機器之心報道

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隨著扎克伯格將公司戰略重心從「元宇宙」全面轉向人工智能，公司內部正面臨多重挑戰。

據《紐約時報》報道，meta 新組建的頂尖 AI 團隊與公司原有的核心業務部門之間，在資源分配、發展目標及文化融合上產生了摩擦。

今年，扎克伯格重組了 meta 的人工智能業務，并以約 143 億美元戰略投資了初創公司 Scale AI。其 28 歲的創始人 Alexandr Wang 隨后加入 meta，領導一個名為「TBD Lab」（意為「待定」）的新研究團隊。該團隊匯集了來自 OpenAI 和 Google 等競爭對手的頂尖研究人員。據《泰晤士報》報道，當新團隊于 7 月抵達 meta 硅谷園區時，扎克伯格將他們安置在總部中心他辦公室的隔壁。

此前我們曾報道過 meta 內部因為薪酬、資源、工作制度等產生的新舊團隊文化沖突，如今這種沖突似乎愈演愈烈。

據相關報道披露，沖突的核心在于 AI 發展的優先事項。meta 的長期高管，包括首席產品官 Chris Cox 和首席技術官 Andrew Bosworth，希望利用 Instagram 和 Facebook 的數據來訓練新模型，旨在優化社交媒體信息流和廣告業務，從而服務于公司的核心營收。

然而，Alexandr Wang 對此持不同意見。據報道，他曾拒絕利用特定產品數據進行訓練，認為團隊的首要目標應是追趕 OpenAI 和 Google，致力于開發「神一般的 AI 超級智能」，而非過早關注具體的產品應用。

TBD Lab 的研究人員認為，現有的高管圈子只在乎改善社交媒體業務，這會拖慢前沿 AI 模型的開發進度。此外，Wang 還曾推動將公司的新 AI 模型設為「閉源」，這與 meta 以往的開源策略產生過爭執。

（左）Andrew Bosworth （右）Alexandr Wang

元宇宙部門面臨削減

為了支持昂貴的 AI 雄心，meta 正在進行大規模的資源重新分配，而被削減的對象主要是原本由 Andrew Bosworth 監管的 Reality Labs（負責 VR、AR 及元宇宙業務）。

根據財報數據梳理，自 2020 年末以來，Reality Labs 已累計虧損超過 700 億美元。據報道，meta 計劃將該部門明年的預算削減高達 30%（約 40 億至 60 億美元），并可能最早在明年 1 月進行裁員。知情人士稱，Bosworth 最近已被要求從其部門預算中削減 20 億美元，這些資金將轉移給 Wang 領導的 AI 團隊。

資本市場對這一轉變反應積極，相關消息傳出后 meta 股價上漲，但投資者長期以來一直批評元宇宙投資是昂貴的干擾。數據顯示，meta 預計今年在 AI 領域的支出（涵蓋數據中心、模型開發等）在 660–720 億美元區間，這一數字幾乎等同于元宇宙業務近年來的虧損總額。

針對內部沖突的報道，meta 方面予以否認。公司發言人表示，管理層在構建超級智能與發展核心業務（廣告和推薦系統）的目標上保持一致，并稱明年的預算尚未最終確定。meta 公關副總裁 Andy Stone 也在社交媒體上回應，稱相關報道中的匿名消息源令人「難以置信」。

目前，meta 內部由于資源傾斜和理念差異引發的緊張局勢似乎仍在持續。一部分員工認為公司的算力應優先服務于作為「搖錢樹」的社交媒體業務，而新晉的 AI 精英們則在追求更宏大的技術愿景。

meta 能否打破科技巨頭的「詛咒」？

相信許多讀者都看過這張圖，它形象地展示了硅谷閉源模型陷入的「無限戰爭」，四家巨頭輪流宣稱自己擁有「最強模型」，形成了四足鼎立的膠著局面。雖然這只是網友的吐槽，但也側面反映了目前沒有任何一家廠商能夠建立絕對的技術統治力。

在這場狂歡之外，meta 的處境顯得尤為尷尬。早期它曾以 Llama 定義了開源模型的標準，但隨著 Llama 4 的口碑崩盤和 AI 競賽的日益激烈，扎克伯格開始了大刀闊斧的內部改革。

馬克·吐溫曾說：「歷史不會重復自己，但它往往會押韻。我們不妨回顧一下歷史，從過去三十年硅谷巨頭的興衰中，來理解 meta 當下的危機。

微軟的「移動之痛」

2007 年，當喬布斯發布第一代 iPhone 時，時任微軟 CEO Steve Ballmer 在采訪中大笑著嘲諷道：「500 美元？沒有鍵盤？這對商業用戶毫無吸引力。」當時的微軟坐擁 Windows 和 Office 的印鈔機，看似不可撼動。

然而，傲慢讓微軟錯失了整個移動操作系統的定義權。這一失誤的代價是慘痛的：微軟最終淪為了 iOS 和 Android 平臺的「租客」。作為應用開發商，微軟不得不遵循蘋果和谷歌制定的規則，繳納「過路費」。

meta 正在經歷同樣的痛楚。扎克伯格曾在一次訪談中表示，在移動互聯網時代，meta 受制于 Apple 和 Google 的操作系統規則（如 ATT 隱私新政），損失慘重，這種「令人心碎」的經歷讓他決心在 AI 時代通過構建核心技術平臺來「掌握自己的命運」。

訪談鏈接：https://ytscribe.com/v/YuIc4mq7zMU

在這個訪談中，他還透露了 meta 開源 Llama 并非為了慈善，而是一套對 meta 行之有效的成功公式（類比之前的開放計算項目 Open Compute Project）：通過開源，meta 旨在將自己的技術確立為行業標準，并利用外部生態系統的力量反哺模型，使其更強大。

雅虎的「花生醬困境」

2006 年，雅虎高級副總裁 Brad Garlinghouse 寫下了著名的《花生醬宣言》。他痛陳雅虎的戰略像花生醬一樣：涂得太薄，試圖在所有領域（搜索、郵件、媒體）都插上一腳，結果沒有任何一個領域做到極致，最終被專注搜索的 Google 和專注社交的 Facebook 瓜分殆盡。

2024 年前后的 meta，一度驚人地重現了當年的雅虎困境。它同時陷入了三場昂貴的戰役：在元宇宙（Reality Labs）每年燒掉百億，試圖定義下一代硬件；在短視頻（Reels）存量市場死磕 TikTok；在 AI 領域（Llama）試圖追趕 Google 和 OpenAI。

資源的極度分散導致了戰略焦點的模糊，Llama 4 的失利（在代碼和推理能力上被 DeepSeek 和 OpenAI 甩開）給 meta 敲響了警鐘。外界開始質疑：長期向元宇宙傾斜的算力資源分配，是否拖慢了 AI 團隊在關鍵時刻的沖刺速度？

是重蹈 Google+ 覆轍還是復刻 Gemini 奇跡？

2011 年，感受到 Facebook 威脅的 Google 發起了代號為「翡翠海」（Emerald Sea）的行動，強推社交產品 Google+。當時 Google 將全公司的獎金與 Google+ 的成敗掛鉤，并強制將社交功能塞進搜索和 Gmail 中。

結果眾所周知，Google+ 失敗了。它失敗的核心原因在于：它是為了解決 Google 的戰略焦慮而生，而不是為了解決用戶的需求而生。

當然，Google 還提供了另一個范本：它曾因戰略遲緩，讓親手發明的 Transformer 架構成就了 OpenAI 的輝煌，但它最終還是在「Code Red」的危機感下，整合 DeepMind 兵力，強行在大模型時代扳回一局，拿出了 Gemini。

如今，meta 內部「老臣」與「新貴」（TBD Lab）之間的對立，Yann LeCun 因理念不合（堅持世界模型 vs. 公司押注 LLM）而離職，都預示著組織文化的劇烈陣痛。

meta 究竟是在走向下一個 Google+ 式的崩塌，還是能像 Google 最終克服大公司病那樣，在混亂中重組戰力，孕育出 Gemini 般的頂尖戰力？

對此你怎么看？歡迎在評論區留言。

https://www.nytimes.com/2025/12/10/technology/meta-ai-tbd-lab-friction.html

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-04/meta-s-zuckerberg-plans-deep-cuts-for-metaverse-efforts