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　　金刚法相之上的亦有道则不断出现，与对

> 厂商新闻《杨立昆出走，AI战略失焦， Meta怎么了？》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-13 20:06

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2025 年 11 月 11 日，《金融时报》的一则报道在硅谷炸开了锅：据称，Meta 的首席 AI 科学家、图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）正计划在未来几个月内离开公司，创办自己的 AI 初创公司。这位深度学习领域的奠基人之一、卷积神经网络的发明者，自 2013 年创立 Meta 基础人工智能研究实验室（FAIR，Fundamental AI Research）以来，一直是这家社交媒体巨头 AI 研发的精神图腾。


图丨相关报道（来源：Financial Times）


如果说杨立昆的离职只是出于他个人的职业选择，那未免太过轻描淡写。事实上，这位 65 岁的学者出走，更像是 Meta 过去一年 AI 战略混乱的一个注脚，从产品失利到组织重组，从人才流失到内部撕裂，这家曾以“快速行动，打破常规”（Move fast and break things）为信条的公司，如今正经历着一场前所未有的混乱。

当明星产品变成烫手山芋

在 2025 年之前，Meta 的 AI 战略还被视为硅谷最成功的案例之一。基于 FAIR 的深厚研究积累，公司推出的开源大模型 Llama 2 和 Llama 3 在开发者社区广受好评，被认为是对抗 OpenAI 闭源模式的有力武器。扎克伯格多次在公开场合强调开源的价值，FAIR 也在顶级学术会议上频频发表高质量论文。

但 4 月的 Llama 4 发布彻底打破了这种叙事。这个备受期待的新版本包括 Scout、Maverick 和 Behemoth 三个模型，Meta 宣称达到了“最先进水平”。然而开发者社区的反应异常冷淡。用户报告称，Llama 4 在处理复杂任务时会产生“完全无用的输出”，在推理和编码能力上明显落后于竞争对手，尤其是来自中国的开源模型 DeepSeek 和阿里巴巴的 Qwen。

更糟糕的是随之而来的丑闻。Llama 4 Maverick 在 Chatbot Arena 基准测试中获得了 1,417 分的惊人高分，甚至超过了 GPT-4o。这立刻引发了 AI 社区的质疑。随后，一位自称 Meta 前员工的爆料者指控称，公司领导层为了“夸大基准分数”，故意在训练数据中混入了测试集。尽管 Meta 生成式 AI 负责人 Ahmad Al-Dahle 公开否认，但这一事件严重损害了 Meta 在研究界的信誉。

几乎在同时，关键 AI 研究负责人 Joelle Pineau 宣布将于 5 月离职。知情人士普遍认为，Pineau 的离开与她反对这种作弊行为直接相关。

事实证明，产品层面的失利只是冰山一角。Meta AI 应用的用户数据更是惨不忍睹。据报道，即便在推出 Vibes（一个 AI 生成视频信息流功能）之后，Meta AI 应用的日活跃用户数也仅为 270 万。相比之下，OpenAI 的 Sora 2 应用在一周内就获得了超过 100 万次下载，而 ChatGPT 的周活跃用户更是高达 8 亿。对于一家拥有数十亿用户基础的社交媒体巨头来说，这样的数据简直是灾难性的。


图丨Vibes（来源：Meta）


何况，Meta 似乎拥有业内最完善的 AI 商业化基础设施，精准的广告投放系统、庞大的用户数据、成熟的变现渠道，但就是无法将 AI 产品转化为用户增长。反观同为社交媒体巨头的字节跳动，其 AI 应用在中国国内乃至全球市场却风生水起，豆包、即梦等产品热度颇高。与此同时，像 OpenAI 这样几乎没有任何传统商业基础设施的公司，却能单凭产品力吸引海量用户。这种强烈的反差，让投资者的信心开始动摇。

2025 年 11 月，Meta 的股价出现了显著下跌，近一年的大部分涨幅几乎被抹平。


图丨Meta 的股价变化（来源：Google）


激进重组与权力洗牌

或许是 2012 年用 10 亿美元收购 Instagram 和 2014 年用 190 亿美元收购 WhatsApp 的巨大成功，让扎克伯格形成了路径依赖。面对眼前的连串危机，他再次祭出了他最惯用也最直接的解法：既然内部团队靠不住，那就花钱从外部“买”一个解决方案。

6 月，Meta 宣布斥资 143 亿美元收购数据标注公司 Scale AI 49% 的股份。但这笔交易的真正目标不是 Scale 的业务，而是其创始人兼 CEO——年仅 28 岁的 Alexandr Wang。作为协议的一部分，Wang 辞去原职，加入 Meta 担任公司历史上首位“首席 AI 官”（Chief AI Officer, CAIO）。据知情人士透露，Wang 获得了价值超过 2 亿美元的股票奖励。


图丨 Alexandr Wang（来源：Meta）


这是一次典型的“acqui-hire”（收购式招聘），但规模之大史无前例。扎克伯格显然对内部研究团队失去了信心，决定从外部直接引入一位新领袖来重塑整个 AI 战略。随后，他宣布成立 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs, MSL），将公司内所有此前分散的 AI 项目——研究、产品和基础设施——全部置于 Wang 的统一指挥之下。

7 月 30 日，扎克伯格发布内部备忘录，为整个公司设定了新的 AI 使命：为每个人构建“个人超级智能”（personal superintelligence）。他在备忘录中高调宣称：“超级智能的发展已近在眼前。”这一激进口号标志着 Meta 的战略重心从基础研究彻底转向了目标激进的工程竞赛。

到 8 月，Wang 迅速完成了 MSL 的重组，将其划分为四个核心支柱：TBD Lab（专注于训练 Meta 最大的模型，目标是实现超级智能）、FAIR（被定位为“创新引擎”，为 TBD Lab 提供研究支持）、产品与应用研究团队（负责将 AI 集成到 Meta 的消费产品中）以及 MSL 基础设施团队（管理 GPU 和数据中心等基础设施）。

这一重组的权力含义再明显不过：FAIR 从一个拥有相对独立性的类学术实验室，变成了 TBD Lab 的“供给单位”。而杨立昆的处境也发生了微妙变化——这位在公司工作了 12 年的图灵奖得主，现在需要向 28 岁的 Wang 汇报。对于任何一位资深科学家来说，这都是一次明显的权力削弱。

为了支撑这一雄心勃勃的计划，Meta 承诺在未来几年投入超过 6,000 亿美元的资本支出用于 AI 基础设施建设。扎克伯格甚至在白宫与特朗普总统会面时公开重申了这一承诺。赌注已经押下，但问题是：方向真的对吗？

不可调和的分歧

新战略很快暴露出一个根本性矛盾：Meta 的 CEO 和新任 CAIO 将公司未来押注在“大语言模型驱动的超级智能”上，而他们自己的首席科学家却在公开场合反复强调，这是一条技术上的死胡同。

杨立昆从未掩饰自己的观点。他多次公开批评对超级智能威胁论的炒作是“纯属无稽之谈”，坚持认为 AI 领域目前“甚至没有一个系统比家猫更聪明”。在他看来，大语言模型的局限性是根本性的，它们只是在预测下一个词，缺乏对世界的真正理解，无法进行因果推理和规划。

杨立昆主张的“世界模型”是一种完全不同的路径。这种方法试图让 AI 系统通过观察视频等数据，建立对物理世界运作方式的内在模型，从而能够预测行动的结果、理解因果关系。这是一个长期项目，他估计可能需要十年时间才能成熟。但在 Meta 当下的战略语境中，这种强调长期基础研究的路线显得格格不入。


（来源：Yann LeCun 2024 年在哈佛的演讲）


理念上的分歧迅速演变为制度上的压制。有消息称，在一次 MSL 会议上，当杨立昆反对 Wang 的激进研发计划、强调长期研究的重要性时，Wang 直截了当地打断了他：“我们是在开发超级智能，不是在辩论哲学。”这句话据称在会议室引发了“尴尬的沉默”，也彻底暴露了新旧势力之间的裂痕。

更致命的打击发生在 10 月。MSL 实施了一项新政策，彻底终结了 FAIR 长期享有的学术自由：FAIR 研究人员发表任何论文前，必须首先提交给 TBD Lab 审查；如果 TBD Lab 认为该研究具有“重大价值”，论文将被禁止发表；该研究人员将被要求“帮助将研究成果在 Meta 产品中实施”，之后才能返回日常研究工作。

接近杨立昆的消息人士称，这项政策是“压垮骆驼的最后一根稻草”，是对 FAIR 学术自由的直接挑战。对于一个以开放研究和学术发表为核心价值的实验室来说，这无异于宣判了死刑。多位前员工告诉媒体，FAIR 正在“缓慢死亡”，因为公司已经将商业化优先于长期研究。原始 Llama 研究论文的作者中，超过半数在论文发表后几个月内就离开了 Meta。

10 月 22 日的裁员进一步加剧了这种紧张。约 600 名 AI 部门员工被裁，而这次裁员有着明确的针对性：受影响最严重的是 FAIR、AI 产品和 AI 基础设施部门——也就是那些属于“旧秩序”的团队，知名华人 AI 科学家田渊栋也受到波及。与此同时，Wang 的 TBD Lab 被明确豁免，并继续招聘。

Wang 在内部备忘录中将裁员解释为解决组织“臃肿”问题，创建更小、更高效的团队。但员工的感受完全不同。在匿名论坛上，许多人表达了震惊与愤怒：他们原以为 AI 岗位是全公司最安全的，却在公司花费数亿美元从 OpenAI 和 Google 挖人的同时被无情裁掉。

混乱的代价

然而，金钱和重组并没有带来预期的效果。相反，Meta 的 AI 部门开始呈现出一种诡异的混乱状态。

首先是新招募的明星研究员快速流失。MSL 成立仅两个月后，就有至少三名新招聘的 AI 研究员辞职，其中两人回到了 OpenAI。前 OpenAI 研究员 Avi Verma 在 Meta 工作了不到一个月就离开；Ethan Knight 也在短暂停留后回到了前东家；Rishabh Agarwal 在 X 上公开宣布离开，称虽然“TBD Lab 的人才和算力密度令人印象深刻”，但他“感受到了承担不同风险的召唤”。

更戏剧性的是新任首席科学家赵晟佳（Shengjia Zhao）的遭遇。这位 ChatGPT 的联合创造者、Wang 从 OpenAI 挖来的明星研究员，在加入 Meta 几天后就威胁要辞职回到 OpenAI，甚至签署了重返 OpenAI 的雇佣文件。最终，Meta 给了他“首席 AI 科学家”的头衔才留住了他，但这个头衔本身也充满争议，因为杨立昆一直担任着首席科学家的职务，而 Meta 从未澄清两者之间的关系。

与此同时，Meta 的老员工也在陆续离开。曾在 Meta 工作 9 年和 10 年的生成式 AI 员工 Chaya Nayak 和 Loredana Crisan 都在最近几个月宣布离职。PyTorch 之父 Soumith Chintala 也于近期离开。一位在 AI 产品管理岗位工作了近十年的资深员工向《金融时报》透露，“不是每个人都想为那种环境工作”。

在某种程度上，Meta 如今内部的混乱并不完全是最近这短短几个月造成的。自 2022 年大规模裁员和前首席运营官雪莉·桑德伯格（Sheryl Sandberg）离职后，其公司文化就发生了根本性变化，组织架构愈发臃肿，办公室政治日益严重。

在匿名职场社区 TeamBlind 上，Meta AI 部门员工的抱怨声此起彼伏，许多人形容公司氛围“政治斗争严重”、“压力巨大”、“非常 toxic（有毒）”。一些从 Meta 离职回到中国的研究员在跟 DeepTech 交流时也表达了类似的看法。重组后的 MSL 拥有约 3,400 名员工，相比之下，业界翘楚 Anthropic 的员工总数还不到两千。


图丨在 TeamBlind 上 Meta 员工的抱怨（来源：TeamBlind）


扎克伯格花重金引入 Wang，目的之一或许是希望他能以更强硬的手段去整治这些沉疴。然而，习惯了创业公司快节奏和结果导向的 Wang 及其团队，在适应 Meta 这个市值近 2 万亿美元巨头的官僚体系时，似乎加剧了而非解决了内部的冲突。Meta 的组织架构或许确实需要精简，但绝非以如今这种激进且粗暴的方式。


图丨相关推文（来源：X）


六个月来，Meta 已经对 AI 组织进行了四次重组。一位 Meta 员工在 X 上讽刺道：“再来一次重组，一切问题就都解决了。就再来一次。”这种频繁的组织变动不仅消耗了团队的精力，也让战略方向变得愈发模糊。

扎克伯格的豪赌与 Meta 的未来

杨立昆即将离开的消息，是 Meta 这场混乱转型的一个象征性时刻。一位在公司工作了 12 年、为其 AI 声誉奠定基础的科学家，选择在 65 岁时离开去创业，追求那些在 Meta 内部已经无法实现的理想。这很难不让人认为是对 Meta 当前 AI 战略的一次不信任投票。

回顾过去八个月，Meta 的 AI 战略转型呈现出一种让旁人咋舌的激进。公司在 Llama 4 失败后陷入恐慌，用 143 亿美元和巨额股票激励从外部“购买”了新的领导层和方向，然后以闪电般的速度重组了整个 AI 组织。但这种“休克疗法”的代价正在显现：人才流失、内部士气低落、战略方向混乱、产品表现不佳。

一份泄露的内部备忘录揭示了这种迷失：“（AI 部门）正遭受方向缺失的折磨”，“大多数人不喜欢在这里”，以及最关键的一句：“他们甚至不知道我们的使命是什么。”

扎克伯格在播客节目中曾表示：“如果我们最终浪费了几千亿美元，我认为那会非常不幸，显然。但我要说的是，我实际上认为另一边的风险更高。”他指的是在 AI 竞赛中落后的风险。但 Meta 目前的困境，恐怕绝不是投入不足。

Meta 有着得天独厚的优势：数十亿用户、海量数据、充裕资金、顶尖人才。理论上，它应该是最容易将 AI 能力转化为商业价值的公司之一。但现实是，它的 AI 应用用户数远不及 OpenAI，其开源模型落后于中国竞争对手，其内部组织陷入权力斗争和文化冲突。

某种意义上，Meta 的困境折射出整个科技行业在 AI 时代的焦虑：当技术路径充满不确定性时，是应该坚持长期研究和学术自由，还是应该快速转向商业化和产品竞争？是应该信任内部培养的专家，还是应该从外部引入新的领导力？是应该保持战略定力，还是应该在竞争压力下快速调整？

Meta 选择了后者，但代价正在显现。当公司失去杨立昆这样的灵魂人物，当 FAIR 这样的研究机构失去学术自由，当内部充斥着“恐惧文化”而非创新的激情时，AI 的未来真的会更光明吗？

扎克伯格曾因“元宇宙”豪赌损失了近千亿美元，那个梦想基本上已经死亡。现在，他在 AI 上的豪赌规模更大、代价更高。这一次，他能够避免重蹈覆辙吗？

参考资料：

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/

运营/排版：何晨龙

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