7000亿豪赌，扎克伯格买了众叛亲离

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（来源：新智元）

新智元报道

编辑：KingHZ

【新智元导读】扎克伯格用7000亿豪赌买来的不是AI霸权，而是一地鸡毛——当控制欲压倒了创新，图灵奖得主等老将出走和新人的窒息，注定是这场焦虑狂奔下的必然代价。

2025年，对于Meta而言，注定是风雨飘摇、鸡飞狗跳的一年。

今年一月，当扎克伯格警告Meta员工要为「紧张激烈」的一年「系好安全带」时，他来真的。

为了拿下下一个时代的「AI船票」，Meta在过去一年里猛踩油门、速度狂飙。

扎克伯格大刀阔斧地多次重组AI部门 ，最终形成了以超级智能实验室(MSL)为核心的全新架构。

此外，还投入了数百亿美元，与OpenAI、谷歌等对手展开AI军备竞赛。

Meta公司正悄然推进多项关键项目，以期在图像、视频和语言模型上实现突破。

扎克伯格正在下一场豪赌，赌的就是「快、准、狠」能帮自己赢过对手。

与此同时，他的强硬作风也带来了领导风格的明显转变，包括他公开赞扬所谓的「阳刚之气」。

但他的「窒息式」微管理，让Meta内部乱成一锅粥。

Mango与Avocado

AI新赌注浮出水面

最近，Meta被爆出正在开发图像和视频生成AI模型「Mango」。与此同时，还有一款大语言模型「Avocado」。

据内部消息人士透露，这些模型预计将在2026年正式发布，标志着Meta从当前Llama系列的增量更新转向更具野心的长期布局。

Meta首席AI官Alexandr Wang在与首席产品官Chris Cox的内部问答中讨论了这些模型，强调它们将帮助Meta在AI竞赛中占据一席之地。

Mango与Avocado，是Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，简称MSL）的首次重要成果。

今年夏天为组建这支团队，扎克伯格亲自出马，从OpenAI挖来超过20位研究员，并引入Scale AI创始人、年仅28岁的Alexandr Wang担纲核心角色。

「Mango」模型源于Meta年中在AI上的失利。

本应成为「下一代AI大杀器」的Llama 4模型，没发布前就被曝性能远不及预期，多次跳票。

内部工程师私下表示，「Llama 4可能无法撑起扎克伯格吹出的牛」。

推出后，Llama 4直接遭遇滑铁卢，包括在基准测试中落后于竞争对手，并被指责通过定制版本操纵排行榜。

Llama 4 Behemoth至今不见真面目

内部人士将这些问题归咎于训练数据不足、测试不充分以及组织性混乱，导致多个团队各自为政，产品碎片化。

据内部会议内容，Wang特别强调，Avocado将聚焦于「高级代码生成」能力，补齐之前的Meta模型的短板——而竞争对手在这一领域已走在前面。

据一位知情人士透露，公司的目标是让Avocado在发布时达到谷歌Gemini 2.5的性能水平，并在夏天达到Gemini 3的水准。

更具野心的是，Meta正在早期探索所谓「世界模型」的研发路径。

这类模型与传统预测下一个单词的语言模型不同，它们试图通过处理庞大的视觉信息来「理解物理现实」，可望打开AGI（通用人工智能）新的技术空间。

然而，在Meta探索世界模型多年的图灵奖得主Yann LeCun，即将离职。

而Alexandr Wang与扎克伯格之间关于「控制权」的博弈才刚刚开始。

在他眼中，扎克伯格那无孔不入的微管理，正像绞索一样勒住创新的脖子。

这场以水果命名的豪赌，究竟是Meta献给未来的礼物，还是扎克伯格元宇宙后的又一个精致泡沫？

风雨飘摇中，

Alexandr Wang困兽犹斗

28岁的Alexandr Wang是Scale AI的创始人。

今年， Meta以超过140亿美元的价格收购了他的初创公司49%的股份后加入Meta，并被任命为扎克伯格AI重启的公众面孔。

但Alexandr Wang，如今却被曝对CEO马克·扎克伯格的管理风格大为不满，甚至私下吐槽他「管得太死，令人窒息」。

据《金融时报》爆料，Wang近期已向多位亲近人士表达了对Meta内部AI推进方式的强烈不满。他认为扎克伯格对AI项目的「过度掌控」正在扼杀创新空间。

他的挫败感正日益增长。

据知情人士透露，扎克伯格在AI项目上事无巨细，亲自过问每一项细节，甚至连团队坐在哪里都要干预——这种「微操型领导」，令Wang难以真正施展拳脚。

Wang的失望情绪，并非孤例。这只是Meta内部混乱局势的又一征兆。

过去一年里，Meta持续上演裁员潮，多位高管离职，AI产品仓促上线引发争议，而高达数百亿美元的AI基础设施投入，也让投资人越来越紧张。

一些顶级AI人才被挖角到Meta后，任职均仅为数月后就辞职。

而Alexandr Wang加入后，并没有改善内部动荡，他本人甚至引发内部对立，既与扎克伯格发生摩擦，也引起员工不满。

Meta内部员工也质疑Alexandr Wang是否配得上现在的职位。

毕竟，他虽然在AI数据服务领域经验丰富，但缺乏在大型公司管理复杂技术团队的背景，也不是那种能直接推动AI模型突破的「技术大神」。

一位刚刚离职的Meta前员工指出：

Meta本质上还是论资排辈，新来的高管没有多少犯错空间。

你要是「小扎的老朋友」，出点问题公司还能给你兜底；但像Wang这样空降的外部领导，一旦踩雷，就会被无限放大。

Wang本希望带领团队做真正突破性的研究，但如今却陷入项目、预算、人事上的层层束缚，寸步难行。

老将忍无可忍，新人撑不住

对Meta的「老兵们」来说，2025是个分水岭。

随着AI战略的加速推进和新领导层逐渐成型，过去被称为「Zuck老朋友」（Friends of Zuck）的高层核心班底，正陆续离开舞台。

其中包括：

更重量级的，是首席AI科学家、图灵奖得主Yann LeCun的退出。

两位知情人士透露，LeCun对被要求向Alexandr Wang汇报非常不满，这成为他最终离开Meta的关键导火索之一。

更雪上加霜的是，Meta最近的组织调整和砍预算也严重影响了他所主导的「长期基础研究」项目。

研究资源大量向短期可商用的AI产品倾斜，令LeCun「英雄无用武之地」。

与此同时，刚空降不久的部分新高管也没能坚持太久：原Salesforce高管、Meta商业AI负责人Clara Shih在上任不到一年后就离职了。

小扎：宁烧千亿，不能太慢

为了集中资源，Meta过去心心念念的元宇宙部门将裁员30%的虚拟现实员工。

据统计，过去这一部门烧掉了700亿美元。

而2025年，Meta的资本支出预计将达到至少700亿美元，远高于上一年的390亿美元。

为了急于开发小扎所谓的「个人超级智能」，与OpenAI和谷歌一较高下，Meta已开始通过复杂的金融手段来支付新数据中心和芯片的巨额成本，包括利用企业债券市场和向私人债权人借钱。

在财报电话会上，小扎宣布明年计划在AI上再砸一笔钱，可能超过1000亿美元——但他没能说清楚这项技术到底打算怎么整合进Meta现有的社交媒体帝国里变现。

2025年10月底，Meta发行了美国历史上最大规模之一的企业债，总额高达300亿美元——这笔钱将用于数据中心、芯片和超级计算集群建设，成为Meta对抗对手的「现金护城河」。

而扎克伯格对此的态度也很明确：宁可烧错，也不能错过。

播客中，他直言：

如果最后我们多花了两千亿美元，那确实很不幸……

但我觉得，真正更危险的，是我们动作太慢。

如果你在构建过程中慢了半拍……那你就会错失这场科技革命的最大机会。

在他眼中，AI将成为「人类历史上创造最多新产品、最大价值的技术平台」。

而Meta的AI未来的商业模式并不明朗：开源还是闭源？卖广告？做陪聊？

没人知道到底到烧多少钱，才能从AI投资中回本。

虽然扎克伯格本人缄口不提「怎么赚钱」，但广告圈已经开始催促他给出答案。

前Meta公共政策总监、现任Duco Experts全球事务官Katie Harbath直言：

扎克伯格现在最缺的，是另一个能像Sheryl Sandberg那样，把AI和广告变现能力打通的人。

这件事并不炫酷，但如果Meta想为AI争取「跑道」，广告是最容易落地的第一步。

与此同时，Meta也面临着另一场更危险的风暴。

2025年8月，Meta内部政策文档被曝光：允许AI聊天机器人与未成年人进行「感性」等话题互动，提供虚假医疗信息。

曾任Meta负责任AI团队研究主管、现为加州大学伯克利分校讲师的David Evan Harris表示：「那份政策的出台，恐怕将被写进AI发展史上最不负责任的决策之一。」

扎克伯格变得「越来越焦虑」，下一次大转弯或很快到来。

Katie Harbath指出：

如果外界越来越觉得扎克伯格不如奥特曼，他就越会变得更疑神疑鬼。 而这也意味着——他会越来越频繁地转向、调整、重构。

参考资料：

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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