文 | 競(jìng)和人工智能
在 OpenAI 領(lǐng)跑、DeepSeek 突襲的雙重壓力下，裁員與挖人的看似矛盾的動(dòng)作，實(shí)則是巨頭轉(zhuǎn)身的必要陣痛。
當(dāng) Meta 在 10 月底宣布 AI 部門裁員 600 人時(shí)，科技行業(yè)陷入了集體困惑：這家一邊以兩億美元天價(jià)挖角蘋果 AI 負(fù)責(zé)人，一邊將裁員大斧砍向自家資深研究員的公司，正在 AI 賽道上演一場(chǎng)矛盾的突圍戰(zhàn)。
扎克伯格豪擲 148 億美元招安 Scale AI 創(chuàng)始人亞歷山大 · 王的決絕，與 Llama 4 模型 " 刷榜疑云 " 的尷尬形成鮮明對(duì)比，折射出 Meta 在 AI 軍備競(jìng)賽中的焦慮與野心。
Llama 4 的表現(xiàn)是這場(chǎng)焦慮的直接源頭。
根據(jù) Meta 官方數(shù)據(jù)，Llama 4 Maverick 在大模型競(jìng)技場(chǎng)排名第二，宣稱在推理和編碼上比肩 DeepSeek-V3 且參數(shù)僅為后者一半，Behemoth 版本更號(hào)稱超越 GPT-4.5。
但現(xiàn)實(shí)很快擊碎了宣傳泡沫：開發(fā)者實(shí)測(cè)顯示其在 KCORES 編程基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)欠佳，aider 多語言編碼得分僅 16%，遠(yuǎn)低于 GPT-4o 和 DeepSeek-V3。
這種 " 榜單領(lǐng)先、實(shí)戰(zhàn)拉胯 " 的分裂，暴露了其與頂尖模型的真實(shí)差距——與 DeepSeek-V3 相比，Llama 4 在專業(yè)領(lǐng)域推理精度存在明顯代差；面對(duì) ChatGPT 的迭代版本，其在多模態(tài)協(xié)同與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景適配性上仍有 1-2 年的追趕距離。
扎克伯格的戰(zhàn)略調(diào)整早已暗藏伏筆。
今年 6 月斥資 148 億美元投資 Scale AI，核心目標(biāo)就是將 28 歲華裔創(chuàng)始人亞歷山大 · 王納入麾下，這位數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施專家正是 Meta 急需的 " 破局者 "。隨后組建的 TBD Lab 成為戰(zhàn)略核心，不僅囊括 OpenAI 的 GPT-4 核心架構(gòu)師，還從谷歌、蘋果挖來頂尖人才，該部門薪酬遠(yuǎn)超其他團(tuán)隊(duì)，成為 Meta AI 的 " 特種部隊(duì) "。
此次裁員則是對(duì)低效架構(gòu)的清算，F(xiàn)AIR 等三個(gè)部門遭縮減，唯獨(dú) TBD Lab 逆勢(shì)擴(kuò)張，清晰傳遞出 " 聚焦實(shí)戰(zhàn)、放棄空想 " 的轉(zhuǎn)型信號(hào)。
這種 " 一邊裁員一邊挖人 " 的操作，本質(zhì)是對(duì)過往戰(zhàn)略失誤的糾偏。
前 Llama 團(tuán)隊(duì)成員揭露，Meta 原本聚焦多模態(tài)研發(fā)，但 DeepSeek 的崛起引發(fā)內(nèi)部恐慌，導(dǎo)致研發(fā)方向搖擺不定，加上 " 外行管內(nèi)行 " 的管理層錯(cuò)位，最終拖累了 Llama 4 的表現(xiàn)。扎克伯格顯然意識(shí)到問題根源，通過引入外部高管和核心人才，變相完成了 AI 部門的權(quán)力重組，試圖以 " 鯰魚效應(yīng) " 激活團(tuán)隊(duì)活力。
從投資布局看，扎克伯格的 AI 野心遠(yuǎn)超模型研發(fā)本身。
收購 Scale AI 不僅是為了獲取數(shù)據(jù)標(biāo)注能力，更是瞄準(zhǔn)了其在自動(dòng)駕駛、政府項(xiàng)目等領(lǐng)域的資源，為 Llama 模型構(gòu)建更廣闊的落地場(chǎng)景。這種 " 模型 + 數(shù)據(jù) + 場(chǎng)景 " 的三維布局，與 OpenAI 專注技術(shù)突破、DeepSeek 深耕開源賽道的策略形成差異化競(jìng)爭(zhēng)，展現(xiàn)了巨頭的生態(tài)構(gòu)建思維。
對(duì) Meta 的 AI 前景，可從三個(gè)維度做出預(yù)判。
短期看，Llama 4 的 " 刷榜爭(zhēng)議 " 將加速行業(yè)評(píng)測(cè)體系升級(jí)，Meta 可能在 2026 年初推出優(yōu)化版本，重點(diǎn)彌補(bǔ)編程與推理短板，借助 Scale AI 的數(shù)據(jù)能力實(shí)現(xiàn)實(shí)測(cè)性能躍升。
中期而言，TBD Lab 的 " 混合專家架構(gòu) + 超長上下文 " 技術(shù)路線將逐漸見效，Llama 系列有望在企業(yè)級(jí)服務(wù)市場(chǎng)占據(jù)優(yōu)勢(shì)，與微軟 Azure、谷歌 Cloud 形成三足鼎立。
長期來看，隨著元宇宙與 AI 技術(shù)的深度融合，Meta 可能成為首個(gè)實(shí)現(xiàn) " 虛擬交互 + 智能決策 " 的科技巨頭，但其面臨的人才留存與技術(shù)轉(zhuǎn)化挑戰(zhàn)仍不容小覷。
扎克伯格的 AI 突圍戰(zhàn)，本質(zhì)是一場(chǎng)關(guān)于 " 速度與精度 " 的博弈。
Meta 能否在這場(chǎng)競(jìng)賽中逆轉(zhuǎn)局勢(shì)，關(guān)鍵不在于發(fā)布多少個(gè) " 號(hào)稱領(lǐng)先 " 的模型，而在于能否將 148 億美元的投資與頂尖人才的智慧，真正轉(zhuǎn)化為經(jīng)得起實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)的技術(shù)實(shí)力。畢竟在 AI 時(shí)代，用戶最終只會(huì)為能解決問題的產(chǎn)品投票，而非排行榜上的虛假高分。
