扎克伯格想打仗了。
2025年6月12日，meta公司对外公布了一项重大举措，即以143亿美元巨资收购了硅谷知名企业Scale AI的49%股权，同时，公司还正式任命了Scale AI的创始人亚历山大·王（Alexandr Wang）担任首席技术官一职，并授予他全面掌控公司AI战略转型的核心权力。然而，这一动作不过是扎克伯格在人才争夺战中拉开序幕的一角。
仅仅8天时间，CNBC报道称，meta再次成功吸引了Safe Superintelligence（SSI）的联合创始人兼CEO丹尼尔·格罗斯（Daniel Gross）。实际上，早在年初，扎克伯格便尝试以高达80亿美元的价格整体收购SSI，然而遭到拒绝后，他迅速采取了更为直接的方式——招募该公司的重要成员。
同时，meta公司也在努力争取前GitHub首席执行官纳特·弗里德曼（Nat Friedman）的加入，并且打算对其与格罗斯共同掌舵的风险投资机构NFDG进行投资。此外，meta公司主动与OpenAI的首席研究员诺姆·布朗（Noam Brown）以及谷歌DeepMind的基础架构总监科拉伊·卡武克奥卢（Koray Kavukcuoglu）取得了联系，不过目前尚未收到他们的明确回复。
扎克伯格采取的这一系列迅速且勇敢的行动，其目标十分清晰：旨在为meta公司新设立的超级人工智能实验室（Superintelligence Lab）招募一支顶尖的实战团队，并借助产业资源和人才网络，全面重塑公司AI领域的竞争格局。
meta之前推出的Llama系列旗舰模型在市场上表现不佳，排名迅速下跌，同时核心团队也出现了大规模的流失，这对meta的AI战略造成了严重影响。扎克伯格显然已经意识到，仅仅依靠内部技术研发的理想主义路径已经难以在短期内实现突破，因此他果断转向了一条更为务实的道路——通过资本和资源的整合，迅速调整产业的结构。
放弃LeCun，和他所代表的路线
在硅谷的其他企业竞相抢夺顶尖科学家和研究人员的时刻，扎克伯格却另辟蹊径，他更倾向于寻找那些具备强大产业执行力的专业人才，例如Scale AI的创始人亚历山大·王以及SSI的丹尼尔·格罗斯。
这显然与之前meta所依赖的Yann LeCun的路径有着本质的区别。
Yann LeCun作为一位知名的深度学习专家，他目睹了公司在模型研发领域遭遇的挫折：Llama 4的公开版本在LM Arena等权威排行榜上的排名大幅下滑，跌至第32位；其核心功能与主流竞争对手相比落后近50%；更有甚者，有消息指出其使用了未经公开的优化版本“刷榜”，这一行为严重损害了其技术的可信度。不幸的是，Llama项目的前期核心成员中，有14位成员，其中11人选择了离职，更有5人转投法国新兴企业Mistral门下，这对团队的骨干力量造成了严重的打击。
图注：负责你LLM研究的人天天说LLM没未来，你是老板你受得了么
尽管LeCun并未直接负责Llama团队的建模与工程工作，然而作为meta AI的首席科学家以及FAIR实验室的掌舵人，他在确定项目方向、资源配置和技术路径等方面扮演着关键角色。他坚持认为，应从基础研究入手，通过持续积累，逐步实现类人智能。然而，Llama项目作为一个更侧重于应用探索的尝试，在商业步伐和产品优先级上与他的理念存在不可调和的矛盾。
亚历山大·王与LeCun有着显著差异。他的成就并非源自前沿算法的研究，而是依托于打造全球规模最大的数据标注团队，同时掌握了成熟的人类反馈强化学习（RLHF）技术体系。他深知如何高效地将技术转化为商业价值，并实现规模化运营。
丹尼尔·格罗斯还展现出了独特的产业实力，这体现在生态构建与战略投资方面。他一手创立了YC AI项目，并且对GitHub、Airtable、Character.ai等企业进行了投资与孵化，成功打造了一个强大的产业生态系统。
扎克伯格的策略显而易见：他要把战争引向产业界。
扎克伯格正运用雄厚资金从其他企业中争夺算法领域的顶尖人才，他并非仅仅是为了寻找一个类似LeCun的替代者，而是意在摒弃以LeCun为代表的科研型人才主导AI发展的传统模式，转而开启一场全新的人才争夺战。这给其他企业带来了不少麻烦，其中最引人注目的是OpenAI，其首席执行官Sam Altman近期公开发声，力图强调公司内部并未受到动摇军心的影响。
对Scale AI的投资以及实际上的主导权，在制造混乱的意图上迅速展现出了成效：谷歌、OpenAI等企业纷纷中断了与Scale AI的合作关系，这一举动揭示了行业巨头对于核心资源控制权落入竞争对手手中的担忧。
谷歌是Scale公司最重要的客户之一，原本打算在2025年投入将近两亿美元用于购买AI训练所需的数据。然而，随着meta交易消息的正式公布，谷歌迅速作出反应，终止了与Scale的合作关系，并开始寻找新的数据供应商。尽管OpenAI在此之前已经降低了对此类数据的依赖，但在相关消息公布后，该公司也迅速与Scale断绝了联系，转而选择了更加中立的第三方数据服务提供商。微软启动了对自身合作规模的重新审视，同时将部分需求转移至Labelbox等替代方案，即便是马斯克所创立的xAI也暂停了协商的步骤。
数据流通渠道的重组进程加快，导致Labelbox、Snorkel AI等独立供应商的需求急剧攀升，短短数日内，硅谷的AI行业结构便显现出显著的裂缝。
如同昔日投入巨资收购Instagram与WhatsApp，扎克伯格再度以“掌控基础设施”的策略重塑了市场竞争格局。他采用极具挑衅性的手段向对手宣告：即便在技术领域不占优势，我亦能把握你们的弱点，打乱现有秩序，进而将这场战争引向我所设定的节奏。
真正属于扎克伯格的战斗开始
从最终成效来看，Llama 4 的失利几乎是不可避免的。这并非单一项目的失误，而是meta公司内部长期存在的理念不协调、执行无序的必然结果。对于扎克伯格来说，算法并非他的兴趣焦点，也非他引领人工智能发展的核心思路。在他心中的认知体系中，算法仅仅是战略手段的一种，科学也仅仅是战术层面的一个环节。他真正关注的，是如何调动资源、施压竞争对手、掌控全局。
在某种程度上，Llama 4的失利使得meta重拾了其本色。这使得扎克伯格有充分的理由跳过既有的科研流程，切断学术派在组织中的固有模式。他不再需要伪装成“研究主导的信仰者”，而是以混乱为转机，转而构建了一套完全属于他个人的AI体系。
据多渠道消息，扎克伯格在Superintelligence Lab的参与度达到了前所未有的高度：他亲自发起邀请并举办晚宴款待关键成员，跳过所有常规管理环节，使团队得以直接向他进行汇报。这种“创始人管理模式”与FAIR实验室以科研为核心的自治理结构有着显著差异。新实验室致力于快速将前沿的人工智能技术融入各类产品与服务之中，诸如meta公司的AI助手、智能眼镜以及社交平台等。这种做法对FAIR所倡导的“科学家自主管理”以及基础研究导向产生了根本性的改变。
尤为关键的是，历经Llama项目之乱后，扎克伯格终于构建起了一支能够贯彻其意志的核心团队；亚历山大·王领衔的Superintelligence Lab并非单纯的科研机构，而是一台专门针对AI军备竞赛而打造的战斗机器。该团队不侧重于理论的发表，不对科学的精致美感过分沉迷，他们更致力于将人员、数据、计算能力以及产品紧密连接，形成一条工业化的生产线，从而高效地创造出市场可以直接感知的成果。
在某种程度上，今日meta才算是真正地投身于人工智能的竞争之中。这已不再是科学家们主导的探索之旅，而是由创始人兼CEO扎克伯格亲自指挥的一场战役，他将战场拉回到了自己最为擅长的领域：资源的合理分配、平台的融合、舆论的掌控以及对手的压力——追求速度，勇于打破常规。
对于整个行业而言，这才是那个“原汁原味的扎克伯格”。
