文 | 竞和人工智能恒信策略
在 OpenAI 领跑、DeepSeek 突袭的双重压力下，裁员与挖人的看似矛盾的动作，实则是巨头转身的必要阵痛。
当 Meta 在 10 月底宣布 AI 部门裁员 600 人时，科技行业陷入了集体困惑：这家一边以两亿美元天价挖角苹果 AI 负责人，一边将裁员大斧砍向自家资深研究员的公司，正在 AI 赛道上演一场矛盾的突围战。
扎克伯格豪掷 148 亿美元招安 Scale AI 创始人亚历山大 · 王的决绝，与 Llama 4 模型"刷榜疑云"的尴尬形成鲜明对比，折射出 Meta 在 AI 军备竞赛中的焦虑与野心。
Llama 4 的表现是这场焦虑的直接源头。
根据 Meta 官方数据，Llama 4 Maverick 在大模型竞技场排名第二，宣称在推理和编码上比肩 DeepSeek-V3 且参数仅为后者一半恒信策略，Behemoth 版本更号称超越 GPT-4.5。
但现实很快击碎了宣传泡沫：开发者实测显示其在 KCORES 编程基准测试中表现欠佳，aider 多语言编码得分仅 16%，远低于 GPT-4o 和 DeepSeek-V3。
这种" 榜单领先、实战拉胯 "的分裂，暴露了其与顶尖模型的真实差距——与 DeepSeek-V3 相比，Llama 4 在专业领域推理精度存在明显代差；面对 ChatGPT 的迭代版本，其在多模态协同与现实场景适配性上仍有 1-2 年的追赶距离。
扎克伯格的战略调整早已暗藏伏笔。
今年 6 月斥资 148 亿美元投资 Scale AI，核心目标就是将 28 岁华裔创始人亚历山大 · 王纳入麾下，这位数据基础设施专家正是 Meta 急需的" 破局者 "。随后组建的 TBD Lab 成为战略核心，不仅囊括 OpenAI 的 GPT-4 核心架构师，还从谷歌、苹果挖来顶尖人才，该部门薪酬远超其他团队，成为 Meta AI 的" 特种部队 "。
此次裁员则是对低效架构的清算，FAIR 等三个部门遭缩减恒信策略，唯独 TBD Lab 逆势扩张，清晰传递出"聚焦实战、放弃空想"的转型信号。
这种" 一边裁员一边挖人 "的操作，本质是对过往战略失误的纠偏。
前 Llama 团队成员揭露，Meta 原本聚焦多模态研发，但 DeepSeek 的崛起引发内部恐慌，导致研发方向摇摆不定，加上" 外行管内行 "的管理层错位，最终拖累了 Llama 4 的表现。扎克伯格显然意识到问题根源，通过引入外部高管和核心人才，变相完成了 AI 部门的权力重组，试图以" 鲶鱼效应 "激活团队活力。
从投资布局看，扎克伯格的 AI 野心远超模型研发本身。
收购 Scale AI 不仅是为了获取数据标注能力，更是瞄准了其在自动驾驶、政府项目等领域的资源，为 Llama 模型构建更广阔的落地场景。这种" 模型 + 数据 + 场景 "的三维布局，与 OpenAI 专注技术突破、DeepSeek 深耕开源赛道的策略形成差异化竞争，展现了巨头的生态构建思维。
对 Meta 的 AI 前景，可从三个维度做出预判。
短期看，Llama 4 的" 刷榜争议 "将加速行业评测体系升级，Meta 可能在 2026 年初推出优化版本，重点弥补编程与推理短板，借助 Scale AI 的数据能力实现实测性能跃升。
中期而言，TBD Lab 的" 混合专家架构 + 超长上下文 "技术路线将逐渐见效，Llama 系列有望在企业级服务市场占据优势，与微软 Azure、谷歌 Cloud 形成三足鼎立。
长期来看，随着元宇宙与 AI 技术的深度融合，Meta 可能成为首个实现" 虚拟交互 + 智能决策 "的科技巨头，但其面临的人才留存与技术转化挑战仍不容小觑。
扎克伯格的 AI 突围战，本质是一场关于" 速度与精度 "的博弈。
Meta 能否在这场竞赛中逆转局势，关键不在于发布多少个" 号称领先 "的模型恒信策略，而在于能否将 148 亿美元的投资与顶尖人才的智慧，真正转化为经得起实战检验的技术实力。毕竟在 AI 时代，用户最终只会为能解决问题的产品投票，而非排行榜上的虚假高分。
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