一周前，硅谷爆出消息：Meta 以 4 年 2 亿美元的天价合约，从苹果挖走 AI 模型团队负责人庞若明，并组建超级智能实验室，誓要在 AI 竞赛中翻盘。然而，声势浩大的人才争夺战背后，却隐藏着一个残酷的现实—— Meta，这家曾经的社交媒体霸主，在 AI 的路上，可以说节节落败。
Llama 4 模型表现不及预期，被开发者质疑特调作弊；Behemoth 大模型跳票，内部测试结果惨淡；为 AI 研发提供现金流的广告业务遭遇 70 亿美元缩水，Temu 和 Shein 因特朗普关税政策大幅削减预算……
Meta 的 AI 之路，为何越走越窄？扎克伯格的百亿美元豪赌，究竟是 Meta 的绝地反击，还是另一场预示失败的转型？
作为社交媒体时代的绝对霸主，Meta 曾经坐拥着业内最顶级的资源。研究团队有着杨立昆这样的顶级科学家坐镇，资金上凭借广告业务每年千亿美元的现金流支撑。
但让人疑惑的是，它如何步步落败到了如今不得不重金抢人的局面？我们一起来回溯一下。
Meta 曾引领 2010 年的 AI 研究，推出 PyTorch 等主流研究工具。然而，与谷歌 TensorFlow 和微软 Azure AI 不同，Meta 研究长期停留在学术导向，错失了技术商业化的先机。
2022 年，生成式 AI 兴起的前夜，比 OpenAI 早三月推出聊天机器人的 Meta 本有可能最先成为拿起火把的人。可惜，BlenderBot 3 和 Galactica 因频繁输出虚假信息黯然下架。同期，杨立昆对大语言模型的公开质疑进一步加剧战略摇摆，让其错失 ChatGPT 风口。
2023 — 2024 年，在其他公司都全力冲刺大模型时，扎克伯格的 All in 元宇宙战略分散了资源，导致算力布局落后。
前期失利累积的矛盾，在 2025 年全面爆发。Llama 4 表现不佳，被开发者质疑"特调作弊"，核心人才流失；Behemoth 大模型跳票，内部测试结果惨淡，被曝或将放弃；商业化上，Meta 的 AI 应用日活仅 45 万，与其社交平台 20 亿日活的庞大体量形成鲜明对比，远低于 ChatGPT；祸不单行，特朗普政府对华加征关税导致 Temu、Shein 等主要广告客户大幅削减预算，Meta 的现金牛业务遭受重创。
面对危机，扎克伯格决定"用钱砸出一条路"：
在人才方面，不惜重金挖角，仅一个月就从 OpenAI 挖走七位核心研发人员；基础设施层面，豪掷千亿美元砸向算力，建设 1GW 的 Prometheus 和 5GW 的 Hyperion 超级集群，甚至自建 200MW 天然气发电厂保障供电；商业化上，考虑放弃开源模型 Behemoth，转向闭源开发，以寻求更清晰的变现路径。
从早期的技术领先、到 ChatGPT 时代的犹豫不决、再到如今的疯狂追赶，多节点的接连落败让 Meta 陷入了一种被双向挤压的夹心层困境：向上，无法突破谷歌、微软等老牌劲旅的技术壁垒；向下，被 OpenAI、xAI 等后来者赶超。
前有堵截，后有追兵的局面，让昔日巨头在这场 AI 时代的大战显中得愈发被动。
Meta 在 AI 竞赛中的困境并非一日之寒，而是战略误判、技术债务和组织文化问题交织形成的系统性困境。这些因素相互强化，让它一步错、步步错。
2021 年，当其他科技巨头开始布局生成式 AI 时，Meta 却全力押注元宇宙，更名并投入数百亿美元建设虚拟世界。这一决策导致两个严重后果：
首先，错失生成式 AI 的黄金发展期，直到 ChatGPT 爆火后的 2023 年 2 月，Meta 才如梦初醒般成立专门的生成式 AI 团队，而此时 OpenAI 已领先一年。内部备忘录显示，OpenAI 早在 2022 年就已采用 H100，Meta 直到 2024 年才开始大规模部署，严重拖慢模型开发进度。
其次，资源分散，元宇宙业务 Reality Labs 持续巨额亏损，2025 年第一季度达 42 亿美元，消耗了本可用于 AI 的现金流。当 Meta 终于转向 AI 时，又面临"既要追赶基础研究，又要商业化落地"的双重压力，导致战略焦点模糊。
近期，研究团队的大洗牌更动摇了 Meta 一以贯之的开源立场，其苦心经营的开发者生态面临流失困境。从社交媒体到元宇宙，再迅速转向 AI，Meta 似乎一直在寻找下一个增长点，却未能坚定执行任何一项长期战略。
这种犹疑不决的态度在前期直接累积了严重的技术债务。
一方面，Meta 将 AI 视为增量而非变量，一直没有开辟独立的商业化土壤，持续用于优化广告等现有产品。短期商业回报的偏好带来了一定收入，却让技术研发停滞不前、基础设施落后。比如，Meta 与竟对在算力上存在显著差异。而即便现在投入 130 万块 GPU 建设 1GW 算力集群 Prometheus，也需要时间消化吸收。竞争对手如 xAI 的 Memphis 集群已开始产出 Grok4 等成果，形成代际差距。
另一方面，重学术轻产品的特点阻碍了商业化。Meta 每年在研究上投入数十亿美元，产出数百篇顶会论文，却没有将其落地为用户买单的商业产品，就好比只烧钱、不赚钱，在 AI 竞赛中负重赛跑。
除了战略和技术，组织文化的混乱特质也让其难以形成稳定的技术路线。
内部人员爆料，Meta 内斗严重化、技术路线割裂、抢功主义盛行，末位淘汰催生的恐怖情绪让员工核心驱动力从技术创新异化为"避免被裁"，不少热衷研究的核心人才离职。收购 Scale AI 后，外来精英与原有团队产生摩擦，Alexandr Wang 空降领导 AI 实验室，砍掉多个学术项目引发老团队不满。政策上，Meta 为顶尖人才提供的股权激励多与短期股价挂钩，可能鼓励冒险行为而非扎实研究。
与硅谷传统的使命驱动、OpenAI 的 AGI 口号形成鲜明对比，Meta 的 AI 战略显得功利而短视，更多是应对竞争而非引领创新。而这某种层面，也源于扎克伯格领导的一言堂风格。
可见，Meta 其实已经危机四伏，即便加码投入，也需要时间消化吸收。但同时，它的竞争对手还在加速前进。那么，深陷困境的 Meta 到底有没有破局之路？如果有，在哪？
历史表明，技术范式转往往伴随着科技巨头的洗牌。社交媒体时代的 Meta 成功颠覆了传统媒体，而现在，它又面临着被 AI 新贵颠覆的困境。
但它的核心问题不在于资源匮乏，而在持续摇摆带来的危机：既失去先发优势、又缺乏后来者的灵活与专注。
如今，Meta 正试图用最野蛮的方式翻盘：砸钱、抢人、堆算力。短期内，它仍可依靠其规模优势维持一定地位。但长远来看，若不解决根本问题，很可能重蹈元宇宙的覆辙，巨额投入落空。
要扭转局面，Meta 需要的不只是金钱攻势，而是从内部发力的几个变化。
变化一：明确技术路线，放弃"既要又要"的摇摆策略，停止跟风式创新。
Meta 在上半年的丑闻频出一定程度上是因为心态崩了，眼看着各家大模型以神速迭代，DeepSeek 等 AI 新秀刷新榜单，研究团队甚至不惜测试作弊向观众卖好。如今，Meta 仍在开源与闭源之间犹豫，甚至可能放弃 Behemoth 模型。这种模糊立场或将引起更大争议。想要翻盘，Meta 必须明确技术路线：若坚持开源，则强化 Llama 生态，绑定 PyTorch 开发者，成为 AI 基础设施提供商（类似 Red Hat 模式）；若转向闭源，则聚焦企业 AI 服务等高利润场景，但需承受社区反弹风险。
变化二：注重技术的价值转化，从论文导向转向产品落地。
Meta 的 AI 研究长期偏学术，而竞争对手更注重工程化能力，需要设立"产品－研究"联合团队，打破传统壁垒。研究流程上，借鉴谷歌 Brain 与 DeepMind 的融合模式，让研究员参与产品设计，工程师介入模型优化，缩短从论文到产品的周期；产品上线后，利用 Meta 庞大的用户行为数据（如 20 亿日活社交互动）训练模型，而非依赖纯学术数据集；未来，超算集群等基础设施应优先支持已确定商业化路径的项目，而非仅满足学术需求。
变化三：调整组织架构，避免扎克伯格一言堂。
Meta 的决策过度依赖创始人，导致战略频繁转向。下一步，公司要赋予 AI 实验室更高自治权，类似 Google DeepMind，让团队独立运作，减少管理层干预。同时，优化人才激励，建立长期绩效体系，将高管薪酬与 AI 产品商业化挂钩，而非短期股价波动。需要注意的是，团队要吸取教训，在 AI、元宇宙、硬件之间明确优先级，避免资源分散。
而至于它究竟能不能挺过转型阵痛，关键就在于接下来能否明确技术路线、保持战略定力、重建工程文化。
当然，如果继续自乱阵脚，Meta 的 AI 黄昏或许将正式到来。
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