Meta“急刹车”冻结AI招聘：豪掷千金后，小扎也怕AI投资“打水漂”？

TL;DR：

前脚刚砸亿万重金挖人、豪建“曼哈顿”数据中心，后脚Meta就给AI部门按下了招聘暂停键，这反转速度堪比闪电侠！原来，一份MIT报告泼了盆冷水：95%的AI投资竟然“零回报”！网友直呼小扎“任性”，这场AI“撒币狂欢”是泡沫还是战略调整，着实让人吃了一惊。

最近科技圈的大瓜，绝对是Meta这个AI“狂人”的一波“神操作”。前阵子还在高调宣布要豪掷千亿美金，挖遍全球AI顶尖人才，甚至计划建起能耗比肩75万户美国家庭的“普罗米修斯”和“Hyperion”超级数据中心，誓要打造“个人超级智能”的“地表最强AI帝国”。结果呢？“咻”的一下，来了个急刹车！ Meta AI部门突然冻结招聘，内部员工想跨部门都难，这波操作直接把不少吃瓜群众看懵了：说好的“All in AI”呢？说好的“钞能力”无限续杯呢？¹²

豪掷千金后，“小扎”突然“冷静”：这是闹哪出？

想当年，扎克伯格（小扎）那可是卯足了劲儿，从OpenAI、谷歌、苹果、xAI等竞争对手那里，硬生生挖走了50多位AI大神，其中光OpenAI就贡献了20位！传闻中给顶尖人才的薪酬高达10亿美元，简直是“壕无人性”！¹ 这种架势，活脱脱就是要在AI军备竞赛中“弯道超车”，甚至想直接“开挂”。

小扎的野心可不止于此，他曾公开表示，要投资数千亿美元用于计算领域，打造“超级智能”。他描绘的未来是：Meta将成为首家上线1GW（吉瓦）全新数据中心的科技巨头，一个这样的中心就能覆盖“曼哈顿很大一部分的面积”。³ 光今年，Meta就计划投入高达720亿美元来推动数据中心扩张。听起来是不是很宏伟，很“未来已来”？

可就在大家还在惊叹Meta的“钞能力”时，上周，Meta却突然宣布冻结AI招聘，连内部团队转移也需要特批。官方解释是“基本的组织规划”，为新组建的“超级智能实验室”创造“坚实的结构”。⁴ 这话听着冠冕堂皇，但结合之前疯狂挖人的举动，这“结构”的说法，难免让人浮想联翩。有网友直接吐槽：

“扎克现在只是在下意识地做出反应。1亿美元雇人，现在却来了个180度大转弯。他就像个孩子一样。他拥有的一切都是别人亲手送上门来的，所以他根本没学过怎么经营一家公司。”

这评论虽然有点狠，但确实戳中了不少人的困惑点。前一秒“撒币狂欢”，后一秒“拉闸限电”，这“变脸”速度，确实让投资者和吃瓜群众都忍不住要问一句：小扎，你到底在想啥？

MIT“泼冷水”：95%的AI投资竟然“零回报”！

小扎的“急刹车”并非空穴来风。与Meta暂停招聘几乎同步的，是一份来自麻省理工学院（MIT）的“扎心”报告。这份报告直接给整个AI投资领域泼了一盆冰水，指出：全球企业在生成式AI项目上投入了300亿到400亿美元，但95%的公司在AI投资上“零回报”！ 只有区区5%的集成AI试点项目带来了数百万美元的价值，绝大多数项目对营收或收益毫无影响。⁵

这数据一出，瞬间让整个科技界“不寒而栗”。原来大家都在“盲目跟风”搞AI？原来那些动辄上亿的投入，大部分都打了水漂？

报告还揭示了这些“零回报”背后的残酷真相：

• 工作流程不匹配： 许多生成式AI工具，就像是“学霸”但“情商堪忧”，无法与企业的实际工作流程无缝对接。
• 缺乏情境学习： 大多数AI模型无法保留过去的反馈，也无法像人类一样随时间推移构建新的推理能力。“它们无法将这些记忆应用于不同的任务，除非经过重新训练。”这就像一个只会做题的机器，题目稍一变就懵圈。
• 适应性差： AI模型难以适应环境或在不同任务之间迁移经验。简而言之，就是“不够聪明，不够灵活”。

报告强调，现在AI最大的价值还在于提升个人生产力，比如写代码、写文案、客服脚本等，但要指望它们直接拉动公司利润，甚至取代大量人类工作，“目前还为时尚早，而且容易失败。” 这简直是给那些对AI抱有不切实际幻想的企业，敲响了警钟！

OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）甚至将人工智能的炒作比作“世纪之交的互联网泡沫”。这可不是一个随便说说的比喻，毕竟“泡沫”破裂的场景，大家都不愿再见。

网友：“扎克伯格是不是太急了？”

对于Meta的这波操作和MIT的报告，网友们的讨论也是“炸开了锅”。

有人觉得这是**“战略性调整”**，而非危机：

“我认为他们只是在整顿组织架构。制作一个模型不需要数千名员工，每个专业模型大概需要一个10人的团队。我们公司当时只用3个人就训练了一个基础模型。他们在之前的组织臃肿问题上失败了，他们只是在解决这个问题。”

这观点不无道理，毕竟“精兵简政”在科技公司重组时是常见操作。可能Meta之前步子迈得太大，现在需要“回血”调整姿态。

也有人对小扎的远见表示肯定：

“我不是扎克的忠实粉丝，但我们必须明确一点，如果没有他多年来决定开源 FAIR 成果，人工智能的现状今天将会截然不同，而且会非常封闭！”

确实，Meta在开源AI模型（如Llama系列）方面的贡献有目共睹，某种程度上推动了整个AI生态的繁荣。但“贡献”和“商业回报”之间，往往隔着一条鸿沟。

但更多人关注的是，Meta在AI赛道上是不是“有些慢了”？ 别忘了，今年早些时候，Meta就因为内部架构调整，导致其最新“Behemoth”人工智能模型的发布被一再推迟。而现在GPT-5都已经发布了，小扎能不着急吗？

他此前强调要开发“个人超级智能”，并生活在智能眼镜中，这和“业内其他人认为超级智能应该集中用于实现所有有价值的工作的自动化”的观点，确实有所不同。小扎希望由“小型、人才密集的团队”来推动AI工作，这或许是他“冻结招聘”背后，更深层次的组织策略考量。

AI狂潮，是“真香”还是“陷阱”？

Meta的“急刹车”和MIT的“零回报”报告，无疑给当前狂热的AI投资热潮泼了一盆冷水。这不只是一两家公司的个别问题，而是整个行业需要反思的共性挑战。

人工智能无疑是未来，但它不是“万能药”。企业在拥抱AI时，需要更务实、更清醒地认识到：

• AI不是一蹴而就的魔法： 它的发展需要时间，需要持续的研发投入和技术迭代。
• 落地场景是王道： 只有找到真正能解决业务痛点、带来 measurable value 的AI应用场景，才能把钱花在刀刃上。
• 人才结构需优化： 砸钱挖人固然重要，但更重要的是如何构建高效、精干的AI团队，让“人才红利”真正转化为“技术红利”。

当然，我们也不能因此全盘否定AI的巨大潜力。Meta的这波操作，或许正是为了更好地“重整旗鼓”，为未来的AI大战蓄力。毕竟，“战略性调整” 也好，“紧急避险” 也罢，最终目的都是为了在这场前所未有的科技革命中，占得先机，笑到最后。

AI的“淘金热”才刚刚开始，是“大浪淘沙”还是“泡沫破裂”，时间会给出答案。但可以肯定的是，那些盲目跟风、不求回报的“撒币”行为，是时候停下来，好好思考一下了。

引用

• Meta
• AI泡沫
• 扎克伯格
• MIT报告
• AI投资