Musk está acumulando talento en torno a xAI

Llevo semanas leyendo noticias sobre fichajes en LinkedIn, notas internas filtradas y comunicados oficiales y el patrón me parece bastante claro: xAI se ha llevado al menos una docena larga de ingenieros procedentes de Meta en 2025, entre ellos perfiles como Xinlei Chen y Ching-Yao Chuang, mientras suma veteranos de Tesla y SpaceX a su equipo de trabajo.

El objetivo (y no el talonario)

Musk lleva dos años martilleando con la misma idea: construir una IA de búsqueda de la verdad. No es un eslogan cualquiera, es la narrativa que él vende a ingenieros senior que ya se las saben todas. Lo dijo en 2023 al bautizar su cruzada como TruthGPT, lo reiteró en 2024 al abrir parte de Grok y lo repite cada semana en X cuando llama a unirse a xAI. Para ciertos perfiles, eso pesa más que un bonus o unas stock options.

En el otro lado, Meta ha optado por una guerra invisible hasta ahora: aunque de esto no hay ninguna prueba y todo lo que se dice es un puro rumor, a algunos investigadores en inteligencia artificial Zuckerberg les ha ofrecido hasta doscientos millones de dólares si aceptaban quedarse en Meta para desarrollar su propia inteligencia artificial. Aun así, algunos se han ido. Es el tipo de test que pone a prueba qué fideliza más, si el objetivo o la nómina.

Velocidad operativa: de la idea al despliegue

El segundo pilar es la velocidad. xAI ha hecho realidad Colossus, su supercomputador de entrenamiento, a un ritmo impropio de una gran tecnológica: primero 100.000 GPUs Hopper en Memphis y después una expansión que ya supera las 200.000 GPUs, según la propia compañía y algunos socios industriales. Este músculo de cómputo encaja con una cultura de “lanzar y aprender” que muchos ingenieros echan de menos en estructuras con demasiados comités y una burocracia fuera de control.

El plan no se queda ahí: Musk ha verbalizado objetivos de cómputo a cinco años dignos de la Zara de sus mejores tiempos, con centenares de miles de GPUs adicionales y una segunda fase (“Colossus 2”) ya en preparación. Guste o no, este calendario transmite a los candidatos que el proyecto va en serio y que se les medirá por lo que construyen, no por sus artículos en Wired o cuánto redactan en Notion.

Aglutinar tanto talento exige dinero y más dinero y tener en la reserva todavía más dinero enterrado bajo sacos de dinero. xAI aseguró 6.000 millones de dólares en 2024 con algunos de los inversores más agresivos del ecosistema, lo que garantiza combustible para entrenamiento, fichajes y chips sin depender del capricho trimestral de los mercados. Ese dinero compra tiempo y, sobre todo, continuidad para equipos que no quieren ver su trabajo puesto en la picota cuando se presentan los resultados financieros cada tres meses.

También ayuda que la inversión en el ecosistema Musk tenga un relato propio: quien estuvo temprano en Tesla o SpaceX conoce el valor de subirse pronto a un tren en marcha. Ese precedente pesa en la decisión profesional de un ingeniero senior, más aún si percibe mérito y reconocimiento por encima de la burocracia empresarial.

La sinergia que Meta no puede copiar

Aquí está, a mi juicio, la ventaja menos comentada: xAI no solo pesca fuera; pesca dentro de casa. Business Insider ha contabilizado alrededor de 40 ex-Tesla y varios ex-SpaceX en la plantilla de xAI. Eso significa traer a la empresa a gente que ya ha escalado hardware, redes y centros de datos en entornos hostiles, cuando Twitter estuvo a punto de caerse, justo el tipo de conocimiento que acorta ciclos y evita errores carísimos cuando levantas un supercluster.

Incluso nombres ligados al superordenador Dojo han aparecido asociados a xAI en organigramas internos y perfiles profesionales, un puente natural hacia la arquitectura y operación de Colossus. No es solo IA de laboratorio; es ingeniería de sistemas a escala industrial. Para un investigador desarrollador, esa mezcla es oro.

Para entender el trasvase hay que mirar también los movimientos de Meta. En junio, Meta invirtió 14.300 millones de dólares por el 49% de Scale AI y se llevó a su CEO, Alexandr Wang, para dirigir un nuevo laboratorio de superinteligencia. Es el mayor acqui-hire (comprar la empresa entera para fichar al personal) del año y un golpe de autoridad, pero también un síntoma de que el talento no es sustituible a golpe de talonario. La operación, además, ha tensado las relaciones con los clientes de Scale y ha abierto ciertos debates regulatorios, que en Estados Unidos pueden tener consecuencias bastante serias (aunque parece que por ahora este tema lo han toreado bastante bien los abogados de Zuckerberg).

Aun con ese músculo, una parte de los mejores ha preferido el camino de xAI. Business Insider documentó al menos 14 salidas desde Meta hacia xAI este año, incluyendo investigadores de FAIR como Xinlei Chen y Ching-Yao Chuang. En paralelo, Meta ha ofrecido compensaciones históricas, pero no siempre han bastado. La señal para el mercado es clara: no todo se compra.

Selección de especialistas

Un apunte que no conviene obviar: xAI ha despedido recientemente a cientos de científicos de datos para reorientarse hacia equipos de especialistas en ingeniería, matemáticas, finanzas o salud. Es una decisión dura pero coherente con una tesis: lo escaso no son los datos, es lo que se hace con ellos. A ojos de un ingeniero senior, este tipo de poda transmite foco y evita la sensación de que la empresa “crece por crecer”.

Otra palanca de atracción es tener un modelo “vivo” sobre el que trabajar. Grok está integrado en X y funciona como escaparate sometido al más duro de los escrutinios y es el banco de pruebas ideal para nuevas capacidades multimodales y de agentes. A un investigador le motiva ver sus ideas pasar al mundo real en semanas, no pasarse meses esperando la aprobación del comité de ética, recibir la aprobación de finanzas y el vistobueno del consejo de administración. Ese “ciclo corto” fideliza tanto como una subida salarial.

¿Y por qué esto convence a los mejores?

Resumiendo, yo creo que esto es lo que los arrastra hacia xAI

1. Un propósito claro y exigente. No se trata de “ganar la carrera de la IA”; es construir sistemas que busquen la verdad en un entorno donde muchos notan una censura blanda o una prudencia excesiva en los modelos existentes: la tontuna woke de los LLM de Google tira para atrás a cualquiera. Esa ambición atrae a perfiles que quieren dejar huella.

2. Un ritmo de ejecución apabullante con recursos reales. Colossus es la prueba de que las decisiones se toman y se ejecutan, con GPUs, electricidad y permisos sobre la mesa, no en un PowerPoint. Para quien ya ha sufrido el “sí, pero” corporativo, esa diferencia es vital.

3. La meritocracia. La promesa de dejar hacer a los mejores en una empresa que crece rápido pesa más que un sueldo tope en una megaestructura donde la política interna ralentiza todo y el director financiero y sus controllers tienen la última palabra. Puesto en román paladino: aquí mandan los que hacen.

Lo que viene

La batalla por el talento no ha terminado y 2025 ha demostrado que estamos ante un mercado de superestrellas que mueve más dinero que los fichajes de cualquier liga. Veremos más sueldos récord, más acqui-hires disfrazados de alianzas y más presión y competencia en estas maniobras. Mientras tanto, xAI ha logrado construir un relato que mezcla ambición técnica, producto en la calle y una cultura de ejecución que muchos ingenieros reconocen como su hábitat ideal. Eso, hoy, vale más que cualquier mesa de ping-pong y billares junto a la máquina del café.