2025 年 11 月 11 日，《金融時報》的一則報道在硅谷炸開了鍋：據(jù)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(chuàng)辦自己的 AI 初創(chuàng)公司。這位深度學習領域的奠基人之一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)明者，自 2013 年創(chuàng)立 Meta 基礎人工智能研究實驗室（FAIR，F(xiàn)undamental AI Research）以來，一直是這家社交媒體巨頭 AI 研發(fā)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(yè)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(zhàn)略混亂的一個注腳，從產(chǎn)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(guī)”（Move fast and break things）為信條的公司，如今正經(jīng)歷著一場前所未有的混亂。

當明星產(chǎn)品變成燙手山芋

在 2025 年之前，Meta 的 AI 戰(zhàn)略還被視為硅谷最成功的案例之一�；� 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(fā)者社區(qū)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，F(xiàn)AIR 也在頂級學術會議上頻頻發(fā)表高質量論文。

但 4 月的 Llama 4 發(fā)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(fā)者社區(qū)的反應異常冷淡。用戶報告稱，Llama 4 在處理復雜任務時會產(chǎn)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 1,417 分的驚人高分，甚至超過了 GPT-4o。這立刻引發(fā)了 AI 社區(qū)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(shù)”，故意在訓練數(shù)據(jù)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(chǎn)品層面的失利只是冰山一角。Meta AI 應用的用戶數(shù)據(jù)更是慘不忍睹。據(jù)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(shù)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(shù)十億用戶基礎的社交媒體巨頭來說，這樣的數(shù)據(jù)簡直是災難性的。

圖丨Vibes（來源：Meta）

何況，Meta 似乎擁有業(yè)內最完善的 AI 商業(yè)化基礎設施，精準的廣告投放系統(tǒng)、龐大的用戶數(shù)據(jù)、成熟的變現(xiàn)渠道，但就是無法將 AI 產(chǎn)品轉化為用戶增長。反觀同為社交媒體巨頭的字節(jié)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(chǎn)品熱度頗高。與此同時，像 OpenAI 這樣幾乎沒有任何傳統(tǒng)商業(yè)基礎設施的公司，卻能單憑產(chǎn)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(yè)務，而是其創(chuàng)始人兼 CEO——年僅 28 歲的 Alexandr Wang。作為協(xié)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(jù)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(guī)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(zhàn)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(chǎn)品和基礎設施——全部置于 Wang 的統(tǒng)一指揮之下。

7 月 30 日，扎克伯格發(fā)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(fā)展已近在眼前。”這一激進口號標志著 Meta 的戰(zhàn)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(xiàn)超級智能）、FAIR（被定位為“創(chuàng)新引擎”，為 TBD Lab 提供研究支持）、產(chǎn)品與應用研究團隊（負責將 AI 集成到 Meta 的消費產(chǎn)品中）以及 MSL 基礎設施團隊（管理 GPU 和數(shù)據(jù)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(fā)生了微妙變化——這位在公司工作了 12 年的圖靈獎得主，現(xiàn)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 6,000 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(tǒng)會面時公開重申了這一承諾。賭注已經(jīng)押下，但問題是：方向真的對嗎？

不可調和的分歧

新戰(zhàn)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(tǒng)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(guī)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(tǒng)通過觀察視頻等數(shù)據(jù)，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(zhàn)略語境中，這種強調長期基礎研究的路線顯得格格不入。

（來源：Yann LeCun 2024 年在哈佛的演講）

理念上的分歧迅速演變?yōu)橹贫壬系膲褐啤Ｓ邢⒎Q，在一次 MSL 會議上，當楊立昆反對 Wang 的激進研發(fā)計劃、強調長期研究的重要性時，Wang 直截了當?shù)卮驍嗔怂骸拔覀兪窃陂_發(fā)超級智能，不是在辯論哲學。”這句話據(jù)稱在會議室引發(fā)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(fā)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(fā)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(fā)表；該研究人員將被要求“幫助將研究成果在 Meta 產(chǎn)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(zhàn)。對于一個以開放研究和學術發(fā)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，F(xiàn)AIR 正在“緩慢死亡”，因為公司已經(jīng)將商業(yè)化優(yōu)先于長期研究。原始 Llama 研究論文的作者中，超過半數(shù)在論文發(fā)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(chǎn)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(xù)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(chuàng)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(shù)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(xiàn)出一種詭異的混亂狀態(tài)。

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(lián)合創(chuàng)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(xù)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(chǎn)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(huán)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(guī)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(fā)生了根本性變化，組織架構愈發(fā)臃腫，辦公室政治日益嚴重。

在匿名職場社區(qū) 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 3,400 名員工，相比之下，業(yè)界翹楚 Anthropic 的員工總數(shù)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(chuàng)業(yè)公司快節(jié)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(jīng)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�！边@種頻繁的組織變動不僅消耗了團隊的精力，也讓戰(zhàn)略方向變得愈發(fā)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(chuàng)業(yè)，追求那些在 Meta 內部已經(jīng)無法實現(xiàn)的理想。這很難不讓人認為是對 Meta 當前 AI 戰(zhàn)略的一次不信任投票。

回顧過去八個月，Meta 的 AI 戰(zhàn)略轉型呈現(xiàn)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(xiàn)：人才流失、內部士氣低落、戰(zhàn)略方向混亂、產(chǎn)品表現(xiàn)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(shù)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(jié)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(yōu)勢：數(shù)十億用戶、海量數(shù)據(jù)、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(yè)價值的公司之一。但現(xiàn)實是，它的 AI 應用用戶數(shù)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(yè)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(yè)化和產(chǎn)品競爭？是應該信任內部培養(yǎng)的專家，還是應該從外部引入新的領導力？是應該保持戰(zhàn)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(xiàn)。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(chuàng)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(jīng)死亡�，F(xiàn)在，他在 AI 上的豪賭規(guī)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/

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