El fichaje más caro de la historia de Meta duró menos de un año

Andrew Tulloch, el ingeniero australiano que cofundó Thinking Machines Lab junto a la ex CTO de OpenAI Mira Murati, presentó su renuncia a Meta apenas 11 meses después de reincorporarse a la compañía. La salida, reportada por Semafor y confirmada por Yahoo Finance, llegó un día después del lanzamiento de Muse, la nueva familia de modelos y asistente de IA de Meta, según Yahoo Finance. Tulloch había estado retrasando su salida hasta que la compañía completara ese lanzamiento.

El fichaje se había anunciado como el más caro de la historia de la tecnológica: The Wall Street Journal reportó en octubre de 2025 que Mark Zuckerberg le ofreció un paquete de compensación que, dependiendo de bonos e incentivos en acciones, podía llegar a US$1.500 millones en seis años. Meta lo negó públicamente: su portavoz Andy Stone calificó la descripción de la oferta de "imprecisa y ridícula" — recoge la nota original de Xataka. Se desconoce cuánto terminó cobrando Tulloch realmente, ya que ni él ni Meta han dado cifras.

De Facebook a OpenAI, de OpenAI a una startup de US$40.000M

Tulloch pasó 11 años en la plantilla de Facebook/Meta antes de irse en 2023, en plena era post-ChatGPT. Ese mismo año cofundó Thinking Machines Lab con Murati, una startup que en julio de 2025 cerró una seed de US$2.000 millones a una valoración de US$12.000 millones, una de las mayores semillas de la historia, con Andreessen Horowitz, Nvidia, AMD, Cisco, ServiceNow, Accel y Jane Street como inversores, según Yahoo Finance.

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A esa cifra se sumó un acuerdo plurianual con Nvidia anunciado en marzo de 2026 para acceso a al menos un gigavatio de capacidad de cómputo con sistemas Vera Rubin — reporta Yahoo Finance. Hoy Thinking Machines Lab está en negociaciones para levantar entre US$5.000M y US$6.000M a una valoración pre-money de al menos US$40.000M, con Nvidia potencialmente invirtiendo US$2.500M y Accel liderando la ronda, según la misma fuente.

Ese contexto hace todavía más llamativa la decisión de Tulloch de volver a Meta en lugar de quedarse construyendo su propia compañía, y más reveladora su salida temprana.

¿Por qué no funciona pagar cifras históricas?

La historia de Tulloch se suma a una lista larga de fichajes millonarios que terminaron rápido. La nota original de Xataka recuerda los casos de Ron Johnson (Apple Stores a JCPenney en 2011), Marissa Mayer (Google a Yahoo) y Michael Ovitz (Disney, 14 meses en 1995). El patrón se repite: un paquete enorme, una permanencia corta y un resultado cuestionable.

Y en IA la inflación salarial se ha disparado. Según datos de solicitudes H-1B analizados por Digit.in, Anthropic paga a algunos "Member of Technical Staff" sueldos base de US$1,12M y US$1,38M al año, sin contar bonos ni acciones. Una valoración cercana a los US$965.000M en mayo (según el mismo reporte) hace que las opciones sobre acciones sean aún más atractivas.

El diario económico Calcalist describe el caso Tulloch como "el último síntoma del trasiego extraordinario de talento entre las grandes tecnológicas y las startups" y recuerda que otros dos cofundadores de Thinking Machines, Barret Zoph y Luke Metz, acaban de volver a OpenAI, mientras que Jeff Dean, chief scientist de Google, y otros tres investigadores senior también salieron para lanzar sus propios proyectos.

Qué está construyendo Meta para tentar (y retener) talento

La apuesta de Zuckerberg es Meta Superintelligence Labs (MSL), el laboratorio de IA que lidera Alexandr Wang — ex CEO de Scale AI, después de que Meta invirtiera US$14.300 millones en esa compañía en junio de 2025, según recoge Business Insider.

MSL ya ha sacado músculo de producto: en agosto de 2026 lanzó Muse Code, su primer agente de IA para programar que se compara con Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI, según CNBC. El propio Wang lo presentó como "más de 10 veces más barato" que los competidores en su nivel de entrada, y se ofrece bajo modelo pay-as-you-go en la página de desarrolladores de Meta. Business Insider también documenta la captura de al menos 10 investigadores de Google DeepMind y 6 del equipo SEAL de Scale AI desde julio de 2025, incluyendo nombres como Yuanzhong Xu (clave en LaMDA y PaLM 2) y Tong He, uno de los cerebros detrás de la medalla de oro de Google en la Olimpiada Internacional de Matemática.

Pero los números de producto no taparon la salida de Tulloch. La pregunta que deja el caso es si la estrategia de comprar talento a cualquier precio aguanta un entorno donde, como dice Yahoo Finance, "los investigadores talentosos van y vienen entre Anthropic, OpenAI, Google, SpaceXAI y Meta" y donde el salario récord de hoy es la base de la próxima oferta.

Qué significa esto para tu startup

Para founders que construyen equipos técnicos pequeños y compiten por perfiles senior, el caso Tulloch deja tres lecciones accionables:

El paquete salarial no es la palanca de retención principal. Si un investigador top renunció a una oferta pública de US$1.500M y un sueldo efectivo estimado de unos US$250M al año (cálculo de Celebrity Net Worth citado por Xataka), la variable dinero ya no retiene por sí sola. Hay que vender proyecto técnico, autonomía y propiedad del producto.
El talento de IA tiene precio de mercado publicado. Las bases H-1B de Anthropic (US$1,12M–US$1,38M) y los paquetes de MSL sirven como benchmark abierto para calibrar ofertas sin pagar de más. No hace falta inventar la cifra: el techo del mercado es un dato público y consultable antes de abrir una ronda o pedir un comp band.
Cuidado con los comp atados a evento único. La salida de Tulloch llegó justo después del lanzamiento de Muse — el tipo de hito donde un investigador con acciones/bonos desbloqueados tiene menos incentivo para quedarse. Si tu paquete de compensación depende de un milestone, planifica también qué ofreces después de que se cumpla.