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據知情人士透露，Meta 公司近日在內部宣布了一項關于人工智能部門的新一輪重組，這是首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）近幾個月內對公司 AI 戰略進行的又一次重大調整，反映出公司內部圍繞該技術的緊張氛圍仍在持續。
消息人士指出，Meta 將其人工智能部門“Meta 超級智能實驗室”（Meta Superintelligence Labs）拆分為四個小組，分別專注于以下方向：AI 基礎研究、“超級智能”研發、AI 產品開發，以及基礎設施（包括數據中心與 AI 硬件）的建設。
據稱，此次重組預計將是未來一段時間內的最后一次，目的是加快開發 AI 產品、推進超級智能目標，并提升團隊內部的協同效率。該策略也可能引發人事變動，一些 AI 高管預計將離職；公司也在評估是否縮減該部門規模，包括裁撤崗位或將員工轉崗至其他部門，目前相關討論尚未定案。
更值得關注的是，Meta 可能將打破以往堅持使用自研 AI 技術的做法，開始考慮集成第三方 AI 模型。這其中包括基于開源模型進行開發，或直接從其他公司授權使用閉源模型。
扎克伯格押注超級智能，AI 戰略持續動蕩
在當前 AI 技術競賽日益激烈的大背景下，扎克伯格表現出前所未有的投入力度——無論是資金，還是組織架構。他在 6 月曾宣布成立一個專門的超級智能實驗室，目標是研發超越人腦能力的 AI 系統。當時，Meta 對 AI 獨角獸 Scale AI 投資高達 143 億美元，并任命該公司首席執行官 Alexandr Wang 擔任 Meta 的首席 AI 官。
此外，Meta 向業界人才開出九位數的薪酬待遇，試圖從 OpenAI 和 Google 等競爭對手手中挖角，點燃了硅谷一場“人才爭奪戰”。
在上月的投資者電話會議中，扎克伯格強調“超級智能”是未來個體賦能的關鍵，并指出 AI 已顯著提升 Meta 核心廣告業務的效率。公司同時透露，2025 年的資本支出預計將高達 720 億美元，主要用于建設數據中心和招聘 AI 人才。
沖突加劇：新舊 AI 團隊理念分歧
自從 Alexandr Wang 上任并組建超級智能團隊以來，公司內部摩擦日益明顯。據悉，該團隊正致力于開發 Meta 迄今為止最強大的“前沿模型”（frontier model），并考慮將其設為閉源模式——這將與 Meta 一貫堅持的開源理念產生根本性偏離。
該團隊已經放棄了原先代號為 Behemoth 的前沿模型，理由是該模型在春季測試中表現不佳。目前，新團隊正從零開始開發全新模型。
與此同時，一些長期在 Meta 任職的 AI 研究人員對新加入的“空降兵”表示不滿。據三位知情人士透露，公司內部已有明顯的文化沖突與權力摩擦。
高層變動頻繁，權力重組加速
今年 7 月，Meta 任命前 OpenAI 研究員、ChatGPT 聯合創作者趙勝嘉（Shengjia Zhao）為新的首席 AI 科學家。據悉，趙近期頻繁面試公司內部員工，有一連串舊團隊研究人員在他辦公室外排隊，接受其對過往項目的詢問及重新評估。
在 AI 產品與應用研究方面，前 GitHub 首席執行官 Nat Friedman 與 Safe Superintelligence 創始人 Daniel Gross 將擔任領導角色，推動新一代 AI 功能開發。
與此同時，多位 AI 關鍵人物已離職：
- Joelle Pineau，曾是 Meta 頂尖計算機科學家，已加入 AI 創企 Cohere；
- Angela Fan，曾主導開源模型 Llama 的研究，已跳槽至 OpenAI；
- Loredana Crisan，負責生成式 AI 的副總裁，即將加入 Figma 出任首席設計官。
但仍有部分資深成員選擇留下：
- Rob Fergus，Meta AI 研究部門 FAIR（Fundamental AI Research）的聯合創始人，將繼續領導基礎研究團隊，該團隊致力于開源 AI 技術的前沿突破；
- Ahmad Al-Dahle 與 Amir Frenkel 也將繼續負責戰略性 AI 項目，并直接向 Alexandr Wang 匯報。
戰略焦點轉向閉源 + 第三方集成
據知情人士透露，新領導團隊正認真評估采用閉源 AI 模型的可能性。這標志著 Meta 或將從一貫強調開源的技術哲學中轉向一個更具保密性、競爭性的閉源模式。同時，公司也在積極探索集成第三方模型的路徑，無論是構建于開源模型之上，還是直接授權使用閉源方案。
這種策略調整或意味著，Meta 將更務實地應對當前技術瓶頸與商業壓力，通過靈活的技術組合加速 AI 產品落地。
AI 戰爭升級，Meta 前路未明
Meta 在 AI 領域的持續重組反映出整個行業的動蕩與不確定性。隨著超級智能時代臨近，圍繞模型架構、技術理念、人才引進與數據控制的博弈已達到新高潮。
扎克伯格顯然已下定決心，不惜代價讓 Meta 在 AI 競賽中保持領先。但面對日益復雜的組織架構、高昂的資本支出、以及不斷升級的內部張力，Meta 能否實現其“超級智能”愿景，仍需時間與市場的檢驗。
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