con estudios de pregrado y maestría en la Universidad Jiaotong de Shanghái, doctor en robótica por la Carnegie Mellon University (CMU). En 2013 ingresó en Meta FAIR, y ha trabajado allí casi diez años. Aprendizaje reforzado, sistemas multiagente, razonamiento y optimización de modelos grandes, análisis teórico del aprendizaje profundo — todos los temas más punteros en IA.

Es del tipo de investigador “más teórico, más fundamental, más difícil”. Puede que no entregue demos llamativas rápidamente, pero decide el techo tecnológico de una empresa para los próximos tres a cinco años.

Que estas personas sean despedidas, no es una pérdida para él, sino para Meta.

Ocho cofundadores, formando una Liga de la Venganza en IA

Tian Yuandong no fue a ninguna gran empresa. Eligió un camino más radical: ser su propio jefe.

En enero de 2026, Recursive Superintelligence fue registrada en Reino Unido. El equipo fundador es considerado “el Dream Team de IA de Silicon Valley” — ocho cofundadores que reunieron casi las instituciones de investigación más clave en toda la cadena de la industria de IA.

● Richard Socher (CEO) — ex científico jefe y vicepresidente ejecutivo de Salesforce, fundador del motor de búsqueda You.com. Es uno de los personajes clave que realmente llevó las redes neuronales al campo del procesamiento del lenguaje natural, con más de 180,000 citas en Google Scholar.

● Tim Rocktäschel — responsable de IA abierta en DeepMind, profesor en UCL, su método Rainbow Teaming ya es estándar en seguridad de IA.

●施天麟 (Tim Shi) — graduado de la clase Yao en Tsinghua, ex investigador de OpenAI, cofundador y ex CTO de la startup de IA Cresta.

● Alexey Dosovitskiy — primer autor del artículo Vision Transformer (ViT), que revolucionó el paradigma de investigación en visión por computadora.

● Caiming Xiong — ex jefe de investigación en IA en Salesforce, lideró investigaciones en preentrenamiento multimodal.

● Jeff Clune — ex investigador de OpenAI, pionero en algoritmos de diversidad de calidad y “abierta-endedness”.

● Tian Yuandong — ex director de ciencia en investigación en Meta FAIR, experto en aprendizaje reforzado y sistemas multiagente.

Además, Peter Norvig, autor del libro de texto de IA “Artificial Intelligence: A Modern Approach” y ex director de investigación en Google, también se unió como asesor.

Ocho personas, provenientes de OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Salesforce AI, Uber AI. Esto no es solo un equipo emprendedor, es la Liga de la Venganza en IA.

Actualmente, la compañía cuenta con solo 25 empleados, con sedes en San Francisco y Londres, cubriendo áreas clave como agentes inteligentes, arquitectura de algoritmos, modelos del mundo, interpretabilidad, etc. La narrativa clásica de Silicon Valley: con el menor personal, apostar por el futuro más lejano.

Automejoramiento recursivo: ¿IA que elige su propio árbol tecnológico?

Recursive, recursivo. El nombre de la compañía refleja su filosofía tecnológica.

Su apuesta se llama “Automejoramiento Recursivo” (Recursive Self-Improvement). La lógica central es: construir un sistema de IA capaz de realizar descubrimientos científicos de forma autónoma — formular hipótesis, diseñar experimentos, evaluar resultados, optimizar iterativamente — y evolucionar continuamente en un ciclo abierto.

La competencia actual en modelos grandes todavía se basa en la lógica de las Leyes de Escalamiento: modelos más grandes, más datos, mayor potencia computacional. Este camino ha traído avances explosivos, pero los beneficios marginales están decreciendo y los costos de entrenamiento se disparan exponencialmente. Toda la industria se pregunta ansiosa: después de los grandes modelos, ¿de dónde vendrá la próxima gran salto en capacidades?

La respuesta de Recursive es: salir de las Leyes de Escalamiento, y dejar que la IA misma suba su árbol tecnológico.

La explicación del CEO Socher es muy clara: “La IA es código. Ahora, la IA también escribe código. Los elementos necesarios ya están en su lugar.”

Su hoja de ruta tiene dos pasos: primero, entrenar un sistema con la capacidad de “50,000 doctores” para automatizar la investigación científica en IA — es decir, sacar a los investigadores humanos del ciclo de diseño experimental, lectura de artículos y validación de hipótesis; segundo, extender este mecanismo de automejoramiento recursivo a descubrimiento de fármacos, materiales para baterías, física de fusión nuclear y otras ciencias básicas.

No se trata solo de crear un chatbot más inteligente, sino de dotar a la IA de la capacidad de autoevolución. Si tienen éxito, esto superará con creces el lanzamiento de otro LLM.

Meta despide a una sola persona

La historia de Tian Yuandong no es solo un cuento de éxito personal.

Es un reflejo de la crisis en las grandes empresas de Silicon Valley: pasar de investigación fundamental a entregas de productos en ciclos cortos, de perfeccionar tecnologías con paciencia a buscar resultados trimestrales inmediatos.

Quien realmente decide el techo tecnológico para los próximos tres a cinco años es despedido, mientras que quien debe asumir la responsabilidad por errores estratégicos, no está en la lista de despidos.

Este “momento Xerox” se repite en la historia de la tecnología: Bell Labs disolvió su equipo de física fundamental más destacado, y la revolución del transistor ocurrió en otro lado. La interfaz gráfica de PARC fue “tomada prestada” por Jobs, Microsoft y Apple se convirtieron en empresas de billones, ¿y qué fue de Xerox?

La lógica de las grandes empresas es el reporte trimestral, la lógica científica es plantar árboles que crecen en diez años. Cuando chocan, siempre sacrifican la segunda — y al final, el mercado premia a quienes están dispuestos a morder huesos duros.

Los 25 integrantes de Recursive quizás estén escribiendo el comienzo de la próxima década. Meta está eliminando costos, pero el mercado premia el valor.

La forma definitiva de IA no es una herramienta más inteligente, sino una especie que puede subir su árbol tecnológico por sí misma.

Desde que fue despedido en octubre de 2025, hasta que en mayo de 2026 anunciaron los 650 millones de dólares de financiación, Tian Yuandong no tardó ni siete meses.

Esto no es solo una historia de éxito, es el guion real de Silicon Valley.

A veces, ser “optimizados” es en realidad el verdadero comienzo de tu vida.

Las grandes empresas eliminan costos, el mercado premia valor. Cuando todos persiguen KPIs a corto plazo, quienes están dispuestos a morder huesos duros y apostar por el largo plazo, se vuelven los más escasos.

El primer plan de “Sistema de entrenamiento autónomo de nivel L1” de Recursive se lanzará a mediados de 2026. Entonces, Meta quizás enfrentará otra vez esa misma pregunta familiar:

¿Por qué siempre logran despedir a las personas que realmente valen la pena en los momentos clave?