TL;DR：
Meta豪掷百亿收购并重金挖角顶级AI人才，意图在AI竞赛中扭转颓势，然而其超级智能实验室却深陷内部管理混乱、数据质量不彰和核心人才流失的泥沼，巨额资本投入恐难以弥合战略失焦与文化冲突带来的裂痕。这不仅凸显了科技巨头在AI转型中的深层挑战，也为市场敲响了警钟：烧钱并非成功的唯一法门，组织韧性与人才治理同样是制胜关键。
近年来，Meta在人工智能领域的雄心壮志，如同其创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）对“元宇宙”的执着，宏大而又代价不菲。从斥资_143亿至148亿美元_收购数据标注巨头Scale AI，到不惜以九位数年薪在全球范围内“挖角”顶尖AI研究员，这家社交媒体巨擘正不遗余力地追赶OpenAI和谷歌等竞争对手的步伐。然而，这番“烧钱”的猛烈攻势，非但未能带来预期的平稳起步，反而让其“超级智能实验室”（MSL）陷入了管理混乱、人才内讧、甚至不得不依赖对手模型的尴尬境地，一场关乎AI未来的豪赌，正面临“鸡飞蛋打”的风险。
百亿豪赌：收购与背叛的序曲
Meta对Scale AI的投资，最初被视为一石二鸟之计。一方面，旨在获取这家在数据标注领域深耕多年的“独角兽”所掌握的关键训练数据能力；另一方面，更重要的或许是为了招募其年仅28岁的创始人亚历山大·王（Alexandr Wang）及其团队，借以撬动竞争对手AI模型的构建秘密，并吸引更多顶尖人才。1 然而，这笔高达_148亿美元_的交易，在宣布不久后便蒙上了一层阴影。Meta内部研究人员普遍反映Scale AI的数据质量堪忧，其赖以起家的众包模式，在面对日益复杂的AI模型需求时显得力不从心。当AI训练从“低门槛体力活”升级为需要医生、律师等专业人士参与的“高精尖”任务时，Scale AI的传统模式无疑遭遇了瓶颈。
更为讽刺的是，Meta在投入巨资后，却被曝开始“另起炉灶”，转向Scale AI的竞争对手Mercor和Surge寻求数据服务。此举不仅让Scale AI陷入被动，导致其裁员200人，更让外界对其与Meta合作的未来打上了一个大大的问号。Scale AI的新任CEO杰森·德罗格（Jason Droege）将裁员归咎于“市场需求变化”，但这无疑是为一场战略合作的裂痕披上了体面的外衣。而OpenAI和谷歌等昔日客户在Meta投资后选择停止与Scale AI合作，无疑也为这场资本联姻增添了更多耐人寻味的商业博弈色彩。
人心与算法：Meta内部的“七国之乱”
资本的注入和人才的涌入，原本应是为Meta的AI引擎注入强劲动力，但现实却像一出讽刺剧，揭示了组织文化与管理机制的深层弊病。扎克伯格对AI部门进行了大刀阔斧的重组，将“超级智能实验室”拆分为TBD Lab、FAIR、PAR和MSL Infra四个子机构，意图加速“超级智能”的研发落地。2 TBD Lab由亚历山大·王挂帅，负责下一代Llama模型的研发，被赋予核心任务。然而，这位并无AI研究背景的年轻领导者，其任命本身就让Meta内部的资深工程师感到困惑。更令人咋舌的是，即便是深度学习“三巨头”之一、图灵奖得主、FAIR实验室的负责人扬·勒昆（Yann LeCun），如今也需向这位28岁的“新贵”汇报工作，这无疑是科技界的一道独特风景线，也暗示了Meta在战略重心上的剧烈倾斜。
内部的混乱远不止于此。资源分配不公、薪资倒挂严重、管理方式迥异，让Meta的AI部门成了一个“火药桶”。新加入的AI研究员们，尽管拿着令人咋舌的“天价”年包，却普遍对Meta庞杂的官僚体系感到沮丧，难以兑现的资源承诺更是雪上加霜。而那些原本效力多年的老员工，眼见新来者坐拥高薪与核心算力，自身却被边缘化，薪资待遇远不及新同事，自然心生不满。这印证了中国古语“不患寡而患不均”的智慧，高薪并非万灵药，公平与认同感才是留住人才的基石。
离职潮的汹涌，更是让Meta的AI雄心摇摇欲坠。前OpenAI研究员赵晟佳（Shengjia Zhao）在加入Meta几天后就萌生退意，甚至已签署重返OpenAI的文件，最终Meta不得不授予其“首席AI科学家”的高层头衔才勉强将其挽留。3 前OpenAI的伊森·奈特（Ethan Knight）、阿维·维尔马（Avi Verma），以及来自谷歌DeepMind的里沙布·阿加瓦尔（Rishabh Agarwal）等高调人才，也都在Meta仅仅待了数月便选择离开。更有甚者，有报道指出亚历山大·王本人也屡次与扎克伯格发生冲突，其“态度傲慢、难以相处”的评价，无疑加剧了团队内部的紧张关系。在这样一片“一地鸡毛”的乱象中，Meta不仅面临着外部竞争的巨大压力，更要应对自身内部结构性矛盾的严峻考验。
谁的未来？AI竞赛的资本与文化角力
Meta的困境，是当前全球AI“军备竞赛”的一个缩影。当科技巨头们挥舞着支票簿，以令人咋舌的金额竞逐稀缺的顶尖AI人才时，这场人才争夺战的本质，远不止于简单的金钱交易。它触及了公司文化、组织架构、战略愿景以及领导力等更深层次的问题。
扎克伯格不惜重金投资建设_500亿美元_的路易斯安那州超大数据中心Hyperion，并频繁收购语音AI初创公司，与图像生成新贵合作，无不体现了他追赶AI浪潮的决心。然而，从Llama 4“作弊刷分”的丑闻，到目前内部的混乱局面，Meta的AI战略似乎正从“开源先锋”的光环，滑向“病急乱投医”的泥潭。知情人士透露，TBD Lab已讨论将下一代AI模型“闭源化”，这与扬·勒昆长期倡导的开源理念背道而驰，标志着Meta在战略方向上的又一次重大摇摆。
这场AI竞赛不仅是技术与算力的较量，更是对企业组织韧性和文化适应性的终极考验。Meta的案例警示我们，即便拥有无限的资本和最聪明的大脑，如果内部管理混乱、人才流失问题无法解决、组织文化无法凝聚共识，那么所有的投入都可能化为泡影。AI的未来，或许属于那些不仅能驾驭前沿技术，更能精妙平衡人才激励、文化融合与战略执行的企业。对于扎克伯格而言，如何在AI的“超级智能”之路上，避免重蹈元宇宙烧钱不讨好的覆辙，无疑是他职业生涯中最大的挑战之一。Llama 5能否力挽狂澜，将Meta带出这片泥沼，眼下看来，仍是一个悬而未决的“TBD”。