机器之心报道

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随着扎克伯格将公司战略重心从「元宇宙」全面转向人工智能，公司内部正面临多重挑战。

据《纽约时报》报道，meta 新组建的顶尖 AI 团队与公司原有的核心业务部门之间，在资源分配、发展目标及文化融合上产生了摩擦。

今年，扎克伯格重组了 meta 的人工智能业务，并以约 143 亿美元战略投资了初创公司 Scale AI。其 28 岁的创始人 Alexandr Wang 随后加入 meta，领导一个名为「TBD Lab」（意为「待定」）的新研究团队。该团队汇集了来自 OpenAI 和 Google 等竞争对手的顶尖研究人员。据《泰晤士报》报道，当新团队于 7 月抵达 meta 硅谷园区时，扎克伯格将他们安置在总部中心他办公室的隔壁。

此前我们曾报道过 meta 内部因为薪酬、资源、工作制度等产生的新旧团队文化冲突，如今这种冲突似乎愈演愈烈。

据相关报道披露，冲突的核心在于 AI 发展的优先事项。meta 的长期高管，包括首席产品官 Chris Cox 和首席技术官 Andrew Bosworth，希望利用 Instagram 和 Facebook 的数据来训练新模型，旨在优化社交媒体信息流和广告业务，从而服务于公司的核心营收。

然而，Alexandr Wang 对此持不同意见。据报道，他曾拒绝利用特定产品数据进行训练，认为团队的首要目标应是追赶 OpenAI 和 Google，致力于开发「神一般的 AI 超级智能」，而非过早关注具体的产品应用。

TBD Lab 的研究人员认为，现有的高管圈子只在乎改善社交媒体业务，这会拖慢前沿 AI 模型的开发进度。此外，Wang 还曾推动将公司的新 AI 模型设为「闭源」，这与 meta 以往的开源策略产生过争执。

（左）Andrew Bosworth （右）Alexandr Wang

元宇宙部门面临削减

为了支持昂贵的 AI 雄心，meta 正在进行大规模的资源重新分配，而被削减的对象主要是原本由 Andrew Bosworth 监管的 Reality Labs（负责 VR、AR 及元宇宙业务）。

根据财报数据梳理，自 2020 年末以来，Reality Labs 已累计亏损超过 700 亿美元。据报道，meta 计划将该部门明年的预算削减高达 30%（约 40 亿至 60 亿美元），并可能最早在明年 1 月进行裁员。知情人士称，Bosworth 最近已被要求从其部门预算中削减 20 亿美元，这些资金将转移给 Wang 领导的 AI 团队。

资本市场对这一转变反应积极，相关消息传出后 meta 股价上涨，但投资者长期以来一直批评元宇宙投资是昂贵的干扰。数据显示，meta 预计今年在 AI 领域的支出（涵盖数据中心、模型开发等）在 660–720 亿美元区间，这一数字几乎等同于元宇宙业务近年来的亏损总额。

针对内部冲突的报道，meta 方面予以否认。公司发言人表示，管理层在构建超级智能与发展核心业务（广告和推荐系统）的目标上保持一致，并称明年的预算尚未最终确定。meta 公关副总裁 Andy Stone 也在社交媒体上回应，称相关报道中的匿名消息源令人「难以置信」。

目前，meta 内部由于资源倾斜和理念差异引发的紧张局势似乎仍在持续。一部分员工认为公司的算力应优先服务于作为「摇钱树」的社交媒体业务，而新晋的 AI 精英们则在追求更宏大的技术愿景。

meta 能否打破科技巨头的「诅咒」？

相信许多读者都看过这张图，它形象地展示了硅谷闭源模型陷入的「无限战争」，四家巨头轮流宣称自己拥有「最强模型」，形成了四足鼎立的胶着局面。虽然这只是网友的吐槽，但也侧面反映了目前没有任何一家厂商能够建立绝对的技术统治力。

在这场狂欢之外，meta 的处境显得尤为尴尬。早期它曾以 Llama 定义了开源模型的标准，但随着 Llama 4 的口碑崩盘和 AI 竞赛的日益激烈，扎克伯格开始了大刀阔斧的内部改革。

马克·吐温曾说：「历史不会重复自己，但它往往会押韵。我们不妨回顾一下历史，从过去三十年硅谷巨头的兴衰中，来理解 meta 当下的危机。

微软的「移动之痛」

2007 年，当乔布斯发布第一代 iPhone 时，时任微软 CEO Steve Ballmer 在采访中大笑着嘲讽道：「500 美元？没有键盘？这对商业用户毫无吸引力。」当时的微软坐拥 Windows 和 Office 的印钞机，看似不可撼动。

然而，傲慢让微软错失了整个移动操作系统的定义权。这一失误的代价是惨痛的：微软最终沦为了 iOS 和 Android 平台的「租客」。作为应用开发商，微软不得不遵循苹果和谷歌制定的规则，缴纳「过路费」。

meta 正在经历同样的痛楚。扎克伯格曾在一次访谈中表示，在移动互联网时代，meta 受制于 Apple 和 Google 的操作系统规则（如 ATT 隐私新政），损失惨重，这种「令人心碎」的经历让他决心在 AI 时代通过构建核心技术平台来「掌握自己的命运」。

访谈链接：https://ytscribe.com/v/YuIc4mq7zMU

在这个访谈中，他还透露了 meta 开源 Llama 并非为了慈善，而是一套对 meta 行之有效的成功公式（类比之前的开放计算项目 Open Compute Project）：通过开源，meta 旨在将自己的技术确立为行业标准，并利用外部生态系统的力量反哺模型，使其更强大。

雅虎的「花生酱困境」

2006 年，雅虎高级副总裁 Brad Garlinghouse 写下了著名的《花生酱宣言》。他痛陈雅虎的战略像花生酱一样：涂得太薄，试图在所有领域（搜索、邮件、媒体）都插上一脚，结果没有任何一个领域做到极致，最终被专注搜索的 Google 和专注社交的 Facebook 瓜分殆尽。

2024 年前后的 meta，一度惊人地重现了当年的雅虎困境。它同时陷入了三场昂贵的战役：在元宇宙（Reality Labs）每年烧掉百亿，试图定义下一代硬件；在短视频（Reels）存量市场死磕 TikTok；在 AI 领域（Llama）试图追赶 Google 和 OpenAI。

资源的极度分散导致了战略焦点的模糊，Llama 4 的失利（在代码和推理能力上被 DeepSeek 和 OpenAI 甩开）给 meta 敲响了警钟。外界开始质疑：长期向元宇宙倾斜的算力资源分配，是否拖慢了 AI 团队在关键时刻的冲刺速度？

是重蹈 Google+ 覆辙还是复刻 Gemini 奇迹？

2011 年，感受到 Facebook 威胁的 Google 发起了代号为「翡翠海」（Emerald Sea）的行动，强推社交产品 Google+。当时 Google 将全公司的奖金与 Google+ 的成败挂钩，并强制将社交功能塞进搜索和 Gmail 中。

结果众所周知，Google+ 失败了。它失败的核心原因在于：它是为了解决 Google 的战略焦虑而生，而不是为了解决用户的需求而生。

当然，Google 还提供了另一个范本：它曾因战略迟缓，让亲手发明的 Transformer 架构成就了 OpenAI 的辉煌，但它最终还是在「Code Red」的危机感下，整合 DeepMind 兵力，强行在大模型时代扳回一局，拿出了 Gemini。

如今，meta 内部「老臣」与「新贵」（TBD Lab）之间的对立，Yann LeCun 因理念不合（坚持世界模型 vs. 公司押注 LLM）而离职，都预示着组织文化的剧烈阵痛。

meta 究竟是在走向下一个 Google+ 式的崩塌，还是能像 Google 最终克服大公司病那样，在混乱中重组战力，孕育出 Gemini 般的顶尖战力？

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https://www.nytimes.com/2025/12/10/technology/meta-ai-tbd-lab-friction.html

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-04/meta-s-zuckerberg-plans-deep-cuts-for-metaverse-efforts