Meta正在加速調整人工智慧戰略。Meta首席執行長馬克·祖克柏12月9日，知情人士透露，Meta原計畫於2025年底發佈的下一代前沿模型“酪梨”（Avocado）已被推遲至2026年第一季度，且更傾向以閉源形式推出。這意味著Meta自2023年推出Llama系列以來的開源路線正面臨逆轉。儘管官方堅持“模型按計畫推進”，但多位公司匿名工程師指出，Avocado在訓練穩定性與推理泛化方面尚未達到商用層級，內部對它的發佈時間窗口做出了更保守的重新評估。這次延期象徵著Meta正從過去兩年強調的“開源與開放生態”轉向更具防禦性和商業導向的策略。隨著Llama架構在外部被覆刻、Llama 4反響平淡，以及OpenAI、Google、Anthropic接連抬升前沿模型門檻，Meta越來越難在開源體系中保持競爭優勢。Meta首席執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckberg）在2025年夏天曾明確暗示，公司必須“嚴格減輕風險”，這被內部視為關閉開源窗口的前兆。為了支撐閉源模型的算力需求，Meta在最新財報中將2025年資本支出上調至700–720億美元，重點投向訓練叢集與資料中心擴建，包括為Meta超級智能實驗室（Superintelligence Labs，MSL）打造的“普羅米修斯”（Prometheus）超大規模資料中心。內部人士稱，這項投入“相當於重建公司的AI地基”。01內部震盪與新領導層：從開源文化到“工業化AI”的組織重排MSL負責人汪滔Avocado的延遲只是表象，真正的變化發生在組織深處。隨著Llama 4未能達到預期，公司AI領導層經歷了多年未見的劇烈更替：FAIR與GenAI的主導權被削弱，傳統學術導向的研發體系讓位於強調產品落地與閉環速度的MSL。這一輪重排因祖克柏大規模引入外部高端人才而加速。通過與Scale AI的143億美元交易，Meta將其創始人汪滔(Alexandr Wang)納入核心決策鏈條，由他領導精英化的MSL，Avocado的開發就集中在該實驗室。汪滔及其團隊帶來了與Meta常年文化完全不同的一套工作方法：閉環管理、減少跨組輸入、高壓節奏以及強調“先做Demo，別寫報告”（Demo, don’t memo）的工程風格。這套節奏與FAIR的開放式研究文化衝撞強烈。多位Meta員工指出，以前的Meta重視跨團隊評審與透明共享，而現在的MSL更像“公司內部的封閉創業公司”。即將離職的首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）在最新的組織調整中，AI相關團隊出現多輪重組與裁撤，FAIR的部分研究方向被縮減，600多名與基礎研究相關的人員被裁撤，直接促使首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）宣佈將離職創業。過去依靠協作與學術氛圍推進模型研發的模式，正在被一種“工程先行、商業優先”的體系取代。新的AI領導層將重點放在模型能力的產品化、推理最佳化和安全控制，而非追求開源影響力。在內部討論中，“開源是否已完成使命”成為最常被提及的衝突話題之一。02硬體路線圖調整：元宇宙退居次席，AI成新核心敘事Meta推遲發佈XR眼鏡至2027年AI戰略重排也迅速波及Meta的硬體路線圖。公司2025年啟動了對硬體部門Reality Labs的全面審查，多個增強現實XR原型項目被降級或暫停，Quest系列的未來迭代節奏明顯放緩。Meta計畫在未來兩年逐步削減元宇宙預算，把資源重心轉向與AI模型直接協同的智能眼鏡、語音助手和本地推理裝置。內部檔案顯示，下一代自研ASIC推理晶片可能提前量產，其目標不是服務虛擬世界，而是加速閉源前沿模型的終端推理效率。Meta工程團隊被要求重新定義晶片的矩陣計算性能與視訊記憶體頻寬，圍繞Avocado和後續模型建構定製加速路徑。在基礎設施層面，Meta也在從“自建為主”轉向更務實的混合模式。該公司已同CoreWeave、甲骨文和Blue Owl Capital進一步擴大合作規模，並推動270億美元的“Hyperion”資料中心計畫，以填補閉源模型部署所需的高強度算力缺口。多位員工形容，這一輪調整“意味著元宇宙時代的終結”。曾經作為戰略核心的Reality Labs，如今不得不把更多資源和頻寬讓位給AI。03一場橫跨技術、組織與資本的全面轉向Avocado的延期不僅是一項研發進度調整，而是Meta戰略方向清晰轉折的外化訊號。在開源優勢被競爭對手快速消解、內部組織被迫重整、市場要求加速兌現投資回報的三重壓力下，Meta正在從根本上重寫其 AI發展路徑：從研發文化到組織架構，從硬體規劃到資本投入，所有關鍵要素都在圍繞“閉源前沿模型”重構為一個更封閉、更集中、更以商業結果為導向的體系。這不是一次普通的方向微調，而是繼2012年全面擁抱移動網際網路、2020年押注元宇宙之後，Meta十多年來的第三次戰略大遷徙。不同的是，前兩次轉向由外部趨勢驅動，而這一次，則是Meta在激烈競爭環境中不得不做出的生存式選擇，其範圍之廣與牽涉層級之深，已遠超以往。一名參與Avocado項目的工程師總結得更直接：“我們已經從‘討論未來’轉向‘爭取領先’。現在的Meta，不是追願景，而是在用全部資源確保不會被時代甩下。” (騰訊科技)
