AI芯天下丨深度丨挖人、重组、解散、暂停,Meta的AI部门正在大洗牌

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前言

近日,Meta宣布暂停AI部门招聘。这距离扎克伯格掀起[亿元年薪挖人潮]不过短短数月,那个曾为顶尖AI人才开出15亿美元天价报价、豪掷143亿美元收购Scale AI股份的科技巨头,却突然踩下刹车。

这场从[烧钱狂奔]到[战略暂停]的转折,不仅是Meta一家公司的调整,更折射出全球AI竞赛进入深水区的复杂态势。

当超级智能的愿景遇上现实的组织阵痛,当开源理想碰撞商业闭环的诱惑,Meta的AI大洗牌,正在书写科技巨头转型的残酷样本。

作者| 方文三

图片来源|网 络

一场砸出来的AI军备竞赛

2025年上半年的硅谷,最震撼的戏码莫过于Meta的[AI人才掠夺战]。这场战争的总指挥,正是Meta CEO马克·扎克伯格本人。

不同于传统企业[猎头-HR-面试]的常规流程,扎克伯格亲自下场,通过邮件和WhatsApp直接联系OpenAI、Google DeepMind的核心员工,跳过繁琐流程发出录用通知。

一位接近Meta的业内人士透露:[他像追逐猎物一样锁定目标,从接触到签约往往不超过72小时。]

这场挖人风暴的代价堪称天文数字,为OpenAI研究员开出四年3亿美元的薪酬包,给Scale AI创始人Alexandr Wang的[转会费]高达143亿美元,甚至向Thinking Machines Lab联合创始人Andrew Tulloch抛出15亿美元的[拒绝价]。

截至8月中旬,Meta已从OpenAI挖走20余人,从谷歌吸纳13人,总计新增50多名顶尖AI人才,其中近半数是华人科学家。

如此疯狂的投入,源于扎克伯格对[超级智能]的执念。

在他眼中,能在认知任务中超越人类的AI系统,将是[个人赋权新时代]的钥匙。

为此,Meta将2025年资本开支上限提升至720亿美元,其中大部分流向AI基础设施建设和人才薪酬,相当于每天要为AI烧掉近2亿美元。

这场豪赌在短期内的确形成了声势。Meta成立了全新的超级智能实验室(MSL),将Alexandr Wang推上首席AI官的高位,摆出一副要在AI竞赛中后来居上的架势。

但疯狂扩张的副作用很快显现。据Business Insider报道,Meta内部开始出现明显裂痕:老员工对新人的[天价待遇]怨声载道;

计算资源分配、技术路线选择上的摩擦频发,部分团队因理念不合陷入内耗;

更棘手的是,4月发布的Llama 4模型因推理能力不足、训练效率低下遭遇市场差评,被业内戏称[AI版滑铁卢]。

风投公司SignalFire的报告显示,Meta员工留存率仅为64%,在头部科技公司中垫底,远低于Anthropic的80%和DeepMind的78%。

重构四部门分野背后的战略转向

暂停招聘的消息公布一周后,Meta首席AI官Alexandr Wang的内部备忘录揭开了更大的动作:超级智能实验室将拆分为四个独立团队,这已是Meta半年内第四次AI架构调整。

这次重组绝非简单的部门拆分,而是扎克伯格对AI战略的根本性重塑。四个团队的分工清晰展现了Meta的新路径:

①TBD实验室:由Alexandr Wang亲自掌舵,聚焦前沿大模型研发,包括下一代Llama系列。这个名字意为[待确定]的实验室。

汇聚了从谷歌、苹果、OpenAI挖来的Jack Rae、Ruoming Pang等顶尖人才,承担着Meta追赶竞争对手的核心使命。

②FAIR实验室:作为拥有十多年历史的[元老级]研究部门,继续负责基础AI研究,但地位明显弱化。

其创始人之一Robert Fergus刚从DeepMind回归执掌,但原首席AI科学家、图灵奖得主Yann LeCun的名字未在重组中被提及,被外界解读为[边缘化]信号。

③产品与应用研究部:由前GitHub CEO Nat Friedman和Safe Superintelligence联合创始人Daniel Gross领衔。

专攻AI技术的商业化落地,目标是将模型能力转化为Meta AI助手、智能眼镜等消费产品的竞争力。

④MSL基础设施部:由工程副总裁Aparna Ramani负责,专注于AI训练所需的算力、数据平台建设,直接支撑着Meta[算力先行]的战略布局。

重组的阵痛立竿见影。曾负责Llama模型开发的AGI基础团队被直接解散,其负责人Ahmad Al-Dahle和Amir Frenkel转任[战略项目];

原AI产品负责人Connor Hayes被调去管理社交应用Threads,远离AI核心业务;

生成式AI副总裁Loredana Crisan等多位高管选择离职,加盟设计公司Figma。

更具争议的是技术路线的转向。知情人士透露,TBD实验室已决定放弃此前代号[Behemoth]的Llama 4开发计划,转而从头研发新模型,且正讨论将下一代模型改为闭源模式。

这与Meta过去作为[开源先锋]的形象形成鲜明反差。要知道,杨立坤主导的Llama系列开源曾被视为AI民主化的里程碑。

这种转向背后是现实的压力。Llama 4的市场失利让扎克伯格意识到,纯粹的开源路线难以在商业化竞赛中占据优势。

闭源模式不仅能保护核心技术,更能通过API收费、定制服务等方式快速变现,缓解资本市场对[只烧钱不赚钱]的质疑。

但这也意味着Meta将与长期合作伙伴、开发者社区产生裂痕,无异于一场[刮骨疗毒]的冒险。

有员工统计,自己三年换了7任主管,每次调整都要重新适应目标和流程。

这种动荡让不少核心人才选择离开,前FAIR负责人Joelle Pineau加盟Cohere,Llama核心研究员Angela Fan转投OpenAI,AI伦理专家Cristian Canton则加入巴塞罗那超算中心。

这些内部问题已开始影响业务推进。原本计划春季发布的前沿模型Behemoth因测试表现不佳被搁置,下一代Llama模型研发陷入停滞,AI基础设施建设进度落后于预期。

AI投资的冷思考与长周期

这场争议的核心在于投入与产出的失衡。据统计,2025年全球AI投资已突破5000亿美元,但真正实现规模化盈利的AI业务寥寥无几。

Meta的情况尤为典型:720亿美元的年度资本开支相当于其2024年净利润的1.2倍,却尚未看到能支撑估值的商业化成果。

法国兴业银行测算,Meta每招聘一名顶级AI研究员,需要未来十年创造至少10亿美元收入才能覆盖成本。

但多数科技分析师认为,当前调整是行业理性回归而非退潮。

Wedbush Securities的Dan Ives将Meta的暂停招聘定义为[消化模式]:[就像狂欢后需要时间醒酒,他们只是在评估现有人才的价值,而非放弃AI。]

Futurum Group的Daniel Newman也持类似观点,他认为科技巨头在大规模招聘后进行组织优化是常规操作,[这能让资源配置更高效]。

从更宏观的视角看,AI技术的长周期特性决定了短期波动不改长期趋势。

历史上,从计算机到互联网再到移动终端,每一次技术革命都经历过投资过热、泡沫破裂、理性发展的周期。

生成式AI从2022年底爆发至今不过两年多,基础设施建设、技术突破、场景落地都需要时间沉淀。

对Meta而言,当前的关键是找到烧钱与变现的平衡点。

一方面,AI基础设施建设必须持续投入,这是技术竞争的基础;

另一方面,需要加快商业化节奏,将AI能力融入广告推荐、内容创作、VR产品等核心业务,尽快形成收入闭环。

投资者已明确释放信号:更期待看到[从烧钱到变现]的转型,而非无节制的投入。

值得注意的是,Meta正在探索更灵活的技术路线。

除自研模型外,公司开始考虑使用第三方开源模型或授权闭源模型,这种[多条腿走路]的策略有助于降低单一技术路线的风险。

有消息称,Meta已与多家AI初创公司接触,探讨技术合作可能性,这与其过去[自研为主]的风格形成对比。

超级智能愿景下的生死考验

技术突破的不确定性仍是最大变量。尽管Meta网罗了大批顶尖人才,但超级智能的研发没有现成路径。

从大语言模型到通用人工智能,再到超越人类认知的超级智能,每一步都可能遭遇难以逾越的技术瓶颈。

Llama 4的失利已经证明,堆砌人才和资金未必能换来预期成果。

TBD实验室放弃Behemoth模型从头再来的决策,既显示了纠错的勇气,也暴露了技术路线的迷茫。

组织整合的成败将直接决定战略落地。Alexandr Wang能否驾驭这个由[天价人才]组成的团队?新老员工的裂痕能否弥合?恐惧文化能否转变为创新动力?

这些问题没有标准答案,但历史经验表明,科技巨头的组织变革往往需要3-5年才能见效,而Meta显然没有这么多时间,OpenAI、谷歌等对手正在快速推进技术迭代。

此外,开源与闭源的选择将影响生态话语权。

Meta若彻底转向闭源,可能失去开发者社区的支持,这与其过去积累的开源优势背道而驰;

但若坚持开源,又难以在商业化竞争中建立壁垒。

这种两难处境,折射出AI行业[理想与现实]的深层矛盾:技术民主化的愿景,终究要面对商业利益的考验。

尾:

当前Meta股价已因AI开支担忧出现回调,若未来1-2年仍看不到技术突破和商业化进展,投资者可能失去耐心,进而影响融资能力和战略执行力。

扎克伯格需要在[长期主义]与[短期业绩]之间找到微妙平衡,这对其领导力是极大考验。

这场生死考验的背后,是科技巨头在AI时代的战略重构。

当AI成为企业竞争的核心变量,组织架构、人才策略、技术路线、商业模型都需要系统性重塑。

Meta的大洗牌,既是自身困境的应对,也是整个行业从[野蛮生长]到[精耕细作]的缩影。

AI竞赛不是百米冲刺,而是马拉松。Meta已经证明了投入的决心,现在需要证明的是持续进化的能力。

毕竟,技术可以购买,人才可以挖角,但组织能力和创新文化必须内生成长。

部分资料参考:美投investing:《Meta停止招聘AI人才,是转折点?》,财联社:《Meta被曝已暂停AI招聘》,极客公园:《扎克伯格,也顶不住了》,科创板日报:《Meta重组AI团队》,硬AI:《Meta考虑全面缩减AI部门规模,重组AI团队,寻求壮大超级智能部门》

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