過去兩個月，Meta創始人馬克·扎克伯格以“挖空硅谷”的架勢，斥重金從各個公司網羅頂尖AI人才。如今，扎克伯格再度重組AI部門，調整幅度之大，彰顯了Meta在AI競賽中的雄心與焦慮。

8月20日，Meta宣布了一項重大重組計劃，要將剛剛成立的超級智能實驗室拆分為四個團隊，并對公司許多人工智能員工重新分配。這已是Meta半年內第四次對AI組織架構進行調整。值得注意的是，負責研發大模型的新團隊正在討論將下一代AI大模型改為閉源模式，與Meta人工智能首席科學家、圖靈獎得主楊立坤（Yann LeCun）一直主導的開源理念相悖。

與此同時，據外媒報道，雖然屢屢重金從外部“挖人”，但Meta內部組織文化混亂、人才流失嚴重，存在高管內斗現象。此次“大換血”讓員工關系變得更緊張，頻繁的組織架構重組或加劇Meta技術業務的內部動蕩。

一分為四，全棧式加速“超級智能”研發落地

8月20日，Meta宣布對人工智能部門進行新一輪重大重組，將剛剛成立不久的超級智能實驗室拆分為四個獨立運作的團隊。結合四個團隊的方向來看，這標志著Meta的AI戰略從“研究導向”向“工程落地”轉型，正以全棧式的布局加速“超級智能”的研發落地。

具體來看，四個團隊的分工如下：

TBD Lab（To Be Determined Lab，待確定實驗室）：負責前沿大模型的研發，包括下一代新版旗艦Llama系列模型。據了解，這一團隊由前Scale AI的首席執行官Alexandr Wang領導。此前為了挖角Alexandr Wang，扎克伯格豪擲超140億美元收購Scale AI 49%的股份。該團隊采用多負責人制，匯聚了來自谷歌、蘋果、OpenAI的頂尖人才。

FAIR（Fundamental AI Research，基礎AI研究）：負責基礎AI研究，專注于長期項目。這一部門在Meta存在已久，將由FAIR創始成員、前段時間剛剛從谷歌重返Meta的Robert Fergus領導。盡管該實驗室被保留在新架構中，但其負責人楊立坤作為公司首席AI科學家的頭銜未在此次重組中提及，被外界解讀為“架空”或降級，象征著基礎研究在當前Meta的AI戰略中的地位相對弱化。

PAR（Products and Applied Research，產品和應用研究）：致力于將AI技術快速轉化為用戶可用的產品，如Meta AI助手、智能眼鏡等消費級應用，強化技術商業化能力。這一部門由GitHub前首席執行官Nat Friedman和安全超級人工智能前首席執行官Daniel Gross共同領導。

MSL Infra（Meta Superintelligence Labs Infra，基礎設施團隊）：專注于AI訓練與推理所需的算力、數據平臺和基礎設施建設，由工程副總裁Aparna Ramani掌舵。這一部門的設立，呼應了Meta高昂的年度資本支出計劃，凸顯其“算力先行”的戰略決心。

此次“一分為四”的架構調整，清晰展現了Meta的意圖：以TBD Lab為核心引擎，通過工程化、產品化和基礎設施三位一體的協同，全棧式加速“超級智能”的研發落地。

值得注意的是，知情人士透露，TBD Lab已討論將下一代AI模型“閉源化”，并放棄此前代號為“Behemoth”的Llama 4路線，要從頭開發性能更強的新模型。這一動向與扎克伯格此前公開信中提到的“不會開源全部模型”的表態遙相呼應，是Meta從“全部開源”到“選擇性閉源”的一次重大調整。

而在此次架構調整中，Meta人工智能首席科學家楊立坤的邊緣化，是Meta戰略轉向的標志性信號。作為深度學習領域的奠基人之一，楊立坤長期倡導開源，他主導的FAIR實驗室曾以Llama系列模型的開源發布震動業界，被視為AI民主化的象征。但在Llama 4因性能不足、訓練效率低下而遭遇市場批評后，扎克伯格顯然更傾向于通過高薪挖角人才、快速迭代和閉源模型來搶占市場，而非繼續投入具有極強不確定的基礎研究。

重金“挖人”背后的內部混亂與組織危機

自今年6月底開始，扎克伯格就發起了一場硅谷罕見的“AI人才爭奪戰”。為了引入OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind等公司的核心研究人員，扎克伯格不惜支付驚人溢價挖角AI人才，甚至為某些人才提供高達1億美元的薪酬包。

但這場看似風光的“挖人”盛宴，卻難掩Meta日益嚴重的內部混亂與組織危機。

首先，Meta的人才流失問題嚴重，留存率堪憂。據多名Meta前內部員工向外媒透露，Meta近年來人才流失嚴重，前FAIR負責人Joelle Pineau、Llama模型核心研究員Angela Fan、生成式AI副總裁Loredana Crisan等關鍵人物相繼離職，表明其對頂尖AI人才的長期吸引力在下降，只能依靠高價薪酬吸引研發人員。

風投公司SignalFire五月發布的一份報告顯示，Meta的員工留存率僅為64%，在頭部科技公司中墊底。作為對比，Anthropic的員工留存率達80%，居行業之首，谷歌DeepMind和OpenAI則分別為78%和67%。Meta重金“挖人”的戰略還遭到了業界的質疑和嘲諷，一些業內人士指出，Meta為“二流AI科學家”支付超額薪酬，外界卻因其高薪誤認為這些人就是世界頂尖。此外，Meta的老員工與公司高薪聘請的“空降兵”之間也存在“水土不服”的問題，工作中的摩擦不斷。

其次，Meta內部的組織文化并不健康，內斗現象嚴重。多位前員工透露，Meta存在“末位淘汰制”和高壓考核體系，比如員工須在半年考核中證明其業務水平，如模型采用其數據集或基準測試表現優異，否則面臨淘汰風險。員工工作動力多源于對被解雇的恐懼，而非對通用人工智能使命的認同。此外，高管在技術路線上分歧嚴重，團隊權責重疊，爭搶功勞，部門間“截胡項目”和“竊取成果”等亂象頻發。由于團隊缺乏一致的目標與愿景，且“恐懼文化”盛行，彼此間的協作變得十分困難。

在今年Llama 4發布后遭遇嚴重“滑鐵盧”后，備受刺激的扎克伯格就一直試圖通過組織重組、巨額投資和頂尖人才引進，將Meta從“開源先鋒”重塑為“超級智能”的引領者。但是，內部的戰略搖擺、組織裂痕與人才流失，正成為Meta日益嚴峻的發展隱患。技術可以購買，人才可以挖角，但公司文化與組織信任無法速成。或許，Meta能否在AI競賽中實現逆襲，不僅取決于技術能否實現突破，更取決于其能否真正解決組織內部的深層矛盾與危機。