白宮稱，對伊朗的毀滅性襲擊增強了其在即將舉行的談判中的籌碼，但一些官員表示，伊朗仍有可能部署更多導彈。本月初，在以色列吞併的戈蘭高地與敘利亞邊境附近，可以看到一枚伊朗導彈的殘骸。 （圖片來源：Erik Marmor/Getty Images）據熟悉情報評估的美國官員稱，伊朗的武器庫中仍然擁有數千枚彈道導彈，可以通過從地下儲存區取出發射裝置來使用這些導彈。在這些評估出台之際，美國正努力鞏固一項停火協議，該協議將全面開放荷姆茲海峽，並使伊朗、美國軍隊和該地區的國家免受進一步襲擊。一些美國官員表示，他們擔心伊朗會利用戰爭間歇期重建其部分導彈武庫。美國國防部長皮特·赫格塞斯本周告訴記者，伊朗的導彈計畫“實際上已被摧毀”，發射裝置和導彈“已被耗盡、摧毀，幾乎完全失效”。然而，美國情報報告描繪的景象表明，伊朗能夠重建部分導彈力量。儘管美國官員稱伊朗超過一半的導彈發射裝置已被摧毀、損壞或埋藏於地下，但他們也表示，剩餘的許多發射裝置可以修復或從地下設施中挖掘出來。美國和以色列官員表示，伊朗的導彈庫存也在衝突中減少了大約一半，但它仍然保留著數千枚中短程彈道導彈，這些導彈可能會從藏匿處被取出或從地下設施中被回收。美國官員表示，伊朗目前擁有的單向攻擊無人機數量遠低於戰爭初期的一半，因為伊朗在衝突中消耗了大量無人機，而且德黑蘭的武器生產基地也遭到了美國和以色列的襲擊。美國官員表示，伊朗仍然擁有少量巡航導彈，如果談判破裂，這些導彈可能被用來襲擊波斯灣的船隻或試圖奪取島嶼的美軍。“伊朗展現出了驚人的創新能力和快速重組軍隊的能力，”中東研究所政策副總裁、前中央情報局分析師肯尼斯·波拉克說。“除了以色列軍隊之外，他們比大多數中東國家的軍隊都要強大得多。”鑑於美國和以色列為打擊伊朗國防工業所做的努力，美國分析人士預測，伊朗軍方不太可能很快恢復到戰前的導彈和無人機數量。但伊朗已被證明是一個頑強的對手，一些美國政府分析人士預測，伊朗仍有可能部署部分彈道導彈發射裝置。以色列官員表示，戰爭期間伊朗約三分之二的彈道導彈發射裝置被摧毀，但他們也指出，伊朗方面可能已經回收了許多被美以空襲掩埋在地下的發射裝置。以色列官員還表示，伊朗目前仍擁有超過1000枚中程導彈，而戰爭初期伊朗估計擁有2500枚中程導彈。其餘導彈要麼已被發射，要麼已被摧毀。負責監督駐中東美軍的美國中央司令部發言人拒絕置評，並指出美國高級軍事官員最近已就美以空襲行動的規模發表聲明。周三，美軍參謀長聯席會議主席丹·凱恩將軍表示，空襲摧毀了伊朗的國防工業基礎。他說，美國投放了超過13000枚彈藥，打擊了伊朗的導彈和無人機儲存設施、海軍以及國防工業，“以確保伊朗無法重建向境外投射力量的能力”。白宮發言人安娜·凱利表示，美軍已經實現了所有目標。凱利表示：“這一重大的軍事勝利使得副總統范斯、特使維特科夫和賈裡德·庫什納能夠以最大的籌碼進行談判，從而徹底消除對美國軍隊和我們國土的威脅。正如副總統今天上午所說，如果伊朗方面願意真誠合作，他希望能夠進行積極的對話。”史蒂夫·維特科夫和賈裡德·庫什納是美國特使，他們將於周六與范斯在巴基斯坦伊斯蘭堡與伊朗舉行會談。戰前空軍實力薄弱的伊朗長期以來一直依賴其導彈武庫來投射力量打擊敵方並威懾攻擊。在1991年伊拉克戰爭中，攔截敵方導彈是美國面臨的一項重大挑戰，因為伊拉克使用的許多飛毛腿導彈都是機動式的。為了阻止導彈發射，美國及其盟友英國向伊拉克派遣了特種部隊，而不僅僅依賴空襲。但美國和以色列對伊朗導彈的打擊完全是通過空中進行的。更棘手的是，伊朗的導彈發射基地深埋於山體內部。以色列官員表示，以色列集中精力用空襲封鎖導彈發射井的出口隧道，但基地本身卻難以摧毀。雖然以色列未能將伊朗發射導彈的能力完全消除，但以色列官員表示，在戰爭的大部分時間裡，將伊朗的發射能力降低到每天 10 到 15 枚導彈，這已經是一項成就，而戰爭初期，伊朗每天的發射量高達數十枚。限制伊朗未來的軍事能力不僅取決於美國和以色列軍隊是否會發動新的襲擊，還取決於制裁和出口管制。伊朗結束衝突的要求之一是解除所有一級和二級制裁，這些制裁懲罰與伊朗有貿易往來的國家。“這件事最重要的啟示之一是，伊朗即使實力只有之前的幾分之一，仍然可以成為控制海灣地區和平與安全的主導力量，”戰略與國際研究中心的喬恩·奧特曼說。“他們擁有巨大的優勢，他們每不輸一天，就是贏一天；而我們每輸一天，就是輸一天。”2026 年 4 月 11 日印刷版刊登。 (invest wallstreet)

有些路，走上去就回不了頭。沒有規矩，不成方圓。過去幾年，網際網路行業從野蠻生長走向精細化營運，企業對內部紀律的整肅力度也在同步升級。從流程管控到人員追責，從制度完善到文化重塑，合規已成為懸在網際網路大廠頭頂的一把利劍，這把劍既指向外部監管的紅線，也指向企業內部治理的底線。作為網際網路巨頭之一，字節跳動自然也身處其中。從近年密集的通報與追責動作來看，這把利劍同樣懸在了它的頭頂，而一次次真刀真槍的追責，也在一步步把字節內部治理的深層次問題挖出來、解決掉。日前，字節跳動企業紀律與職業道德委員會發佈了中國大陸地區2026年1號通報，披露2025年四季度內部違規案例的處理情況。圖源：澎湃新聞通報顯示，共有65人被辭退，10人被實名通報，7人因涉嫌刑事犯罪被移交司法機關處理，同時被納入行業聯盟名單、扣罰期權。這並非字節跳動第一次發佈此類通報。近兩年來，字節跳動一直以較高頻率對外公佈內部違規處理情況。官方資料顯示，2024年全年，字節跳動共辭退員工353人，其中39人被移送司法機關。2025年三季度通報顯示，120名員工因觸犯公司紅線被辭退，其中28人被實名通報，這28人中有14人因涉嫌刑事犯罪被移交司法機關處理，公司同步將其資訊通報行業聯盟，並取消其期權；另有4人因違規情節惡劣，也被同步通報行業聯盟或取消期權。圖源：視訊號此外，2025年全年，針對員工向外部人員出借飛書工作帳號、參加外部付費訪談等洩露保密資訊的行為，字節跳動共發起12起民事訴訟。截至目前，其中9起已提交立案並進入審理程序；2起在涉事人員道歉、賠償後，公司予以和解；另有1起已獲一審勝訴判決。而本次通報的一個顯著特點，是將資訊安全類違規放在突出位置。通報中提到，有9人因出借飛書工作帳號、辦公裝置被辭退。此外，違規獲取、儲存、洩露、訪問保密資訊，以及非工作場景獲取內部涉密資訊等行為，均在打擊範圍之內。對於一家以資訊分發為核心業務的公司而言，資訊安全無疑是命門所在。出借帳號看似小事，背後卻可能引發核心營運資料、業務資訊與組織架構的洩露風險。通報中特別指出，對於主觀惡意明顯、嚴重損害公司利益的員工，將依法追究法律責任。這意味著，內部違規處理已從紀律處分延伸至法律追責層面。通報還披露了兩起與社交媒體相關的案例。一名前員工在脈脈上發佈組織調整的不實資訊並洩露內部保密內容，引發外部傳播；另一名前員工多次通過小紅書洩露內部保密資訊，並營運個人帳號開展付費面試輔導，兩人均被辭退。圖源：澎湃新聞這類“離職後利用公司資訊變現”的行為，在網際網路行業時有發生。字節對此一貫態度堅決，發現即公開通報追責，毫不手軟。據瞭解，前不久，字節跳動已發佈“員工社交媒體帳號申報和內容規範指引”，要求員工申報社媒帳號，規範社媒行為。圖源：小紅書種種動作表明，字節正從制度層面加強對資訊安全和員工行為的約束，試圖在效率與安全之間尋求新的平衡。誠然，這種制度上的收緊，也在公司內外引發了一些討論。有觀點認為，網際網路公司的核心競爭力在於速度與效率，過於嚴苛的內部管控可能影響員工積極性。但從另一個角度來看，平台規模越大、業務越複雜，內部合規能力的重要性就越突出。一個公司的治理水平，最終會體現在其產品、服務和品牌上。一旦內部管理存在漏洞，資訊隨意洩露、帳號隨意出借，長期而言，對平台信譽也是一種損耗。如果將視線擴展至整個網際網路行業，類似動作並不鮮見。以騰訊為例，2025年全年，騰訊反舞弊調查部共發現並查處觸犯“騰訊高壓線”案件七十余起，九十餘人因觸犯“騰訊高壓線”被解聘，其中二十餘人因涉嫌犯罪被移送公安機關處理，另有三十餘名外部涉案人員被一併抓獲。圖源：陽光騰訊阿里巴巴也不例外，2023至2025財年，阿里累計將111名涉腐員工移送司法機關，其中2023財年45人、2024財年33人、2025財年33人，目前已有9起案件審結。此前，餓了麼原首席執行長因涉嫌職務犯罪被帶走調查，據悉該案也源於阿里內部調查並主動報案。圖源：小央視訊抖音從這些案例來看，近年來網際網路大廠在內部治理上的投入與力度確實在不斷加大，野蠻生長時期遺留的灰色地帶正被逐步清理。尤其字節跳動，在行動節奏與制度化建設上表現得更為突出。用制度管人、用法律追責、用行業聯盟機制形成聯合懲戒，這套組合拳顯著提高了違規成本。在李響看來，字節跳動已形成季度性通報的慣例，這種常態化機制本身比一次性的重拳會更加有用。就拿此次通報來說，7人被移交司法機關，65人被辭退。這些數字背後，是字節跳動在內部治理上一套具體的操作邏輯。就通報內容而言，字節重點打擊的是資訊安全類違規和社交媒體洩密行為，這與其作為網際網路平台的資料敏感性密切相關。同時，將違規人員納入行業聯盟名單，意味著跨企業的聯合懲戒機制正在形成，違規者將面臨更高的職業風險。字節跳動的特別之處在於，它將內部治理的節奏相對高頻，制度上也較為細緻。它並非偶爾發佈一次通報，而是形成了季度性披露的慣例；不只是內部處理，而是敢於公開通報、發起民事訴訟、納入行業聯盟。這種透明度與執行力，折射出字節對內部治理的高度重視，也表明網際網路大廠的反腐正在走向常態化、體系化。整體來看，網際網路大廠們似乎在一夜之間達成了某種共識，即粗放式增長的時代過去後，內部治理水平正在成為衡量企業健康度的重要指標。經過多年發展，網際網路行業的競爭邏輯正在發生變化，過去拼的是擴張速度，如今則越來越看重精細化營運與合規能力。從這個意義上說，大廠加強內部治理，某種程度上是行業走向成熟的必然過程。這不是某一家公司的選擇，而是整個行業進入新階段後的集體轉向。根據公開資訊，阿里、騰訊、美團、京東、字節等大廠均設立了反舞弊部門，發佈年度通報，建立永不合作機制。每一份通報，每一次處理，都是這個轉變過程中的具體表現。京東集團廉潔合作指南  圖源：京麥商家中心抖音此前發佈的永不合作主體清單內部治理沒有終點。只要公司還在運轉，就會不斷出現新的問題。利益驅動下，總有人試圖尋找規則的縫隙。從網際網路大廠的角度看，每一次內部通報，表面上是堵漏洞，其實也是在給自家員工和外面的人傳遞一個明確訊號：大廠的規矩不是擺設，誰碰了紅線，就得付出真代價。現在網際網路行業早就過了搶地盤、拼增長的階段，競爭越來越看內功。大家拼到最後，比的不是誰跑得快，而是誰內部管理更紮實、更能守得住底線。說到底，對一家大廠而言，內部治理水平怎麼樣，越來越直接地決定著它能跑多遠。這不是可以慢慢來的選擇題，而是必須面對的生存題。如今市場競爭這麼激烈，監管、使用者、輿論都在盯著，那家要是敢在這個問題上視若無睹，覺得“差不多就行”，遲早會栽跟頭。所以，大廠們必須也不得不把內部治理真正擺在核心位置。換句話說，在這個拼耐力、拼底線的存量時代，誰能把內部治理做實了，誰就多了一張底牌；誰還在敷衍了事，終就會被甩在身後。 (電商派)

當地時間10日，伊朗情報部門表示，過去幾天，伊朗情報部門人員查明並逮捕了30名為美國和以色列從事間諜活動的人員，包括其在伊朗境內的代理人和行動人員。 (紅星新聞)

總台記者當地時間3月1日獲悉，伊朗首都德黑蘭發生多起爆炸。據法新社報導，當地時間3月1日，以色列軍方表示，已開始對伊朗首都德黑蘭腹地深處目標實施打擊。以軍方表示，以色列國防軍正在“德黑蘭心臟地帶”打擊伊朗政權目標。報導稱，隨著襲擊持續進行，德黑蘭響起了數次爆炸聲，部分建築冒出濃煙，目前暫不能確定被襲擊的具體目標。2月28日，以色列和美國對伊朗多地發動軍事打擊。伊朗隨即予以回擊，打擊以色列、以及美國位於中東地區包括阿聯、卡達等國的美軍基地。當地時間今天（3月1日）上午，阿聯迪拜、卡達多哈等地再次傳出爆炸聲。據伊朗媒體3月1日報導，德黑蘭紅新月會說，美國和以色列對伊朗發動軍事打擊以來，在首都德黑蘭共發動60起襲擊，造成57人死亡。另據央視新聞，當地時間3月1日中午，伊朗宣佈在28日的美以襲擊伊朗的軍事行動中，伊朗警察部隊情報部門司令雷扎伊安遇襲身亡。伊朗民眾集會悼念哈米尼高呼反美反以口號當地時間3月1日凌晨5時，伊朗宣佈最高領袖哈米尼在此前一天美國和以色列對伊朗實施的軍事行動中遇害。3月1日當天，大批伊朗民眾聚集在首都德黑蘭等地進行哀悼活動。伊朗政府宣佈，自3月1日起開始為期40天的國家哀悼。伊朗最高國家安全委員會秘書拉里賈尼說，臨時領導委員會將很快成立，並將選舉新的最高領袖。(極目新聞)

馬克·祖克柏在4年前為Meta設立的龐大“元宇宙”構想，終於不得不在虧錢的現實下低頭，項目面臨縮減甚至終結。VR部門裁員1500人據知情人士透露，周三，Meta旗下Reality Labs首席技術官兼負責人安德魯·博斯沃思已召集員工於召開全體會議，並敦促員工親自參加。他在內部稱這是今年“最重要的”會議，會議的主要議題是：裁員。據博斯沃思發佈的一份內部公告顯示，受影響的員工將於周二上午開始收到裁員通知。彭博社本周早些時候報導稱，此次裁員預計將影響Reality Labs集團約10%的員工，該集團擁有約15000名員工，即大約1500人。受此消息影響，周三Meta股價收跌2.47%，報615.52美元/股，已是連續第三個交易日下跌，距離去年8月創下的歷史高點越來越遠，總市值縮水到1.55兆美元。根據博斯沃思的備忘錄，作為縮減計畫的一部分，Meta正在調整其元宇宙業務，將重心轉向移動裝置。博斯沃思還寫道，Meta計畫削減在虛擬現實領域的投資，以使業務“更具可持續性”。Meta發言人表示：“我們上個月說過，我們將把部分投資從元宇宙轉向可穿戴裝置。這是這項舉措的一部分，我們計畫將節省下來的資金再投資於可穿戴裝置，以支援其今年的發展。”5年虧730億美元Reality Labs是Meta的硬體和其他未來產品研發基地，包括VR頭顯、AI眼鏡和虛擬世界產品。但自2021年初以來，Reality Labs已虧損超過730億美元，因為許多投資尚未產生實質性收益，持續拖累Meta的財務狀況。但這並不意味著Meta完全放棄元宇宙，而是將繼續開發，但會將重點放在移動裝置上，而不是公司最初設想的全沉浸式VR頭顯。負責建構元宇宙軟體體驗的團隊，現在被稱為Horizon，將“加倍努力，把最好的Horizon 體驗和AI建立工具帶到移動端”，博斯沃思寫道。“鑑於移動端擁有更大的潛在使用者群和最快的增長速度，我們將團隊和資源幾乎全部轉移到移動端，以繼續加速移動端的普及。”Meta也將繼續投資VR頭顯和相關功能，但力度會有所減弱。博斯沃思寫道：“從今天起，VR將以更精簡、更扁平化的組織形式運作，並制定更明確的路線圖，以最大限度地提高長期可持續性。”訪問以下網址，訂閱最新新聞電郵：https://nbwpress.com/subscribe.html同時一份內部備忘錄顯示，Meta公司還將關閉旗下三家VR遊戲和內容工作室。即將關閉的工作室包括：以將《生化危機4》移植到VR平台而聞名的Armature；開發了《阿斯加德之怒》和《漫威力量聯合》等遊戲的Sanzaru；以及開發了《死侍VR》和《叛逃者》等遊戲的Twisted Pixel。虛擬現實健身工作室Supernatural將繼續為現有產品提供支援，但將停止開發新的內容和功能。Meta旗下還有五家其他內容和遊戲工作室，包括Beat Games、BigBox、Camouflaj、Glassworks和OURO。轉投AI硬體領域在首席執行長馬克·祖克柏下令高管們控制2026年預算的同時，該公司正向人工智慧領域投入數百億美元，其中包括擴大對Meta旗下秘密研發實驗室TBD Lab的資金投入。TBD Lab的任務是建構他所描述的“超級智能”。為了組建團隊，Meta開出了豐厚的薪酬方案來吸引頂尖的人工智慧研究人員和工程師，同時還達成了代價高昂的交易來加速實現其雄心壯志。2025年，Meta向Scale AI投資143億美元，並聘請其首席執行長Alexandr Wang，這是Meta人工智慧戰略全面調整的一部分。去年底， Meta還斥資超過20億美元收購了快速發展的AI代理初創公司Manus，從而在AI領域進行了大手筆投資。去年12月，Meta高管們討論了削減元宇宙團隊高達30%的預算，旨在調整預算並將更多資金投入到其他項目，例如人工智慧眼鏡。Meta已與依視路陸遜梯卡集團（EssilorLuxottica SA）合作，為雷朋（Ray-Ban）和歐克利（Oakley）等品牌開發了一系列人工智慧眼鏡。祖克柏表示，這些眼鏡的表現超出預期，並且仍然是他提高Meta人工智慧助手普及率計畫的關鍵組成部分。據知情人士透露，Meta正與依視路陸遜梯卡集團（EssilorLuxottica SA）商討，計畫在今年年底前將人工智慧智能眼鏡的產能翻一番，這凸顯了該公司對人工智慧的日益重視。知情人士表示，Meta已提議到2026年底將年產能提升至2000萬副或更多。“元宇宙”根本玩不轉元宇宙——一個人們可以工作、娛樂和鍛鍊的虛擬世界——是一項耗資巨大的工程。Meta公司投入巨資開發高端VR頭顯和虛擬化身等數字功能，以應對與其他科技公司的激烈競爭。然而，這種競爭並未出現，元宇宙的發展也遠未達到首席執行長馬克·祖克柏在2021年將公司從Facebook更名為Meta時的預期。根據Meta最新發佈的收益報告，僅在2025年第三季度，Reality Labs的營運虧損就高達44.3億美元。據市場研究公司IDC最新資料顯示，Meta在2025年前三個季度僅出貨了170萬台Quest虛擬現實頭戴式顯示器，與2024年同期相比下降了16%。IDC資料與分析副總裁弗朗西斯科·傑羅尼莫表示：“所有關於AR（增強現實）和VR（虛擬現實）將取代智慧型手機的想法都沒有實現，而且永遠不會實現。”Meta公司多年來投入數十億美元用於其元宇宙概念（一個人們可以社交、購物、娛樂等的3D虛擬世界），並伴隨著虛擬現實技術的創新，但近年來消費者對元宇宙的興趣有所下降，最終導致虧損。根據Google趨勢資料，“元宇宙”一詞的搜尋量在2021年末至2022年初達到頂峰，此後搜尋量有所下降。YouGov去年2月進行的一項調查發現，到2024年，大多數美國人還沒有使用過元宇宙。是什麼阻礙了美國人使用元宇宙：·過去12個月裡，只有26%的美國人使用過元宇宙。·大約十分之一的美國人表示，沒有任何品牌存在感能夠吸引他們進入元宇宙。·29%的非元宇宙使用者表示，如果裝置成本降低，他們會更傾向於加入。·23%的人表示，如果能有更多他們感興趣的元宇宙活動或體驗，他們會更願意加入。·相比之下，22%的受訪者表示，更強有力的安全和隱私保護可能是決定性因素，19%的受訪者表示，如果無需VR頭顯即可使用元宇宙，他們會更感興趣。 (美股財經社)

此事在索尼亦有記載三星電子內部供應鏈近期出現不同尋常的“博弈”：負責半導體製造的 DS（裝置解決方案）部門，拒絕了生產 Galaxy 智慧型手機的 MX（移動體驗）部門提出的長期（超過一年）記憶體供貨協議（LTA）請求。韓國資訊分析師twi@jukan05 發佈獨家文章，三星 DS （Device Solutions）部門通知 MX （Mobile eXperience）部門，將移動 DRAM 的供貨方式改為季度（三個月）合約。面對“晶片通膨”（Chipflation）的衝擊，MX 部門甚至派出高層主管與同集團的 DS 部門進行緊急談判，但最終僅爭取到了第四季度（截止年底）的移動 DRAM 供貨合同。MX 部門急於簽訂長期合同，是因為移動 DRAM 價格正以驚人的速度暴漲。例如，Galaxy 系列主推的 LPDDR5X 12GB 晶片，在 11 月底的市場價格已飆升至約 70 美元，比年初（約 33 美元）翻了一倍多。移動 DRAM 價格飛漲給 MX 部門的盈利防線帶來了巨大挑戰。同時，佔智慧型手機成本最大部分的移動應用處理器採購價格也在逐季上漲。資料顯示，三星 DX 部門（MX所屬大部門）的移動AP採購額，從去年第三季度的 8.7051 兆韓元躍升至今年第三季度的10.9275兆韓元，增幅達25.5%。AP在 DX 部門總原材料採購中的佔比也從16.6% 提高到19.1%。通常情況下，移動AP佔智慧型手機成本約20%，記憶體晶片佔約15%。隨著晶片價格飆升，分析認為這些核心元件佔總成本的比例至少增加了5個百分點。目前，MX部門正因明年初Galaxy S26系列的定價策略而陷入深度困境。然而，在MX部門為盈利掙扎的同時，DS部門則堅定地抓住記憶體“超級周期”帶來的高利潤機遇。行業人士解釋稱，由於 AI 加速器不僅消耗 HBM，也大量吸納 LPDDR 記憶體產能，DS 部門必須以盈利性為核心調整產品組合。隨著三星集團內部事業部責任制管理的體系日益鞏固，即使是內部交易，也必須優先服從市場經濟邏輯。 (AMP實驗室)

2025年10月底，Meta AI部門宣佈裁員600個職位，甚至核心部門的研究總監，同時掌管AI業務的高管紛紛離職、被邊緣化，就連圖靈獎得主Yann LeCun也被認為自身難保。一方面祖克柏在用上億美元的年薪挖AI人才，但同時又如此決絕的裁員，這樣割裂的行為背後是因為什麼？於是我們採訪了Meta的前FAIR研究總監AI科學家田淵棟、參與了Llama 3後訓練的前Meta員工Gavin Wang、矽谷資深HR專家以及一些匿名人士，試圖還原一下Meta的Llama開源路線到底發生了什麼：為什麼Llama 3還讓眾人驚豔，而僅一年之後的Llama 4就如此拉胯？中間發生了什麼？Meta的開源路線從一開始就註定是個錯誤嗎？AI大模型激烈對戰的當下，一個烏托邦式的AI研究實驗室還能夠存在嗎？01 FAIR與GenAI的誕生 Meta的AI十年佈局與架構搭建首先來看看Meta對AI佈局的整個公司架構。2013年年底，祖克柏開始搭建Meta的AI團隊。當時，Google收購了Geoffrey Hinton的DNN團隊，將Hinton招入麾下，同一時間，Meta將Yann Lecun請來坐鎮AI的發展。至此，圖靈獎三巨頭的兩位開始步入商業科技來主導AI研發。在祖克柏邀請Yann LeCun加入Meta的時候，後者提過三個條件：1.不從紐約搬走；2.不會辭去在紐約大學的工作；3.必須開展開放的研究，公開發佈所做的所有工作，並將程式碼開源。所以，一開始Meta的路線就是開放原始碼的。Yann LeCun進入Meta之後，開始著手前沿的AI研發，組建了Fundamental AI Research實驗室，也就是大名鼎鼎的FAIR實驗室，主導人工智慧的前沿研究。田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：FAIR是負責前沿研究的，就是做一些現在目前看起來沒有特別大的應用，但是新的想法、新的思路、新的演算法、新的框架、新的模型架構。這樣的探索之後可能會有一些大的突破，大概是這樣的一個邏輯。但是對於Meta來說，最終還是要看到AI在自身產品上的進展。於是和FAIR組平行設定了一個組叫“Generative AI”，簡稱“GenAI”組。這個組裡面分別有不同的功能團隊，包括了Llama開源模型的研發，將AI能力運用到產品上的Meta AI團隊，還有AI算力基建的資料中心團隊，其它的還有一些小部門，比如說Search（搜尋），Enterprise（企業服務），Video-gen（文生視訊）模型等等。GenAI和FAIR是平行關係，這像是一個天平，一邊是前沿科研，一邊是產品化。理想情況下，前沿研究能帶來更好的產品力，而產品賺錢了能讓管理層有更大的動力撥款給FAIR去做研發。田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：比如FAIR會提供一些很好的想法和工作給GenAI去用，讓GenAI把這些想法和工作放進生產，然後在下一代模型中使用出來。很多人的初心就是說想做一些不一樣的東西，或者是與眾不同的方向、工作。能不能真正地實現AGI（通用人工智慧）？這其實是個比較大的問題。陳茜矽谷101聯合創始人：所以FAIR的目的是AGI，但是GenAI它的目的是怎麼把AI放在Meta現有的產品中，讓AI發生效應。田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：對，應該說主要一方面是Llama，Llama是一個很大的模型。還有就是怎麼樣把AI比較好地用在一些具體的應用上。但是，讓這樣的天平始終保持平衡，是一個很理想化的烏托邦狀態。而這個烏托邦狀態的前提是，Meta的AI模型水平一直是要保持最領先的，或者說，至少是在開源賽道最領先，且不落後閉源模型太多的。圖片來源：Meta AI陳茜矽谷101聯合創始人:你覺得在FAIR最快樂的一段時光是什麼時候？田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：我覺得從我入職FAIR之後一直到2022年，這段時間是很開心的。因為大語言模型來了之後，整個生態或者說研究者之間的關係發生了一些變化。因為大語言模型來了之後，算力成了很重要的一個因素。因為算力是有限的，所以就會產生各種問題、各種矛盾。大家都要訓練一個很大的模型，如果是這樣的話，相互之間就開始有一些問題，比如說如果我卡多了，你卡就少了。因為卡不多就沒辦法訓練出很好的模型，所以在2023年之後這段時間之內，狀態肯定不會像以前那麼好。而Meta的AI天平是如何失衡的呢？我們可以從Llama的四代發佈中，看到一些端倪和痕跡。02 “開源之光” Llama的昔日驕傲與滑鐵盧？之所以Meta給自家大語言模型取名“Llama”，據說是因為考慮到Large Language Model的縮寫“LLM”不太好發音，所以就補上了元音字母。“Llama”朗朗上口也便於記憶傳播。也正是這樣，大語言模型命名自此才和“羊駝”扯上了關係。Chapter 2.1 Llama 1：開放原始碼的“種子”我們先來看看Llama 1，這也為Meta的大模型“開源”路線奠定了基礎。2023年2月24日，Meta發佈Llama模型，主打“更小參數更好效果”（多規模：7B/13B/33B/65B），強調當時的13B模型可以在多項基準上超過175B參數的GPT-3。而Llama在官宣之後的一周，權重在4chan上以種子形式被“洩露”，引發了AI社區對開源模型的廣泛討論，甚至還引發國會參議員致信質詢Meta。雖然有不少質疑的聲音，但業界對Llama的“意外洩露”出人意料的支援，而這也被視為“大模型開源”的格局重塑，並且很快催生出了諸多的民間微調項目。我們在這裡稍微解釋一下大模型的“開源”定義。其實Meta也不是完全的開源。Meta稱之為“開放權重”（Open weights）。在機器學習中，有三個部分：結構（architecture），權重（weights）和程式碼（code）。所謂“權重”，就是模型學習到的所有參數數值。模型訓練完成後，所有參數會存成幾個巨大的二進制檔案。每個檔案裡保存著每一層神經網路的矩陣數值。而在推理時，模型程式碼會載入這些權重檔案，用GPU進行矩陣運算生成文字。所以“開放權重”就意味著向公眾提供訓練好的參數檔案，外界可以本地載入、部署和微調，但還不是完全的“開源”，因為真正的開源意味著公開訓練資料、程式碼和許可等等。但Meta並沒有公開這些資訊，甚至之後的Llama2、3、4代都僅僅是開放權重，只是在許可證的政策上有些鬆動。雖然Llama屬於“半開源”，但比起OpenAI，Anthropic和Google完全閉源、只通過API介面來提供模型能力服務的公司來說，已經算給開源社區帶來非常旺盛的生命力了。Chapter 2.2 Llama 2: 開放“可商用”2023年7月28日，Meta聯合微軟發布了大模型Llama 2，包含7B、13B和70B參數的三種參數變體。新一代模型的“開源”雖然也是“開放權重”，但對比Llama 1的不可商用、只能申請研究用途而言，Llama 2是一個免費可商用的版本，更放寬了許可證的權限，而Wired等雜誌更是指出，Llama 2 讓“開放路線”對抗封閉模型巨頭成為現實。而我們看到，Llama 2很快在開發者社區風靡起來，它的可得性顯著放大了生態和AI開發。之後，就到了2024年的Llama 3，這也是Llama系列最為輝煌的時刻。Chapter 2.3 Llama 3系列: 逼近閉源陣營步入Llama3的時代，Meta已經成為AI開源社區的頂流存在。2024年的4月到9月，Meta連發三個版本的模型迭代。2024年4月18日，Meta發佈8B、70B兩個規格的Llama 3版本，稱同等規模“顯著超越Llama 2”，並將其作為Meta AI助手的底座之一。之後的7月23日，Meta推出405B、70B、8B三檔Llama 3.1模型，並宣稱405B是“全球最強的開放可得基礎模型”之一；同時登陸AWS Bedrock、IBM watsonx等平台。僅兩個月之後的2024年9月25日，Meta推出Llama 3.2，主打小而全的多模態，新增1B與3B輕量文字模型與1B與90B的視覺多模態模型，面向終端/邊緣場景；AWS等平台同步接入，開源框架平台OLlama亦可本地運行。我們採訪到了Llama 3團隊的Gavin Wang，他負責Llama 3的後訓練工作，對我們表示當時整個Meta，GenAI團隊是在以“光速”前進，真的有種“AI一天，人間一年”的感覺。Gavin Wang前Meta AI工程師，從事Llama 3後訓練：當時Llama3.1/3.2確實是有很多很好的進展，比如多模態是在這個階段裡面發佈的，包括後面他們做Lightweight model（輕量化模型）1B/3B的。我覺得這時候產品化生態取得了很大進展，很多的社群都有支援，包括我有朋友在Llama Stack團隊，他們就是專門支援整個Llama的生態在企業級或者說小企業級的落地。Llama 3的強勢出擊，特別是450B版本被認為是在模型能力上對閉源陣營的逼近，也被認為將快速推動AI應用的落地。而對於Meta內部員工來說，特別是在Llama組的AI工程師們，這是一件非常讓他們值得驕傲的項目。Gavin Wang前Meta AI工程師，從事Llama 3後訓練：當時的敘事是說，Meta是大廠裡面唯一一個剩下開放原始碼的模型，而且還對整個開源生態很有貢獻。當時我覺得很多人都會覺得，這不僅僅是在做一份工作，而是我們真的就是在支援整個AI的前沿的發展，你做的每一件事情都感覺非常有意義，我當時是非常自豪的感覺。我出去跟別人說，我是在做Llama 3的團隊，一些創業公司的創始人他們都會說：非常感謝你的努力。感覺整個技術圈，尤其是AI創業圈，都在指望Llama。Meta乘著東風，期望Llama 4的發佈，能進一步的擴大自身在AI開發社區的影響力，保持“頂尖大模型中的唯一開源存在”。祖克柏在2025年1月底財報會議後發帖說，“我們對Llama 3的目標是使開源與封閉模型具有競爭力，而我們對Llama 4的目標是領先。”然而，三個月之後的Llama 4發佈，卻是一場徹底的災難和滑鐵盧。Chapter 2.4 Llama 4: 滑鐵盧2025年4月5日，Meta推出Llama 4的兩個版本（Scout與Maverick），宣稱多模態與長上下文能力大幅躍進，並在宣傳中高調引用LMArena排行榜上的領先成績：Maverick版本僅次於Gemini 2.5 Pro，與ChatGPT 4o和Grok 3 Pro並列第二。然而很快，開發者社區的反饋並不正面，認為Llama 4的效果不及預期。市面上開始有流言質疑Meta在LMArena上衝到第二名的版本有作弊嫌疑，懷疑Llama 4給LMArena排名的是經過了最佳化的變體，而這個變體經過了對話強化的訓練，存在誤導LMArena、導致過擬合的現象。雖然Meta高層迅速否認了作弊，但影響迅速發酵，一方面，媒體紛紛將此視為“用特調版本刷榜”的“誘餌換包”（bait-and-switch），行業對基準公信力與可復現性的討論升溫；另一方面，Meta更高端的Behemoth版本推遲發佈，公關與節奏嚴重受挫。截至目前，Behemoth還沒有發佈，Meta應該是放棄了。接下來就是大家所知道的，祖克柏開始孤注一擲的大手筆收購Scale AI，把Alexander Wang挖過來領導新的AI架構，之後用上億美元的支票開始挖人，瘋狂攪局矽谷AI人才市場。再之後就是最近的新聞，Alex開始重組整個Meta的AI架構，裁掉600人。但大家看看這個時間線，是不是還是覺得很割裂，在Llama 3和Llama 4的這一年中，發生了什麼？怎麼Llama 4一下子就不行了？這是不是也太快了。我們通過復盤，也許找到了一些答案。還記得我們在前文提到，Meta內部的AI架構是一架天平嗎？Llama 4失敗的原因就是：這架天平失衡了。03 失衡天平 前沿研究與商業化的路線之爭在Meta的AI架構中，FAIR和GenAI是平行的兩個組，Yann Lecun管FAIR，但Yann LeCun很多時候沉浸在自己的研發中，有時候還在網上跟人，比如說馬斯克對戰，還經常說不看好LLM路線，讓Meta很頭疼。於是，2023年2月，Meta高層把Meta AI的研究負責人Joelle Pineau調到FAIR，擔任FAIR的全球負責人，與Yann LeCun兩人一起領導FAIR。圖片來源：Bussiness Insider而GenAI的負責人是Ahmad Al-Dahle，這個哥們兒之前在蘋果工作了快17年，而祖克柏把他挖過來的原因，就是想把AI和Meta的各種產品結合起來，包括元宇宙，智能眼鏡的AI整合，以及聊天工具meta.ai等等。而就在經歷了Llama 2的成功，公司開始研發Llama 3的過程中，Meta高層越來越強調“要將AI用於自家產品”的屬性。於是我們看到，2024年1月，Meta的AI團隊進行了一次重組，FAIR的兩名負責人開始直接匯報給Meta的CPO（首席產品官）Chris Cox。Gavin Wang前Meta AI工程師，從事Llama 3後訓練：整個Llama 1 ~ 3算是一個時代，大家很瘋狂地在卷scaling law（縮放法則），當時整個行業裡都在追隨基礎模型的能力的提升。大家在探索基礎模型、大語言模型本身的能力的邊界。但是Meta的領導層， 像祖克柏和CPO Chris Cox，他們其實很早就意識到大語言模型的能力能夠落地，能真正為社會產生價值，他們肯定是從產品力上去出發的。所以說當時Llama 2和Llama 3的階段，整個GenAI的核心目標是讓研究成果真正產品化、工程化。也因此就是在最高管理層層面，包括副總裁、高級總監的高層，是由一些之前更多的是產品背景和工程背景的人來領導的。在Llama 3成功推出，Meta高層開始制定Llama 4的路線之際，所有的注意力都放在了與產品結合上，也就是多模態能力，因此忽視了對模型推理能力上的重視。而就在Llama 3到Llama 4的這一年研發過程中，2024年9月12日，OpenAI推出了基於思維鏈的o1系列模型，之後的2024年12月，中國的deepseek開源模型橫空出世，用MOE混合專家架構在保證推理能力的情況下大幅度降低了模型成本。陳茜矽谷101聯合創始人：你在被拉去救火Llama 4之前，手上在研究什麼？田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：我們這邊在做一些關於推理的一些研究。主要是關於思維鏈，包括思維鏈的形態和訓練的方式做了一些研究。o1是去年9月份出來的，其實我們在o1出來之前，就注意到非常長的思維鏈會對整個模型的scaling law（縮放法則）產生影響。圖片來源：arxiv其實FAIR組中，田淵棟等研究員已經在著手思維鏈的研究，但這樣對推理能力的前沿探索並沒有及時傳達到Llama模型的工程上。Gavin Wang前Meta AI工程師，從事Llama 3後訓練：Llama 4規劃的時候，就會感覺到這個地方可能領導層的方向有一些變化。我認為總體來說他們還是想要支援Meta本身重點去推的一些產品，就是Llama本身的生態，多模態肯定是其中的一個重點。但是DeepSeek在1月份的時候橫空出世，它們的推理能力非常的強。推理能力在當時也是討論的其中一個方向，但是因為Meta本身的生態，它們更看重多模態，沒有重點去做推理。但是當DeepSeek出現了以後，那時我實際上已經離開了Llama的團隊，不過據說當時他們有在討論說是不是要重新把推理的地方撿起來，但這個地方可能優先順序上有一些衝突，加上時間也非常的有限，就導致大家加班加點地做了很多的嘗試，非常得忙。我覺得DeepSeek的出現肯定是造成了公司裡面資源還有優先順序管理上的一些混亂。還有一點，我覺得Llama 1～3整個模型的架構和組織的架構，是延續了一開始的設計。但是因為Llama 3的成功，大家就希望Llama 4能夠更進一步，能夠做一些更大的工程。那這個時候可能出現了一些問題，我的觀察就是公司比較高層的，像副總裁、資深總監這個層面，他們很多人是比較傳統的基礎架構、電腦視覺背景，可能自然語言處理背景的都比較少。所以可能他們技術層面對於AI原生技術或者是大語言模型這些東西就沒有一個深度的理解和認識。真正懂行的，可能是下面具體做事的一些博士，尤其是我們非常驕傲的是，華人的博士都是技術非常紮實的。但是他們獲得的話語權，或者說在公司內部的資源沒有那麼多。所以說可能不知什麼緣故就造成一種外行管理內行的一些局面出現。圖片來源：DeepSeek因為OpenAI的o1系列和DeepSeek的出現，讓Meta在2025年年初亂了陣腳。於是，高層臨時讓FAIR的研究團隊去支援Llama 4的研發，或者可以直接說是去“救火”，而這個“救火團隊”就是田淵棟帶隊的。田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：我覺得現在很大的一個教訓就是，做這樣的項目不能讓不懂的人來做整個的領導者或者做整個的規劃。如果有些東西出了問題的話，應該是大家說：ok，我們不能在這個時候發佈，我們再往後拖。應該是採用一種，我拖到什麼時候結束能夠正常運作才發佈的階段。而不能說把deadline先定好，不然的話有很多事情是做不好的。我覺得我們組裡面當時很多人非常累，比如說像我是在加州，因為我有幾個團隊成員在東部時區，他們晚上12點給我打電話，他們那邊已經3點鐘了，還在幹活，所以非常的辛苦。為什麼他們那麼辛苦呢？是因為deadline壓得很緊。比如說我們的deadline就是要計畫在某一天要發佈，項目管理就需要從後往前倒退，然後看2月底或者3月初一定要做什麼事情、3月底要做什麼事情。但如果你在做這些事情的時候，你發現這個模型這方面不行，或者說資料有什麼問題，在這種情況下，我覺得有一個很大的問題就是，你怎麼樣能夠讓大家因為你這句話停下來。就比如說，我說這個資料有問題，不行，我這個資料不能用，我們得換一個資料。那這樣的話就多出事了，我們得把整個事情往後延一個星期、兩個星期。但這個事情能不能做到是一個很大的問題。如果在很強的deadline壓力之下，最後結果就是這事情做不了，或者說大家沒有辦法去提出異議，那這樣的話最後的質量就會變得很差。這是一個比較大的問題。陳茜矽谷101聯合創始人：為什麼Meta會有那麼強的壓力在deadline上面呢？因為開源模型，其實它已經是第一了。當然，DeepSeek在年初的時候出來，大家都沒有意料的到。但是為什麼它有那麼強的deadline說我一定要在這個時候把這個東西推出來？田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：應該說有個上面高層定下的deadline，但這個我就不方便說了，可能能你要去問一下相關的人，懂的都懂。圖片來源：Meta我們在這裡基本上能有一些答案了，從Llama 3開始，“將AI產品化”這樣的路線就已經制定，整個模型注重多模態和應用、忙於整合應用和業務，但卻忽略了推理和更前沿的技術研發。這讓天平另一邊的FAIR團隊不得不跨組來“救火”，就這樣，天平失衡了。田淵棟前Meta基礎AI研究（FAIR）團隊研究總監：但實際情況其實是因為前沿模型的競爭太激烈了，所以基本上很難真的去用FAIR這邊的一些文章。雖然有些文章是被用到了，但是我們在交流的過程中還是會存在一些問題。我當時就是在FAIR的時候，我有時候Ping（發資訊給）GenAI的人，他們都不理我，這是什麼情況？但是真的我去了GenAI之後我會覺得，確實我也沒法理他們（FAIR研究員們）。因為太忙了，比如說我半小時不看手機，可能就有20條、30條的消息要去看，有很多的人要找，有很多的事情要決定。所以我也能理解了，在GenAI這樣的環境下，很難有比較長期的思考過程。而祖克柏是如何修復這個失衡的天平呢？他直接空降了一個特種部隊：由Alex Wang帶隊的TBD團隊。04 空降“新王” 28歲Alex Wang獲“無限特權”Meta的AI業務架構如今再一次重組之後，高層也經歷了一系列的動盪。Alex Wang帶領幾十位高薪聘請來的頂級研究員，單獨成立了這個在Meta內部擁有無限特權和優先順序別的特別小組TBD。TBD，FAIR和GenAI一起組成Meta Superintelligence Labs（MSL部門），直接匯報給Alex，而Alex直接匯報給祖克柏。這也意味著，FAIR的Yann LeCun如今也匯報給Alex，而Joelle Pineau此前被要求匯報給GenAI組的負責人Ahmad。我們看到，Joelle已經在今年5月離職，去了Cohere做首席AI官；而Ahmad說實話已經很久沒有什麼聲音了，也沒有被任命負責任何重要的項目；而CPO Chris Cox也被Alex搶了風頭，排除在了AI團隊的直接領導者之外。所以現在的架構就是，28歲的Alex一人獨大的局面。我們聽到過Meta內部各種對Alex和他領導的這支極度有特權小組的不滿，包括TBD團隊裡的人可以三年不用做績效考評、可以不理不回其它任何VP的資訊、Meta AI的所有paper都要給TBD裡面的人去稽核才能給發表。要知道，TBD裡面不少人比較年輕，這是讓很多資深的研究員非常不滿， 反正就是各種內部政治鬥爭感覺又要起來一波。但不可否認的是，特權的等號後面是成績。這個成績對於祖克柏來說，不僅僅是Make Llama Great Again（讓Meta再次偉大），而是“Meta has to win”（Meta必須贏）。在這場AI競賽中，目前的這場重組，也許對於祖克柏來說是最後的一次，也是最重要的機會。而Alex在團隊內部郵件中就寫到他將做出的三個改變：1.集中TBD和FAIR團隊的核心基礎研究力量；2.提升產品和應用研發的融合、且繼續以產品為模型聚焦點；3.成立一個核心基建團隊來支援研究押注。Tom Zhang矽谷資深人才專家：第一條就是把基礎研究、TBD Lab和FAIR更集中化，就讓它兩個更緊密的去結合。所以這回裁掉的一些研究人員，郵件上也說，可能他們的項目沒有那麼高的影響力。你再做一些前沿的研究，但和我們現在沒有關係，因為很多前沿研究是高度抽象的，是從數學的角度，從很多理論的角度，它其實和工程的離得比較遠。第二個就是把產品和模型更緊密地結合，和Alex Wang一起進來的人，有一個就是GitHub的原來CEO。等於祖克柏同時引進了兩個高端人才，一個是Alex Wang，統一來說就是管模型的；一個GitHub前CEO Nat Friedman，他是偏產品的，因為產品才能給這個模型更好的反饋，在用的過程中進行飛輪效應。第三條是組建一個統一的核心基礎設施（Infra）團隊，就把管卡的資料中心團隊更集中化。過去很可能是很散的，好幾個領導都在，你要卡你得來申請。現在卡這個事也是統一來管理。所以這個郵件寫得還是挺清楚的。而Alex能否撐得起祖克柏的押注呢，也許很快我們就會有答案。圖片來源：Bussiness Insider總結一下，Meta在Llama前三代都還是領先的開源模型，引領著開源派去對抗OpenAI和GoogleGemini這樣的閉源派。然而，在Llama 3大獲成功之後，公司高層急於將AI結合產品化，在規劃路線的時候用“產品驅動研發”的思維，將Llama 4的升級聚焦在多模態等工程性能上，但卻錯失了思維鏈（CoT）等推理上的前沿技術時間優勢。雖然當時田淵棟等FAIR的AI科學家已經在研究CoT了，等DeepSeek引發轟動之後，又將FAIR的田淵棟團隊臨時救火最佳化Llama 4上的MoE架構，反而又中斷了CoT和推理上的研發，導致AI前沿技術研究和產品工程這架天平徹底失衡。在採訪過程中，我腦中不止一次閃過歷史上那些閃耀一時的前沿實驗室：貝爾實驗室、IBM Watson Research、HP實驗室等等，但基本都因為無法平衡前沿科研和商業化而日益衰落，十多年歷史的FAIR，曾經是一群理想化AI科學家的烏托邦之地，而如今又成了另一個商業化的犧牲品。你認為這場由Llama 4失敗引發的大重組，是Meta AI的最後機會嗎？歡迎在評論區留言告訴我們。 (矽谷101)

關鍵時刻，小扎再度出手調整高層架構，前元宇宙負責人Vishal Shah臨危受命，接手AI產品管理，協助Nat Friedman整合AI產品戰略。空降「高管」與老將的組合，或許可以讓Meta的AI狂飆更「穩」一些。Meta AI部門再現人事大地震！剛剛，Meta傳出重大人事調整：前元宇宙負責人Vishal Shah將轉崗至Meta超級智能實驗室，擔任人工智慧產品副總裁，並向Nat Friedman匯報。這是Meta AI部門最新一次高管調整。Meta前元宇宙負責人Vishal Shah此次變動是發生在Friedman主導推出的視訊應用Vibes被競爭對手快速趕超之後。調動產品管理經驗豐富的Shah前來輔助Friedman，顯然是為了加速Meta AI在產品上更成熟落地。Shah是Meta的十年老臣，功勛卓著。作為祖克柏的長期副手，Shah深受其倚重與信任。他在2015年加入Instagram（當時隸屬Facebook），並於2018-2021年擔任Instagram產品負責人。Shah在主管Instagram任內，主要負責產品戰略與使用者體驗，期間主導了電商（Instagram Shopping）與Reels短影片等關鍵產品的方向。2021年，Facebook轉型元宇宙，Shah又被祖克柏調任為Meta元宇宙部門負責人，帶隊開發虛擬世界平台Horizon Worlds。Meta的AI產品主管Nat FriedmanFriedman表示，他的團隊今後將專注於打造Meta AI等旗艦AI產品，而Instagram、WhatsApp等業務部門則可基於公司模型開發各類AI體驗。在談到此次人事調整時，Friedman表示，「我們不能只是一個AI團隊，而要成為一家AI公司，Shah將在推動協作模式、制定整合戰略及確保規模化成功方面發揮關鍵作用」。Friedman空降Meta快速開局，Vibes失利此次調整，也與Friedman近期的管理表現密切相關。為了鞏固在生成式AI領域的競爭地位，2025年以來Meta一直在大舉延攬AI人才。尤其是在4月份Llama 4大模型發佈表現不佳後，祖克柏因不滿AI進展，在6月份親自主導重組AI團隊，並罕見地引入外部高管組建Meta超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs）。正是在這次重組計畫中，祖克柏聘請了Scale AI創始人亞歷山大·王領導Meta超級智能實驗室，包括其中精英小組——從事尖端AI模型研發的「TBD 實驗室」。Friedman正是在這一時期加入了Meta，並在亞歷山大·王的領導下負責AI產品團隊，此前他是矽谷知名投資人、前GitHub負責人。據知情人士透露，為了搶在OpenAI的新視訊應用發佈之前，Friedman在9月倉促推出了Vibes，這是一款完全由AI生成短影片內容的應用。為加速Vibes上線，Meta與初創公司Midjourney簽訂了多年期、價值數十億美元的技術合作協議。值得注意的是，Friedman曾長期擔任該公司的顧問。Friedman還推動團隊將Midjourney的技術整合至Meta AI應用中以支援Vibes，而沒有採用Meta自研視訊模型的最初計畫。此外，Meta還引入了德國初創公司Black Forest Labs的技術以加快上線進度。由Friedman主導的Vibes上線，雖然一度帶動了Meta AI的使用者增長，但其風頭很快就被OpenAI發佈的AI視訊應用所取代。雖然Meta發言人表示，Friedman的開局迅速令人印象深刻，吸引了公司最優秀的人才加入團隊。但由於Vibes表現不佳，以及內部對Friedman管理風格的不滿開始增加，這可能是祖克柏此次調任Shah來輔助Friedman管理AI產品的一個重要原因。元宇宙老將出馬既懂產品又人脈深厚在一些關鍵崗位上，祖克柏往往傾向於提拔老部下，因為他們既懂公司體系，又能更快執行老闆戰略。這次任命還有一個更為重要的因素，是Shah在產品管理上的深厚背景。他曾主管Instagram產品戰略，2021年後又掌管Meta元宇宙部門，帶隊開發虛擬世界平台Horizon Worlds。此外，Shah還在Meta工作多年，他的加入將有助於在「空降」的Friedman與祖克柏以及各部門之間發揮良好的溝通與黏合作用，從而幫助Meta更好地落地AI產品戰略。而Friedman也十分看重Shah的技術背景以及他在Meta的影響。他盛讚Shah「擅長解決複雜技術問題」，並強調他在公司內「擁有深厚的人脈」。2021 年，祖克柏宣佈Facebook轉型元宇宙，並將公司更名為Meta，Shah也是在那時被任命為Meta元宇宙部門負責人，成為公司新型戰略業務的掌門人。由於項目受制於技術瓶頸及消費者興趣不足，再加上AI浪潮的迅猛發展，元宇宙最終讓位於公司新興的AI戰略。將Shah調入AI部門，再次體現了祖克柏對這位老部下的看重。在這一職務上，Shah將負責產品管理，以及將Meta的AI技術整合進增強與虛擬現實部門（Reality Labs）。該部門負責元宇宙開發及智能眼鏡等新產品，祖克柏曾將其視為實現「超級智能」戰略的重要支點。Shah表示，人工智慧與元宇宙緊密相連，他將繼續在MSL和RL之間建立橋樑，推動Meta能為數十億使用者跨裝置提供個性化超級智能服務。伴隨著此次Shah的職務調整，Meta同時還提升了兩位元宇宙部門高管。由Gabriel Aul和Ryan Cairns領導Meta的元宇宙業務，專注於VR和移動裝置。Gabriel Aul將接任Metaverse Product Group負責人，他此前負責社交元宇宙應用Meta Horizon的產品工作。而Ryan Cairns將繼續負責Quest硬體與Meta Horizon OS作業系統，並直接向首席技術官Andrew Bosworth匯報。Meta首席技術官Andrew BosworthBosworth表示，元宇宙仍是Meta的重點業務，其優先順序並沒有改變。狂飆背後的震盪今年以來，Meta在祖克柏的帶領下，在AI領域不斷加碼，一路狂飆。年初，祖克柏就聲稱要在AI領域投入巨額資金以建構「最先進的AI技術」，他還放話在AI投入上寧願超支也不願意投入不足。祖克柏認為Meta真正面臨的風險並非來自過度激進，而是來自不夠激進。然而狂飆突進帶來的一個後果，是Meta的AI團隊一直處於重組的動盪之中。自6月底「超級智能實驗室」成立以來， 短短幾個月內，Meta對AI部門進行了四次重組，這也是Meta AI內部摩擦最劇烈的階段。就在前不久Meta AI的一場內部震盪中，首席AI科學家Yann LeCun還因為不滿Meta有關FAIR實驗室的一項政策而考慮辭職，一度引發AI團隊的內部騷動。上周，Meta AI部門又裁減約600個崗位，就連任職超十年的FAIR研究科學家總監田淵棟也上了裁員名單。亞歷山大·王稱此舉旨在「提高決策與執行速度」。近幾個月Meta AI團隊的動盪，是它試圖快速組隊，迅速趕超OpenAI、Google等領先對手所必須付出的成長代價。因為僅靠瘋狂砸錢買人，頂級人才拼盤是難以打造出一個有競爭力的團隊的。更為重要的是新舊人才的有效融合，才是真正讓組織煥發戰鬥力的關鍵。而此次Friedman與Shah的組合，正是祖克柏通過新「空降」高管與舊干將之間相互搭配，從而帶動新舊人才融合的一次重要嘗試，或許可以讓Meta AI在狂飆突進時能夠更穩健一些。對於祖克柏來說，比重金攬才更為重要的，是如何讓人才真正融入Meta。這場人事震盪，或許能夠成為Meta從「AI狂奔期」邁向「組織整合期」的一個轉折點。 (新智元)