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股票配资开户网赋予他全面主导公司 AI 战略转型的权力

扎克伯格想打仗了。

2025 年 6 月 12 日，Meta 宣布以 143 亿美元收购硅谷明星公司 Scale AI 49% 的股份，并任命其创始人亚历山大 · 王（Alexandr Wang）为首席技术官，赋予他全面主导公司 AI 战略转型的权力。但这只是扎克伯格激烈人才争夺战的序幕。

短短 8 天后，据 CNBC 报道，Meta 又成功挖来了 Safe Superintelligence（SSI）的联合创始人兼 CEO 丹尼尔 · 格罗斯（Daniel Gross）。事实上，扎克伯格在年初就试图以 80 亿美元整体收购 SSI，但遭拒绝后，他迅速转向更直接的手段——挖走公司的核心人物。

与此同时，Meta 也试图吸引 GitHub 前 CEO 纳特 · 弗里德曼（Nat Friedman）加盟，并计划投资他与格罗斯共同管理的风险投资基金 NFDG。此外，Meta 还积极联络 OpenAI 首席研究员诺姆 · 布朗（Noam Brown）和谷歌 DeepMind 基础架构总监科拉伊 · 卡武克奥卢（Koray Kavukcuoglu），尽管尚未获得明确答复。

扎克伯格这一系列快速而大胆的举措，目的非常明确：为 Meta 新成立的超级人工智能实验室（Superintelligence Lab）组建一支顶级实战团队，以产业资源和人才网络彻底改写公司 AI 竞争的游戏规则。

Meta 此前推出的旗舰模型 Llama 系列在市场表现糟糕，排名急剧下滑且核心团队出现大量流失，严重影响了 Meta 的 AI 战略。扎克伯格显然意识到，单纯依靠内部技术研发的理想主义路线已难以实现短期的突破，于是他果断选择了一条更为现实主义的道路——利用资本和资源整合迅速改变产业格局。

放弃 LeCun，和他所代表的路线

当硅谷同行们纷纷争夺顶级科学家与研究员时，扎克伯格选择的却是更具产业执行力的人才，比如 Scale AI 创始人亚历山大 · 王和 SSI 的丹尼尔 · 格罗斯。

这与过往 Meta "仰仗" Yann LeCun 的路线完全不同。

作为著名深度学习科学家，Yann LeCun 间接见证了公司在模型研发上的滑铁卢：Llama 4 公开版本在 LM Arena 等权威榜单排名暴跌至第 32 位，核心能力落后主流竞品近 50%，甚至被曝出用未公开的优化版"刷榜"，导致技术公信力大打折扣。雪上加霜的是，Llama 项目的 14 位早期核心成员中有 11 人选择离职，其中 5 人跳槽至法国新贵 Mistral，团队骨干受到重创。

图注：负责你 LLM 研究的人天天说 LLM 没未来，你是老板你受得了么

虽然 LeCun 本人并不直接领导 Llama 团队的建模与工程，但作为 Meta AI 的首席科学家和 FAIR 实验室的领导者，他在方向设定、资源分配、技术路线等方面有重要影响。他主张从基础研究出发，通过长期积累实现类人智能，而 Llama 项目作为更偏应用导向的尝试，在商业节奏和产品优先级上冲突不可避免。

而亚历山大 · 王与 LeCun 完全不同。他的成功并非来自前沿算法研究，而是构建了全球最大的数据标注团队，并拥有成熟的人类反馈强化学习（RLHF）技术体系。他更懂得如何迅速将技术变现和规模化运营。

丹尼尔 · 格罗斯也展现了另一种产业能力——生态构建和战略投资。他创立 YC AI 项目并投资孵化了 GitHub、Airtable、Character.ai 等公司，建立了强大的产业生态。

扎克伯格的策略显而易见：他要把战争引向产业界。

扎克伯格在用"钞能力"从其他公司抢夺算法大牛，他的目的并不是找一个 LeCun 的平替，而是彻底抛弃 LeCun 这种科研型人才主导 AI 战略的旧模式后，开始的人才竞争。这对其他公司已经造成困扰，最值得玩味的就是 OpenAI，它的 CEO Sam Altman 在最近通过对外发声的方式来强调自己内部没有被扰乱军心。

而对 Scale AI 的投资和事实上的掌控，在引发混乱的目的上也迅速显现效果：谷歌、OpenAI 等公司迅速终止了与 Scale AI 的合作，这表明产业巨头们对核心资源掌控权落入竞争对手之手的恐惧。

谷歌作为 Scale 的最大客户，原计划在 2025 年支付近 2 亿美元采购 AI 训练数据。但在 Meta 交易官宣后，谷歌立刻终止合作并转向其他供应商。OpenAI 虽已提前减少依赖，但在消息公布后也迅速与 Scale 切割，选择更中立的数据服务商。微软则开始重新评估其合作体量，并将部分需求转向 Labelbox 等替代选项，就连马斯克旗下的 xAI 也中止了谈判进程。

数据供应链加速重组，Labelbox、Snorkel AI 等中立供应商需求暴涨，硅谷 AI 格局在几天内出现明显裂痕。

像当年斥资收购 Instagram 和 WhatsApp 那样，扎克伯格再次用"掌控基础设施"的方式重构竞争格局。他用极具攻击性的方式告诉对手：就算技术不领先，我也能掐住你们的命门，扰乱格局，然后把战争拖入他自己的节奏。

真正属于扎克伯格的战斗开始

从结果来看，Llama 4 的失败几乎是一种必然。它并非单点工程的失误，而是 Meta 内部长期理念失调、执行混乱的必然产物。对扎克伯格而言，算法本身并不是兴趣所在，也不是他主导 AI 的核心逻辑。在他的思维体系中，算法只是战略的工具，科学只是战术的一环。真正令他在意的，是如何调动资源、压迫对手、掌控局面。

某种程度上，Llama 4 的失败让 Meta 回到了 Meta 的样子。它让扎克伯格有了足够理由绕开原有的科研流程，切断学术派在组织中的路径依赖。他无需再假装"相信研究主导"，而是以混乱为契机，转身建立完全属于自己的 AI 机制。

据多方报道，扎克伯格对 Superintelligence Lab 的参与程度前所未有：他亲自邀请并设宴招待核心人才，绕过所有传统管理层级，让团队直接向自己汇报。这种"创始人模式"完全不同于 FAIR 实验室以科研为主导的自治体系。新实验室专注于迅速将先进的 AI 能力整合到具体产品和服务中，例如 Meta 的 AI 助手、智能眼镜和社交平台等。这种模式对 FAIR 原有的"科学家自治"和基础研究导向是一种彻底颠覆。

更重要的是，在 Llama 的混乱之后，扎克伯格终于建立起一个能够执行他意志的班底：由亚历山大 · 王主导的 Superintelligence Lab 不是一个科研机构，而是一个应对 AI 军备竞赛的战争机器。这支团队不强调理论发表，不痴迷科学优雅，而是专注于将人、数据、算力、产品串联成一条工业化流水线，迅速产出市场可见的成果。