Meta 的 AI 业务正经历一场颠覆性的深度调整。前 Scale AI 创始人汪滔（Alexandr Wang）接任首席 AI 官后，一场自上而下的激进改革迅速落地。旧有组织架构被拆解，坚持多年的开源战略面临转折，内部新旧势力的分歧逐渐公开。扎克伯格心心念念的 “超级智能” 蓝图，正寄托于这场充满未知的变革。这究竟是突破瓶颈的新生，还是冒险激进的豪赌？
破旧立新：旧秩序的全面退场
汪滔上任后，Meta AI 过往的研发体系和核心原则正被彻底颠覆。
核心架构彻底重组
曾是 Meta AI 研发核心的 “超级智能实验室”（MSL）已正式解散，取而代之的是分散化的权力格局。这并非简单的部门调整，而是对研发权力的重新分配，目的是打破传统研发惯性，集中资源攻坚核心目标。
重点项目果断叫停
被寄予厚望却屡次延期、性能未达预期的前沿模型 “Behemoth” 被直接放弃。这一决策释放出明确信号：新管理层对项目成果要求极高，绝不容忍拖延和低效，即便项目曾是内部重点推进的核心方向。
自研理念出现松动
Meta 长期坚持的 “自研为主” 模式开始转变。公司明确表示，未来将考虑采用第三方 AI 模型，包括基于外部开源模型二次开发，或直接付费授权使用闭源模型。这种务实的 “拿来主义” 策略，意味着 Meta 为抢占市场先机，愿意放下过往的技术执念。
重构蓝图：新体系的搭建与转型
在打破旧格局的同时，Meta AI 正快速构建一套全新的运营体系。
四大核心团队各司其职
重组后的 AI 部门形成四大关键板块，权责划分清晰：
- TBD 实验室：由汪滔亲自领导，作为核心指挥部门，专注下一代大模型及 Llama 工具链的核心研发；
- FAIR 实验室：保留其老牌研究机构定位，转型为 “战略储备部门”，聚焦长周期前沿技术探索；
- 产品与应用研究团队：在原 GitHub CEO Nat Friedman 带领下，以技术落地为核心，快速将研发成果转化为用户可感知的产品；
- MSL 基础设施团队：由 Aparna Ramani 负责，作为 “后勤保障核心”，为 AI 研发提供持续的算力支持。
闭源转向引发行业震动
最受外界关注的变革，是 Meta 计划推出闭源的新一代旗舰模型。Llama 系列凭借开源生态赢得全球开发者青睐，成为 Meta AI 的重要名片。如今转向闭源，彰显了 Meta 与 OpenAI、Google 在商业和技术领域正面竞争的决心。闭源模式能带来更强的技术管控、更清晰的商业变现路径和更可控的安全边界，但也可能让 Meta 失去开发者社区的支持。
巨额投入与高端人才引进
扎克伯格为这场变革投入了巨额资源，不仅承诺长期数千亿美元的资金支持，今年 720 亿美元资本支出的大部分也将用于数据中心建设和 AI 人才招募。过去数月，Meta 以数亿美元的高薪从竞争对手处挖来数十位顶尖研究员，为新团队搭建核心骨架。
变革阵痛：内部冲突与人才流动
剧烈的战略调整必然伴随着内部的震荡与摩擦。
新旧势力矛盾公开化
新空降的高管和研究员与公司老员工之间，因研发理念、企业文化和薪酬待遇的差异产生激烈冲突。ChatGPT 联合开发者、新任首席 AI 科学家赵晟佳（Shengjia Zhao）办公室外，老员工排队接受 “再面试” 的场景，直观展现了这场内部权力更迭的激烈程度。
核心人才陆续离场
动荡的环境导致人心浮动，多位关键人才选择离职。其中包括资深计算机科学家 Joelle Pineau、Llama 模型核心研究员 Angela Fan 等核心人物。他们的离开不仅带走了关键技术和代码，更让 Meta AI 损失了宝贵的研发经验和文化传承。
团队 “换血式” 优化传闻
在大力引进外部人才的同时，Meta 被曝计划精简数千人的 AI 团队。这种看似矛盾的操作，本质是一场 “换血式” 优化，目的是淘汰与新战略方向不符的人员，为高薪引进的核心人才腾出资源和发展空间。原生成式 AI 团队高管 Loredana Crisan 离职加入 Figma，只是这场人事调整的一个缩影。
前路未知：Meta AI 的转型赌局
Meta 的这场 AI 变革，是一次典型的 “高风险、高回报” 战略赌博。汪滔的铁腕改革与扎克伯格的全力支持，凸显了 Meta 在超级智能赛道后来居上的决心。
但这条转型之路布满荆棘：放弃开源战略是否会引发开发者社区的强烈反弹？内部的持续动荡是否会分散研发精力，导致更多核心人才流失？这场旨在明晰发展方向的重组，能否真正实现团队稳定与效率提升？
扎克伯格与汪滔的这场豪赌，究竟会让 Meta 跻身超级智能的顶尖行列，还是因内部消耗和路线争议陷入发展困境？曾经风靡开发者社区的 “Llama 时代” 是否就此落幕？这些问题，正等待行业给出最终答案。
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