在科技界的聚光灯下，meta再次成为焦点，这次是因为其在人工智能领域的重大调整。近日，meta宣布对其AI部门进行第四次重组，在短短半年内，这一动作无疑掀起了轩然大波。此次重组的核心是将超级智能实验室一分为四，标志着meta在AI战略上的全面革新。
新成立的四个团队各具特色，其中TBD Lab（待确定实验室）负责前沿探索，由首席AI官Alexandr Wang挂帅。这一团队不仅承载着研发新版旗舰大语言模型的重任，还可能引领meta走向闭源模型的转变，这一决策与meta长期秉持的开源理念大相径庭。据内部消息透露，TBD Lab甚至考虑放弃此前备受瞩目的Llama 4项目，即内部代号为Behemoth的巨兽，转而从头开始研发新模型。
与此同时，FAIR（长期前沿研究实验室）得以保留，继续由刚从谷歌DeepMind回归的Robert Fergus领导，专注于基础AI研究。还成立了专门负责产品和应用、以及基础设施的团队，分别致力于AI助手等产品的开发和算力、数据与平台的支持。
此次重组不仅涉及团队架构的调整，还伴随着人事的剧烈变动。meta首席AI科学家、图灵奖得主Yann LeCun在公告中完全隐身，其地位似乎受到新入局者的挑战。特别是随着OpenAI研究员Shengjia Zhao的加入，他被任命为超级智能实验室的首席AI科学家，与LeCun平起平坐，甚至在某些方面超越了后者。这一变动无疑加剧了meta内部员工关系的紧张。
值得注意的是，meta在财务和基建层面也加大了投入。公司宣布了一项约290亿美元的数据中心融资计划，由PIMCO与Blue Owl牵头，用于路易斯安那州等地的大型AI基础设施扩张。这一举措与meta全年资本开支指引上调至660–720亿美元相呼应，彰显了其在算力布局上的决心。
在AI模型的选择上，meta内部也出现了分歧。一方面，公司正积极探索使用第三方模型的可能性，以降低对自研模型的依赖；另一方面，是否放弃Llama 4路线、转而打造闭源新模型仍在讨论之中。这一决策背后的考量在于，闭源路线可能带来更强的商用控制和货币化空间，但前提是新模型的性能和可靠性足够出色。
随着重组的推进，meta内部的人才流动也加剧。一些老将选择离开，如Joelle Pineau加入Cohere出任首席AI官，Loredana Crisan则加盟Figma任首席设计官。然而，也有一些元老选择坚守，如Rob Fergus继续执掌FAIR研究部门。这场由扎克伯格亲自导演的AI变革，正以近乎残酷的方式重塑着meta的未来。
在重组的背后，是meta对AI战略的深刻反思和调整。从开源到闭源、从基础研究到工程落地，meta正试图在激烈的市场竞争中找到新的突破口。然而，这一转型能否成功，还需时间给出答案。
