图灵奖得主杨立昆离职，28岁首席AI官汪滔（科技史上薪酬最高的高管之一）上位，扎克伯格每周与其1对1会议数小时，提尖锐问题。

　　Meta已像“高压锅”但员工却不主动离职，因为Meta有超越行业25%的薪酬水准，和免费的餐饮和福利。

　　被视为公司文化基石的DEI（多元化、公平与包容）项目退潮。恐惧，正在取代过去开放的内部讨论文化。

　　2025年，马克·扎克伯格在Meta启动了史上最猛烈的改革：技术路线颠覆，组织架构调整，巨额资金投入。扎克伯格以极其罕见的“决绝”，为公司设定了一条只能向前的航线。这是一场豪赌，也是Meta“活下去”的唯一机会。

　　这一年里，Meta不仅在AI 竞赛中被迫直面与OpenAI、谷歌之间不断扩大的差距，也在组织层面经历了连续的收缩与重组。

　　围绕人工智能业务，Meta进行了多轮裁员与团队洗牌，一部分 AI 相关岗位被直接削减，另一部分则被重新整合进新的研究与产品体系之中。对一家以工程师文化著称的公司而言，这样的密集调整本身就释放出强烈信号。

　　在战略层面，扎克伯格的动作同样激进。他以约143亿美元的战略投资将28岁的Scale AI创始人Alexandr Wang(汪滔)招入麾下，并在Meta内部组建了一支全新的顶尖研究团队——「TBD Lab」，几乎以“贴身式”的方式推动这场 AI 转型。

　　在 Meta 内部，新招募的顶尖研究团队与长期负责核心业务的“老臣”之间矛盾加深；高压的游戏化排名机制、极端透明的管理方式，加剧了组织内部的紧绷感。

　　裁员、重组、贴身管理与不断加速的交付节奏，共同勾勒出一个事实——扎克伯格的焦虑显而易见。而这种焦虑，正在自上而下地扩散。

　　2026年的脚步正在逼近。这场赌局的结局，也终将揭晓——是超级智能的逆袭，还是一次代价高昂的战略失衡？

　　2025年，当全球科技界屏息关注AI领域的每一次突破时，扎克伯格在Meta内部悄然启动了一场史无前例的战略转向。这不再是一次对既有业务的优化升级，而是一场涉及技术路线、组织结构、财务模型乃至公司文化的全盘重塑。

　　在内部，这一年被反复称为“高强度之年”；在外部，它更像是一场输不起的豪赌。

　　2025年1月的财报电话会议上，当时的扎克伯格向投资者透露了一个惊人的数字：Meta将在2025年投入至少700亿美元用于AI基础设施建设。这个数字几乎是2024年390亿美元资本支出的两倍。

　　后来，在10月份的财报电话会议上，这家科技巨头宣布计划明年在AI上投入更多资金，可能超过1000亿美元。

　　资本市场迅速意识到，这已不是常规意义上的“加大研发投入”，而是一种接近极限的资源倾斜。

　　根据多家投行的测算，Meta的自由现金流正在经历断崖式变化：从2024年的约540亿美元，大幅下滑至2025年预计的200亿美元左右。换言之，如果维持当前支出节奏，Meta将几乎用尽自身的造血能力。

　　这引发了华尔街的集体焦虑：一家成熟的科技巨头，是否应该将超过三分之二的年度收入，投入到一个尚未产生明确商业回报的技术领域？

　　更令投资者不安的是，Meta已开始动用更为复杂、也更具争议性的融资方式来支撑AI扩张。这些安排在短期内缓解了现金流压力，却意味着公司正在将未来数年的财务安全，押注在一条尚未被验证的技术路径上。

　　2025年4月，Meta在旧金山高调发布第四代开源大模型 Llama 4。舞台灯光下，扎克伯格再次强调了Meta的愿景——“构建世界领先的AI，并将其开源，让全世界受益”。

　　多家独立评测机构的测试结果显示，Llama 4在多个关键能力维度上未能达到行业领先水平，尤其是在复杂推理与工程能力方面，表现并不突出。

　　更严重的，是围绕评测公正性的争议。来自一些AI社区（Reddit和Hugging Face等）的研究人员发现，Meta在部分公开排行榜中提交的模型版本，与开发者实际可获取的版本存在明显差异。当第三方尝试复现实验结果时，性能落差引发了广泛质疑。

　　Meta随后发布声明，承认“部分评估配置存在差异”，但否认有意误导。然而，对一家试图在AI领域争夺技术话语权的公司而言，信任一旦被撕开裂缝，解释往往显得苍白。

　　在Reddit和技术社区中，“Meta基准测试门”迅速发酵，成为2025年AI圈最具争议的话题之一。

　　这不仅是一次模型表现不及预期的问题，更是Meta第一次在“AI可信度”层面遭遇系统性质疑。

　　2025年5月，一份内部备忘录显示，公司对绩效管理进行了收紧：对于规模超过150人的团队，必须有15%—20%的员工被评定为“低于期望”，明显高于上一年的比例。

　　在实际执行中，这项政策迅速变形。多位内部管理者透露，一些团队开始采取“策略性评级”：

　　与此同时，Meta引入了名为“Level Up”的游戏化系统，为员工使用AI工具设置积分和徽章，并定期公布排名。一些团队开始要求员工“为了积分而用AI”，即便这些工具并不适合具体工作流程。

　　文化冲突在高层言论中进一步显性化。扎克伯格在多次内部会议上提及需要更多“男性气概的能量”，引发了超过2000名员工的内部联署抗议。尽管他随后解释这是指“决断力和执行力”，但争议已蔓延至公司外部。

　　2025年10月，Meta宣布裁减约600名员工，裁员重点集中在长期承担基础研究任务的 FAIR 实验室。这是一个清晰的信号：

　　在Meta的AI版图中，长期探索性研究正在让位于更强调速度和结果的路线。一个月后，杨立昆正式宣布离职。这位2013年加入Meta、并于2018年获得图灵奖的“AI教父”，曾是公司学术AI路线的象征。

　　在Meta内部，技术路线的主导权正在从研究导向，转向高度集中化的决策体系。在随后的数月中，多名核心AI研究人员相继离开。LinkedIn上的离职帖子反复提及一个关键词：对“快速发布、后期修复”文化的疲惫。

　　到2025年下半年，Meta已经站在一个极其危险的位置上：资本投入前所未有，却尚未换来技术领先；组织规模持续膨胀，却伴随着文化撕裂与人才流失；战略高度集中，却几乎没有试错空间。

　　当技术领先优势开始动摇、核心研究人员相继离场、资本市场耐心明显下降时，Meta实际上已经付出了第一轮代价。杨立昆的离开、FAIR被边缘化，以及多名资深研究者的流失，并非偶发事件，而是这场AI转型进入深水区后的早期信号。

　　正是在这一背景下，扎克伯格启动了一套事后看来高度一致、却在当时显得异常激进的应对方案。这些动作并非同时发生，也并非源于一张完整的蓝图，而是在压力不断累积的过程中，被连续推上台前。

　　第一，人才招聘，用天价交易与高密度招聘迅速重塑核心人才结构，弥补研究体系的断裂；

　　第二，组织重构，将AI相关决策权高度集中到创始人本人及其直接控制的组织单元中，以压缩执行摩擦；

　　第三，资本支持，通过复杂的融资安排和基础设施投资，为下一代模型争取时间与算力窗口。

　　2025年夏天，Meta内部启九游娱乐 九游娱乐官方动了一场被称为“人才海啸”的行动。扎克伯格的目标明确：用资本换时间，用天价合约直接构建技术壁垒。

　　最具象征意义的一步，发生在6月。Meta以约143亿美元的价格获得数据标注公司 Scale AI 的重要股份，并将其28岁的创始人汪滔（Alexandr Wang）引入公司，出任首席AI官。

　　在Meta内部，汪滔被视为“战时指挥官”，负责领导一个高度保密的新团队，研发下一代前沿模型。而负责将这些前沿模型整合至Meta各类产品中的，是硅谷广受欢迎的投资人奈特·弗里德曼，他同时也是全球知名编程协作平台GitHub的前负责人。

　　与此同时，Meta从竞争对手和创业公司中高价挖角AI研究人员，签约奖金动辄上亿美元。在新兴的硬件AI融合领域，Meta也展现出强劲布局。新成立的设计工作室由苹果前顶级设计高管艾伦·戴伊领衔，专注于将AI深度整合到智能眼镜等硬件产品中。

　　2025年8月，Meta成立了一个直接向扎克伯格汇报的独立部门——TBD实验室。

　　它并非传统研究机构，而更像是一个“战争室”。核心成员的工位被安置在扎克伯格办公室附近，他本人频繁介入技术讨论，要求每周更新进度。

　　长期主导技术路线的 FAIR 被边缘化，资源和决策权高度集中到 TBD 体系中。当产品路线与模型优先级发生冲突时，最终裁决往往来自创始人本人。

　　在Meta内部，季度评审被周度汇报取代，节奏显著加快。“这让人筋疲力尽，”一位中层经理坦言，“但每个人都知道，这是扎克伯格认为唯一可能赢的方式。”

　　2025年，Met九游娱乐 九游娱乐官方a先后通过公司债券与私人信贷市场筹集了数百亿美元，用于建设超大规模AI数据中心。部分资产被放入特殊目的实体中，以降低对母公司资产负债表的直接冲击。

　　在会计层面，这些设计显得精巧；在战略层面，它们传递出一个明确信号：Meta已从一家依靠稳健现金流扩张的公司，转变为一家用未来押注未来的公司。

　　问题不在于这种模式是否聪明，而在于它几乎不允许失败。一旦AI业务未能如期起飞，现金流与债务压力将迅速叠加。

　　在硅谷，“快速行动、打破常规”曾是一条屡试不爽的成功法则。Meta正是依靠这种激进的工程文化，建立起横跨全球的社交帝国。

　　但当这套逻辑被原样复制到AI这样一个更复杂、更受监管、也更依赖社会信任的领域时，它开始显露出明显的局限性。

　　到2025年，Meta的AI竞赛已经悄然发生了性质变化：胜负不再只取决于谁拥有更多算力、更多人才或更大的预算，而是取决于谁更值得被信任。

　　对资本市场，则是如何说服愈发怀疑的投资者，为一场千亿美元级别、尚未兑现回报的赌局持续买单。这三条战线相互叠加，构成了一场真正意义上的“信任保卫战”。

　　如果说第一阶段的问题是“员工是否还能承受高强度工作”，那么到2025年，问题已经升级为：员工是否还敢说线年Meta的员工体验可以用“高压锅”来形容，绩效管理系统的改变只是冰山一角。

　　全年涨幅7%-7.5%，远低于标普500指数的22%，也低于其他“七巨头”公司。

　　投入了千亿美元，重组了整个公司，赌上了未来愿景——但到了2025年末，Meta的AI转型之路依然迷雾重重。一系列根本性的问题，如同悬在Meta头上的 “达摩克利斯之剑”，尚未得到解答。

　　这些问题超越了短期的财务数据或产品发布，触及了公司战略的哲学根基、领导力本质、技术可行性、生态布局与社会契约。它们不是可以在下次财报电话会议上轻松回应的话题，而是将决定Meta在未来十年是继续引领科技浪潮，还是沦为又一个转型失败的商业案例。

　　Meta的开源策略曾经是其技术声誉的基石。2023年发布Llama 2后，两个月就被下载超过3000万次，被数十万开发者用于商业和研究项目。时任首席AI科学家杨立昆在多个场合表示：“开放是AI发展的唯一可持续路径。”

　　但2025年的现实描绘了一幅不同图景。Llama 4的发布虽然名义上仍是开源，但其许可证条款明显收紧。

　　汪滔可能是科技史上薪酬最高的年轻高管之一。加入Meta后，他不仅获得了首席AI官的头衔，还直接领导着最重要的AI项目牛油果。但质疑声从未停止。

　　背景争议首当其冲。汪滔的成名作Scale AI是一家数据标注公司，而非AI模型研发公司。显然，他擅长的是运营数据工厂，而非前沿研究。

　　与扎克伯格的关系更是一把双刃剑。一方面，汪滔获得了前所未有的资源支持，他可以直接调动数百名工程师，预算几乎没有上限。但另一方面，他也面临着扎克伯格的极致期望。两人每周的1对1会议常常持续数小时，扎克伯格会深入技术细节，提出尖锐问题。据《金融时报》披露，汪滔曾私下向身边人表达过不满，认为扎克伯格日益强化的微观管理令人窒息。

　　最引人注目的是其训练策略——使用竞争对手的模型进行知识蒸馏。具体而言，TBD团队正在使用：谷歌的Gemma系列模型、OpenAI的gpt-oss（开源版本）以及阿里巴巴的Qwen系列。

　　这种方法被业界称为“模型套娃”，在学术界也存在争议。MIT教授莉迪亚·切尔顿指出：“使用其他模型作为训练数据可能导致‘模型近亲繁殖’，错误和偏见在模型间传递和放大。更糟糕的是，如果这些模型本身使用了受版权保护的数据，法律风险巨大。”

　　扎克伯格的愿景是宏大的：他希望智能眼镜最终取代智能手机，成为人们与数字世界交互的主要界面。为此，Meta正在开发代号“Orion”的下一代眼镜，计划于2026年底发布。

　　假设牛油果在2026年春季成功发布，性能达到谷歌Gemini 2.5的水平，并在夏季达到或超过Gemini 3水平，同时成本显著低于竞争对手，一系列连锁反应将被触发。

　　这一结果将首先修复市场信任。长期困扰Meta的核心问题——“千亿美元投入是否有回报”——将获得正面回应。资本市场的估值逻辑也将随之切换：从质疑烧钱速度，转向押注增长潜力。