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2025 年 11 月 11 日 ， 《金融時報》的一則報道在硅谷炸開了鍋：據稱 ， Meta 的首席 AI 科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）正計劃在未來幾個月內離開公司 ， 創辦自己的 AI 初創公司 。 這位深度學習領域的奠基人之一、卷積神經網絡的發明者 ， 自 2013 年創立 Meta 基礎人工智能研究實驗室（FAIR ， Fundamental AI Research）以來 ， 一直是這家社交媒體巨頭 AI 研發的精神圖騰 。
圖丨相關報道（來源：Financial Times）
如果說楊立昆的離職只是出于他個人的職業選擇 ， 那未免太過輕描淡寫 。 事實上 ， 這位 65 歲的學者出走 ， 更像是 Meta 過去一年 AI 戰略混亂的一個注腳 ， 從產品失利到組織重組 ， 從人才流失到內部撕裂 ， 這家曾以“快速行動 ， 打破常規”（Move fast and break things）為信條的公司 ， 如今正經歷著一場前所未有的混亂 。
當明星產品變成燙手山芋
在 2025 年之前 ， Meta 的 AI 戰略還被視為硅谷最成功的案例之一 。 基于 FAIR 的深厚研究積累 ， 公司推出的開源大模型 Llama 2 和 Llama 3 在開發者社區廣受好評 ， 被認為是對抗 OpenAI 閉源模式的有力武器 。 扎克伯格多次在公開場合強調開源的價值 ， FAIR 也在頂級學術會議上頻頻發表高質量論文 。
但 4 月的 Llama 4 發布徹底打破了這種敘事 。 這個備受期待的新版本包括 Scout、Maverick 和 Behemoth 三個模型 ， Meta 宣稱達到了“最先進水平” 。 然而開發者社區的反應異常冷淡 。 用戶報告稱 ， Llama 4 在處理復雜任務時會產生“完全無用的輸出” ， 在推理和編碼能力上明顯落后于競爭對手 ， 尤其是來自中國的開源模型 DeepSeek 和阿里巴巴的 Qwen 。
更糟糕的是隨之而來的丑聞 。 Llama 4 Maverick 在 Chatbot Arena 基準測試中獲得了 1417 分的驚人高分 ， 甚至超過了 GPT-4o 。 這立刻引發了 AI 社區的質疑 。 隨后 ， 一位自稱 Meta 前員工的爆料者指控稱 ， 公司領導層為了“夸大基準分數” ， 故意在訓練數據中混入了測試集 。 盡管 Meta 生成式 AI 負責人 Ahmad Al-Dahle 公開否認 ， 但這一事件嚴重損害了 Meta 在研究界的信譽 。
幾乎在同時 ， 關鍵 AI 研究負責人 Joelle Pineau 宣布將于 5 月離職 。 知情人士普遍認為 ， Pineau 的離開與她反對這種作弊行為直接相關 。
事實證明 ， 產品層面的失利只是冰山一角 。 Meta AI 應用的用戶數據更是慘不忍睹 。 據報道 ， 即便在推出 Vibes（一個 AI 生成視頻信息流功能）之后 ， Meta AI 應用的日活躍用戶數也僅為 270 萬 。 相比之下 ， OpenAI 的 Sora 2 應用在一周內就獲得了超過 100 萬次下載 ， 而 ChatGPT 的周活躍用戶更是高達 8 億 。 對于一家擁有數十億用戶基礎的社交媒體巨頭來說 ， 這樣的數據簡直是災難性的 。
圖丨Vibes（來源：Meta）
何況 ， Meta 似乎擁有業內最完善的 AI 商業化基礎設施 ， 精準的廣告投放系統、龐大的用戶數據、成熟的變現渠道 ， 但就是無法將 AI 產品轉化為用戶增長 。 反觀同為社交媒體巨頭的字節跳動 ， 其 AI 應用在中國國內乃至全球市場卻風生水起 ， 豆包、即夢等產品熱度頗高 。 與此同時 ， 像 OpenAI 這樣幾乎沒有任何傳統商業基礎設施的公司 ， 卻能單憑產品力吸引海量用戶 。 這種強烈的反差 ， 讓投資者的信心開始動搖 。
2025 年 11 月 ， Meta 的股價出現了顯著下跌 ， 近一年的大部分漲幅幾乎被抹平 。
圖丨Meta 的股價變化（來源：Google）
激進重組與權力洗牌
或許是 2012 年用 10 億美元收購 Instagram 和 2014 年用 190 億美元收購 WhatsApp 的巨大成功 ， 讓扎克伯格形成了路徑依賴 。 面對眼前的連串危機 ， 他再次祭出了他最慣用也最直接的解法：既然內部團隊靠不住 ， 那就花錢從外部“買”一個解決方案 。
6 月 ， Meta 宣布斥資 143 億美元收購數據標注公司 Scale AI 49% 的股份 。 但這筆交易的真正目標不是 Scale 的業務 ， 而是其創始人兼 CEO——年僅 28 歲的 Alexandr Wang 。 作為協議的一部分 ， Wang 辭去原職 ， 加入 Meta 擔任公司歷史上首位“首席 AI 官”（Chief AI Officer CAIO） 。 據知情人士透露 ， Wang 獲得了價值超過 2 億美元的股票獎勵 。
圖丨 Alexandr Wang（來源：Meta）
這是一次典型的“acqui-hire”（收購式招聘） ， 但規模之大史無前例 。 扎克伯格顯然對內部研究團隊失去了信心 ， 決定從外部直接引入一位新領袖來重塑整個 AI 戰略 。 隨后 ， 他宣布成立 Meta 超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs MSL） ， 將公司內所有此前分散的 AI 項目——研究、產品和基礎設施——全部置于 Wang 的統一指揮之下 。
7 月 30 日 ， 扎克伯格發布內部備忘錄 ， 為整個公司設定了新的 AI 使命：為每個人構建“個人超級智能”（personal superintelligence） 。 他在備忘錄中高調宣稱：“超級智能的發展已近在眼前 。 ”這一激進口號標志著 Meta 的戰略重心從基礎研究徹底轉向了目標激進的工程競賽 。
到 8 月 ， Wang 迅速完成了 MSL 的重組 ， 將其劃分為四個核心支柱：TBD Lab（專注于訓練 Meta 最大的模型 ， 目標是實現超級智能）、FAIR（被定位為“創新引擎” ， 為 TBD Lab 提供研究支持）、產品與應用研究團隊（負責將 AI 集成到 Meta 的消費產品中）以及 MSL 基礎設施團隊（管理 GPU 和數據中心等基礎設施） 。
這一重組的權力含義再明顯不過：FAIR 從一個擁有相對獨立性的類學術實驗室 ， 變成了 TBD Lab 的“供給單位” 。 而楊立昆的處境也發生了微妙變化——這位在公司工作了 12 年的圖靈獎得主 ， 現在需要向 28 歲的 Wang 匯報 。 對于任何一位資深科學家來說 ， 這都是一次明顯的權力削弱 。
為了支撐這一雄心勃勃的計劃 ， Meta 承諾在未來幾年投入超過 6000 億美元的資本支出用于 AI 基礎設施建設 。 扎克伯格甚至在白宮與特朗普總統會面時公開重申了這一承諾 。 賭注已經押下 ， 但問題是：方向真的對嗎？
不可調和的分歧
新戰略很快暴露出一個根本性矛盾：Meta 的 CEO 和新任 CAIO 將公司未來押注在“大語言模型驅動的超級智能”上 ， 而他們自己的首席科學家卻在公開場合反復強調 ， 這是一條技術上的死胡同 。
楊立昆從未掩飾自己的觀點 。 他多次公開批評對超級智能威脅論的炒作是“純屬無稽之談” ， 堅持認為 AI 領域目前“甚至沒有一個系統比家貓更聰明” 。 在他看來 ， 大語言模型的局限性是根本性的 ， 它們只是在預測下一個詞 ， 缺乏對世界的真正理解 ， 無法進行因果推理和規劃 。
楊立昆主張的“世界模型”是一種完全不同的路徑 。 這種方法試圖讓 AI 系統通過觀察視頻等數據 ， 建立對物理世界運作方式的內在模型 ， 從而能夠預測行動的結果、理解因果關系 。 這是一個長期項目 ， 他估計可能需要十年時間才能成熟 。 但在 Meta 當下的戰略語境中 ， 這種強調長期基礎研究的路線顯得格格不入 。
圖丨楊立昆主導的“世界模型”架構 V-JEPA（來源：Yann LeCun 2024 年在哈佛的演講）
理念上的分歧迅速演變為制度上的壓制 。 有消息稱 ， 在一次 MSL 會議上 ， 當楊立昆反對 Wang 的激進研發計劃、強調長期研究的重要性時 ， Wang 直截了當地打斷了他：“我們是在開發超級智能 ， 不是在辯論哲學 。 ”這句話據稱在會議室引發了“尷尬的沉默” ， 也徹底暴露了新舊勢力之間的裂痕 。
更致命的打擊發生在 10 月 。 MSL 實施了一項新政策 ， 徹底終結了 FAIR 長期享有的學術自由：FAIR 研究人員發表任何論文前 ， 必須首先提交給 TBD Lab 審查；如果 TBD Lab 認為該研究具有“重大價值” ， 論文將被禁止發表；該研究人員將被要求“幫助將研究成果在 Meta 產品中實施” ， 之后才能返回日常研究工作 。
接近楊立昆的消息人士稱 ， 這項政策是“壓垮駱駝的最后一根稻草” ， 是對 FAIR 學術自由的直接挑戰 。 對于一個以開放研究和學術發表為核心價值的實驗室來說 ， 這無異于宣判了死刑 。 多位前員工告訴媒體 ， FAIR 正在“緩慢死亡” ， 因為公司已經將商業化優先于長期研究 。 原始 Llama 研究論文的作者中 ， 超過半數在論文發表后幾個月內就離開了 Meta 。
10 月 22 日的裁員進一步加劇了這種緊張 。 約 600 名 AI 部門員工被裁 ， 而這次裁員有著明確的針對性：受影響最嚴重的是 FAIR、AI 產品和 AI 基礎設施部門——也就是那些屬于“舊秩序”的團隊 ， 知名華人 AI 科學家田淵棟也受到波及 。 與此同時 ， Wang 的 TBD Lab 被明確豁免 ， 并繼續招聘 。
Wang 在內部備忘錄中將裁員解釋為解決組織“臃腫”問題 ， 創建更小、更高效的團隊 。 但員工的感受完全不同 。 在匿名論壇上 ， 許多人表達了震驚與憤怒：他們原以為 AI 崗位是全公司最安全的 ， 卻在公司花費數億美元從 OpenAI 和 Google 挖人的同時被無情裁掉 。
混亂的代價
然而 ， 金錢和重組并沒有帶來預期的效果 。 相反 ， Meta 的 AI 部門開始呈現出一種詭異的混亂狀態 。
首先是新招募的明星研究員快速流失 。 MSL 成立僅兩個月后 ， 就有至少三名新招聘的 AI 研究員辭職 ， 其中兩人回到了 OpenAI 。 前 OpenAI 研究員 Avi Verma 在 Meta 工作了不到一個月就離開；Ethan Knight 也在短暫停留后回到了前東家；Rishabh Agarwal 在 X 上公開宣布離開 ， 稱雖然“TBD Lab 的人才和算力密度令人印象深刻” ， 但他“感受到了承擔不同風險的召喚” 。
更戲劇性的是新任首席科學家趙晟佳（Shengjia Zhao）的遭遇 。 這位 ChatGPT 的聯合創造者、Wang 從 OpenAI 挖來的明星研究員 ， 在加入 Meta 幾天后就威脅要辭職回到 OpenAI ， 甚至簽署了重返 OpenAI 的雇傭文件 。 最終 ， Meta 給了他“首席 AI 科學家”的頭銜才留住了他 ， 但這個頭銜本身也充滿爭議 ， 因為楊立昆一直擔任著首席科學家的職務 ， 而 Meta 從未澄清兩者之間的關系 。
與此同時 ， Meta 的老員工也在陸續離開 。 曾在 Meta 工作 9 年和 10 年的生成式 AI 員工 Chaya Nayak 和 Loredana Crisan 都在最近幾個月宣布離職 。 PyTorch 之父 Soumith Chintala 也于近期離開 。 一位在 AI 產品管理崗位工作了近十年的資深員工向《金融時報》透露 ， “不是每個人都想為那種環境工作” 。
在某種程度上 ， Meta 如今內部的混亂并不完全是最近這短短幾個月造成的 。 自 2022 年大規模裁員和前首席運營官雪莉·桑德伯格（Sheryl Sandberg）離職后 ， 其公司文化就發生了根本性變化 ， 組織架構愈發臃腫 ， 辦公室政治日益嚴重 。
在匿名職場社區 TeamBlind 上 ， Meta AI 部門員工的抱怨聲此起彼伏 ， 許多人形容公司氛圍“政治斗爭嚴重”、“壓力巨大”、“非常 toxic（有毒）” 。 一些從 Meta 離職回到中國的研究員在跟 DeepTech 交流時也表達了類似的看法 。 重組后的 MSL 擁有約 3400 名員工 ， 相比之下 ， 業界翹楚 Anthropic 的員工總數還不到兩千 。
圖丨在 TeamBlind 上 Meta 員工的抱怨（來源：TeamBlind）
扎克伯格花重金引入 Wang ， 目的之一或許是希望他能以更強硬的手段去整治這些沉疴 。 然而 ， 習慣了創業公司快節奏和結果導向的 Wang 及其團隊 ， 在適應 Meta 這個市值近 2 萬億美元巨頭的官僚體系時 ， 似乎加劇了而非解決了內部的沖突 。 Meta 的組織架構或許確實需要精簡 ， 但絕非以如今這種激進且粗暴的方式 。
圖丨相關推文（來源：X）
六個月來 ， Meta 已經對 AI 組織進行了四次重組 。 一位 Meta 員工在 X 上諷刺道：“再來一次重組 ， 一切問題就都解決了 。 就再來一次 。 ”這種頻繁的組織變動不僅消耗了團隊的精力 ， 也讓戰略方向變得愈發模糊 。
扎克伯格的豪賭與 Meta 的未來
楊立昆即將離開的消息 ， 是 Meta 這場混亂轉型的一個象征性時刻 。 一位在公司工作了 12 年、為其 AI 聲譽奠定基礎的科學家 ， 選擇在 65 歲時離開去創業 ， 追求那些在 Meta 內部已經無法實現的理想 。 這很難不讓人認為是對 Meta 當前 AI 戰略的一次不信任投票 。
回顧過去八個月 ， Meta 的 AI 戰略轉型呈現出一種讓旁人咋舌的激進 。 公司在 Llama 4 失敗后陷入恐慌 ， 用 143 億美元和巨額股票激勵從外部“購買”了新的領導層和方向 ， 然后以閃電般的速度重組了整個 AI 組織 。 但這種“休克療法”的代價正在顯現：人才流失、內部士氣低落、戰略方向混亂、產品表現不佳 。
一份泄露的內部備忘錄揭示了這種迷失：“（AI 部門）正遭受方向缺失的折磨” ， “大多數人不喜歡在這里” ， 以及最關鍵的一句：“他們甚至不知道我們的使命是什么 。 ”
扎克伯格在播客節目中曾表示：“如果我們最終浪費了幾千億美元 ， 我認為那會非常不幸 ， 顯然 。 但我要說的是 ， 我實際上認為另一邊的風險更高 。 ”他指的是在 AI 競賽中落后的風險 。 但 Meta 目前的困境 ， 恐怕絕不是投入不足 。
Meta 有著得天獨厚的優勢：數十億用戶、海量數據、充裕資金、頂尖人才 。 理論上 ， 它應該是最容易將 AI 能力轉化為商業價值的公司之一 。 但現實是 ， 它的 AI 應用用戶數遠不及 OpenAI ， 其開源模型落后于中國競爭對手 ， 其內部組織陷入權力斗爭和文化沖突 。
某種意義上 ， Meta 的困境折射出整個科技行業在 AI 時代的焦慮：當技術路徑充滿不確定性時 ， 是應該堅持長期研究和學術自由 ， 還是應該快速轉向商業化和產品競爭？是應該信任內部培養的專家 ， 還是應該從外部引入新的領導力？是應該保持戰略定力 ， 還是應該在競爭壓力下快速調整？
Meta 選擇了后者 ， 但代價正在顯現 。 當公司失去楊立昆這樣的靈魂人物 ， 當 FAIR 這樣的研究機構失去學術自由 ， 當內部充斥著“恐懼文化”而非創新的激情時 ， AI 的未來真的會更光明嗎？
扎克伯格曾因“元宇宙”豪賭損失了近千億美元 ， 那個夢想基本上已經死亡 。 現在 ， 他在 AI 上的豪賭規模更大、代價更高 。 這一次 ， 他能夠避免重蹈覆轍嗎？
參考資料：
1.https://fortune.com/2025/11/11/who-is-yann-lecun-career-meta-ai-chief-scientist-nyu-turing/
2. https://gizmodo.com/metas-ai-ambitions-appear-to-be-in-a-tailspin-2000683782
3. https://gizmodo.com/metas-top-ai-scientist-is-reportedly-quitting-to-build-his-own-startup-2000684166
4. https://www.ft.com/content/110786e7-6443-4dff-adee-0ac02c55aaa6
5. https://www.theinformation.com/articles/meta-change-publishing-research-causes-stir-ai-group?rc=jn0pp4
6．https://www.wired.com/story/researchers-leave-meta-superintelligence-labs-openai/
7. https://observer.com/2025/04/meta-ai-research-head-joelle-pineau-steps-down/
【楊立昆出走，AI戰略失焦， Meta怎么了？】運營/排版：何晨龍
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