7000億豪賭,扎克伯格買了衆叛親離

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(來源:新智元)

新智元報道

編輯:KingHZ

【新智元導讀】扎克伯格用7000億豪賭買來的不是AI霸權,而是一地雞毛——當控制慾壓倒了創新,圖靈獎得主等老將出走和新人的窒息,註定是這場焦慮狂奔下的必然代價。

2025年,對於Meta而言,註定是風雨飄搖、雞飛狗跳的一年。

今年一月,當扎克伯格警告Meta員工要為「緊張激烈」的一年「繫好安全帶」時,他來真的。

為了拿下下一個時代的「AI船票」,Meta在過去一年裏猛踩油門、速度狂飆。

扎克伯格大刀闊斧地多次重組AI部門 ,最終形成了以超級智能實驗室(MSL)為核心的全新架構。

此外,還投入了數百億美元,與OpenAI、谷歌等對手展開AI軍備競賽。

Meta公司正悄然推進多項關鍵項目,以期在圖像、視頻和語言模型上實現突破。

扎克伯格正在下一場豪賭,賭的就是「快、準、狠」能幫自己贏過對手。

與此同時,他的強硬作風也帶來了領導風格的明顯轉變,包括他公開讚揚所謂的「陽剛之氣」。

但他的「窒息式」微管理,讓Meta內部亂成一鍋粥。

Mango與Avocado

AI新賭注浮出水面

最近,Meta被爆出正在開發圖像和視頻生成AI模型「Mango」。與此同時,還有一款大語言模型「Avocado」。

據內部消息人士透露,這些模型預計將在2026年正式發佈,標誌着Meta從當前Llama系列的增量更新轉向更具野心的長期佈局。

Meta首席AI官Alexandr Wang在與首席產品官Chris Cox的內部問答中討論了這些模型,強調它們將幫助Meta在AI競賽中佔據一席之地。

Mango與Avocado,是Meta超級智能實驗室(Meta Superintelligence Labs,簡稱MSL)的首次重要成果。

今年夏天為組建這支團隊,扎克伯格親自出馬,從OpenAI挖來超過20位研究員,並引入Scale AI創始人、年僅28歲的Alexandr Wang擔綱核心角色。

「Mango」模型源於Meta年中在AI上的失利。

本應成為「下一代AI大殺器」的Llama 4模型,沒發佈前就被曝性能遠不及預期,多次跳票。

內部工程師私下表示,「Llama 4可能無法撐起扎克伯格吹出的牛」。

推出後,Llama 4直接遭遇滑鐵盧,包括在基準測試中落後於競爭對手,並被指責通過定製版本操縱排行榜。

Llama 4 Behemoth至今不見真面目

內部人士將這些問題歸咎於訓練數據不足、測試不充分以及組織性混亂,導致多個團隊各自為政,產品碎片化。

據內部會議內容,Wang特別強調,Avocado將聚焦於「高級代碼生成」能力,補齊之前的Meta模型的短板——而競爭對手在這一領域已走在前面。

據一位知情人士透露,公司的目標是讓Avocado在發佈時達到谷歌Gemini 2.5的性能水平,並在夏天達到Gemini 3的水準。

更具野心的是,Meta正在早期探索所謂「世界模型」的研發路徑。

這類模型與傳統預測下一個單詞的語言模型不同,它們試圖通過處理龐大的視覺信息來「理解物理現實」,可望打開AGI(通用人工智能)新的技術空間。

然而,在Meta探索世界模型多年的圖靈獎得主Yann LeCun,即將離職。

而Alexandr Wang與扎克伯格之間關於「控制權」的博弈才啱啱開始。

在他眼中,扎克伯格那無孔不入的微管理,正像絞索一樣勒住創新的脖子。

這場以水果命名的豪賭,究竟是Meta獻給未來的禮物,還是扎克伯格元宇宙後的又一個精緻泡沫?

風雨飄搖中,

Alexandr Wang困獸猶鬥

28歲的Alexandr Wang是Scale AI的創始人。

今年, Meta以超過140億美元的價格收購了他的初創公司49%的股份後加入Meta,並被任命為扎克伯格AI重啓的公衆面孔。

但Alexandr Wang,如今卻被曝對CEO馬克·扎克伯格的管理風格大為不滿,甚至私下吐槽他「管得太死,令人窒息」。

據《金融時報》爆料,Wang近期已向多位親近人士表達了對Meta內部AI推進方式的強烈不滿。他認為扎克伯格對AI項目的「過度掌控」正在扼殺創新空間。

他的挫敗感正日益增長。

據知情人士透露,扎克伯格在AI項目上事無鉅細,親自過問每一項細節,甚至連團隊坐在哪裏都要干預——這種「微操型領導」,令Wang難以真正施展拳腳。

Wang的失望情緒,並非孤例。這只是Meta內部混亂局勢的又一徵兆。

過去一年裏,Meta持續上演裁員潮,多位高管離職,AI產品倉促上線引發爭議,而高達數百億美元的AI基礎設施投入,也讓投資人越來越緊張。

一些頂級AI人才被挖角到Meta後,任職均僅為數月後就辭職。

而Alexandr Wang加入後,並沒有改善內部動盪,他本人甚至引發內部對立,既與扎克伯格發生摩擦,也引起員工不滿。

Meta內部員工也質疑Alexandr Wang是否配得上現在的職位。

畢竟,他雖然在AI數據服務領域經驗豐富,但缺乏在大型公司管理複雜技術團隊的背景,也不是那種能直接推動AI模型突破的「技術大神」。

一位啱啱離職的Meta前員工指出:

Meta本質上還是論資排輩,新來的高管沒有多少犯錯空間。

你要是「小扎的老朋友」,出點問題公司還能給你兜底;但像Wang這樣空降的外部領導,一旦踩雷,就會被無限放大。

Wang本希望帶領團隊做真正突破性的研究,但如今卻陷入項目、預算、人事上的層層束縛,寸步難行。

老將忍無可忍,新人撐不住

對Meta的「老兵們」來說,2025是個分水嶺。

隨着AI戰略的加速推進和新領導層逐漸成型,過去被稱為「Zuck老朋友」(Friends of Zuck)的高層核心班底,正陸續離開舞台。

其中包括:

更重量級的,是首席AI科學家、圖靈獎得主Yann LeCun的退出。

兩位知情人士透露,LeCun對被要求向Alexandr Wang彙報非常不滿,這成為他最終離開Meta的關鍵導火索之一。

更雪上加霜的是,Meta最近的組織調整和砍預算也嚴重影響了他所主導的「長期基礎研究」項目。

研究資源大量向短期可商用的AI產品傾斜,令LeCun「英雄無用武之地」。

與此同時,剛空降不久的部分新高管也沒能堅持太久:原Salesforce高管、Meta商業AI負責人Clara Shih在上任不到一年後就離職了。

小扎:寧燒千億,不能太慢

為了集中資源,Meta過去心心念唸的元宇宙部門將裁員30%的虛擬現實員工。

據統計,過去這一部門燒掉了700億美元。

而2025年,Meta的資本支出預計將達到至少700億美元,遠高於上一年的390億美元。

為了急於開發小扎所謂的「個人超級智能」,與OpenAI和谷歌一較高下,Meta已開始通過複雜的金融手段來支付新數據中心和芯片的鉅額成本,包括利用企業債券市場和向私人債權人借錢。

在財報電話會上,小扎宣佈明年計劃在AI上再砸一筆錢,可能超過1000億美元——但他沒能說清楚這項技術到底打算怎麼整合進Meta現有的社交媒體帝國裏變現。

2025年10月底,Meta發行了美國歷史上最大規模之一的企業債,總額高達300億美元——這筆錢將用於數據中心、芯片和超級計算集羣建設,成為Meta對抗對手的「現金護城河」。

而扎克伯格對此的態度也很明確:寧可燒錯,也不能錯過。

播客中,他直言:

如果最後我們多花了兩千億美元,那確實很不幸……

但我覺得,真正更危險的,是我們動作太慢。

如果你在構建過程中慢了半拍……那你就會錯失這場科技革命的最大機會。

在他眼中,AI將成為「人類歷史上創造最多新產品、最大價值的技術平台」。

而Meta的AI未來的商業模式並不明朗:開源還是閉源?賣廣告?做陪聊?

沒人知道到底到燒多少錢,才能從AI投資中回本。

雖然扎克伯格本人緘口不提「怎麼賺錢」,但廣告圈已經開始催促他給出答案。

前Meta公共政策總監、現任Duco Experts全球事務官Katie Harbath直言:

扎克伯格現在最缺的,是另一個能像Sheryl Sandberg那樣,把AI和廣告變現能力打通的人。

這件事並不炫酷,但如果Meta想為AI爭取「跑道」,廣告是最容易落地的第一步。

與此同時,Meta也面臨着另一場更危險的風暴。

2025年8月,Meta內部政策文檔被曝光:允許AI聊天機器人與未成年人進行「感性」等話題互動,提供虛假醫療信息。

曾任Meta負責任AI團隊研究主管、現為加州大學伯克利分校講師的David Evan Harris表示:「那份政策的出台,恐怕將被寫進AI發展史上最不負責任的決策之一。」

扎克伯格變得「越來越焦慮」,下一次大轉彎或很快到來。

Katie Harbath指出:

如果外界越來越覺得扎克伯格不如奧特曼,他就越會變得更疑神疑鬼。 而這也意味着——他會越來越頻繁地轉向、調整、重構。

參考資料:

https://nypost.com/2025/12/17/business/meta-ai-star-alexandr-wang-thinks-mark-zuckerberg-is-suffocating-report/

https://www.wsj.com/tech/ai/meta-developing-new-ai-image-and-video-model-code-named-mango-16e785c7

https://www.ft.com/content/cd3c6867-2f73-417d-a299-fb91a57bfe08

https://www.wired.com/story/researchers-leave-meta-superintelligence-labs-openai/

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