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　　猫眼电影记者 黄凤莲 报道P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR

初稿：YokyVibe editing：王兆洋 + ChatGPT

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。

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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。

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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。

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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。

某种意义上今天Meta才算真正加入AI战局。这不再是一场科学家主导的探索，而是一场创始人CEO扎克伯格亲自领军的战争，回归到扎克伯格最熟悉的领地：资源调配、平台整合、舆论节奏和对手施压——Move faster，break more things。

对于整个行业而言，这才是那个“原汁原味的扎克伯格”。

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