如果你只关注热搜，比如那个无处不在的ai助手，或者reels里酷炫的自动配音，可能觉得meta最近的ai动作都只是小打小闹。但如果你深扒下去，会发现meta的ceo马克·扎克伯格正在下一盘大棋。用他自己的话说，这是一场“高风险、高回报的豪赌”。

这场豪赌的核心，已经从几年前的“元宇宙”转向了更硬核的“人工超级智能”（asi）。简单来说，就是扎克伯格想打造一个比人类更聪明的ai，然后让全球几十亿用户，每个人都拥有一个“个人超智能”。听起来像科幻片？但这正是meta砸下数百亿美元、四处挖人、内部大动荡的真正原因。

那么，这场豪赌背后的逻辑是什么？又有哪些不为人知的“暗礁”？今天，我们就来深度扒一扒。

从元宇宙到超智能的豪赌

在2021年品牌重塑时，meta将未来的赌注押在了“元宇宙”上。然而，随着ai浪潮的席卷，扎克伯格的战略重心迅速转移，将目光牢牢锁定在了一个更加宏大的目标：“人工超级智能”（asi）。

在扎克伯格的定义中，asi是一种超越人类认知能力的ai形态，他相信这项技术能够解决我们目前甚至无法想象的问题，是推动科学、医学和人类进步迈向新纪元的关键。

他的最终愿景，不再是单纯构建一个虚拟世界，而是要为全球数十亿用户提供他们的“个人超智能”。

这听起来像是为每个人配备了一个无所不知、无所不能的私人助理，旨在通过ai赋能个体的创造力、社交和自我成长，将ai从一个辅助工具提升为meta的核心驱动力，彻底重塑人们的生活、工作和连接方式。

决心的代价：一场天文数字的算力军备竞赛

为了追逐这个看似遥远的愿景，meta已经启动了一场庞大的算力军备竞赛。其战略决心的最直接体现，就是高达“数十亿美元”的年度资本支出。

据估计，meta在2025年的资本支出将达到惊人的660亿至720亿美元，而这笔巨款的大部分，都将用于ai基础设施的建设。这些投入将被具体地用于构建asi所需的基础设施，包括开发自研芯片、建立超大规模数据中心。

其中，被命名为“普罗米修斯”（prometheus）和“海伯利安”（hyperion）的数据中心，都是“千兆瓦级”的庞然大物，旨在为ai研究提供“行业领先的计算能力”和最高的计算资源密度。

然而，这种豪赌也伴随着巨大的技术和运营挑战。一个包含数千个加速器（如gpu）的同步训练环境中，任何一个组件的故障都可能导致整个训练过程的中断。meta的工程师们发现，超过66%的训练中断都是由硬件故障引起的，包括sram、hbm和网络交换机等问题。

这说明，在ai竞赛中，仅仅拥有庞大的资金和愿景是不够的，对底层“苦力”工作的优秀执行力，才是决定胜负的关键。

哲学困境：开放与封闭的左右互搏

在ai的战场上，meta一直以“开放”作为其旗帜。其llama系列模型5的开放权重发布，被视为对抗openai和google等“封闭”模型的差异化竞争策略。meta反复强调，开放能够“民主化”ai技术，鼓励更广泛的创新，并通过社区的力量来加速技术的进步和降低成本。

这背后隐藏着商业逻辑是在微观经济学中，被称为“商品化互补品”策略。对于meta的核心产品云服务、硬件和广告平台而言，ai模型是一种“互补品”。

通过免费提供高质量的llama，meta降低了开发者构建ai应用的成本，从而刺激了对meta自身基础设施（如计算资源）和广告服务（ai驱动的广告）的更大需求。

这种策略的意图是通过扩大生态系统来间接获利，将“技术领先性”转化为“生态统治力”。它希望通过这种“开源”的方式，让llama系列成为ai时代的“linux”，成为行业标准。

然而，这套逻辑并非无懈可击，它正面临着内部的激烈讨论和现实的考验。由于开放权重使得任何人都能在任何平台上使用llama，meta的竞争对手（如云服务商）也可能从中获益，而meta自身则承担了巨大的研发成本。这种潜在的“为他人做嫁衣”效应，导致了内部对该策略的质疑。

最戏剧性的一幕发生在meta内部。报告揭示，meta正讨论为其下一个前沿模型“behemoth”放弃开放策略，转而开发一个“封闭”（proprietary）版本。这表明，扎克伯格过去所倡导的“开放是通往胜利的道路”这一哲学，可能正在让位于对市场竞争和商业回报的现实考量。这种战略上的摇摆，也反映出meta在追赶行业领跑者的道路上，已经开始重新审视自己的核心原则。

此外，即使是“开放”的llama3，其社区许可协议也并非毫无限制。例如，月活跃用户超过7亿的产品或服务，必须向meta申请商业许可，这些限制条款也是被质疑这并不是开源协议的原因。

此外，模型使用者被要求在产品中显著标注“builtwithmetallama3”，并遵守严格的“可接受使用政策”以规避不当内容。

这些条款清晰地显示，meta的“开放”并非真正的、无限制的开源，而更像是“开放权重”（open-weight）模式。其核心目标是在吸引开发者和建立生态的同时，保留对模型商业化使用和内容合规的最终控制权。

有人欢喜有人忧的四大核心战略

meta的ai战略可以理解为四大支柱：模型生态、商业化、基础设施和生态延伸。这四条战线上的进展并非齐头并进，有的已然硕果累累，有的则步履维艰。

广告业务：悄悄赚钱的“隐形冠军”

如果说meta的ai战略有哪个部分已经大获全胜，那一定是它的广告业务。meta通过其ai广告工具，如“infinitecreative”和“advantagesuite”，实现了广告的自动化创建、精准定位和优化。

ai能够分析海量数据集，实现“超精准”的用户定向，并预测潜在的投资回报率（roas），帮助广告主智能出价和优化预算，从而显著提高广告的有效性和投资回报。

具体数据显示，知名冰淇淋品牌ben&jerry's利用meta的ai背景图像生成功能，实现了链接点击率7%的提升和每链接成本6.5%的降低。

这并非个案。据报告，2025年第一季度，meta的ai驱动广告帮助广告主将roas提升了12%。ai也显著提升了用户体验。得益于ai精准推荐，facebook和instagram上用户观看视频的总时长同比增长超过20%。

这些可量化的成功，为meta带来了实实在在的经济回报，也证明了ai在公司核心业务上的巨大价值。

消费者产品：理想丰满，现实骨感

meta正努力将ai能力“无缝”且“隐蔽”地6融入其核心社交应用。metaai助手通过聊天、语音、视觉和图像生成等功能，被嵌入到facebook、instagram和whatsapp中。

meta声称其ai助手月活用户已超过4亿，显示出其产品推广的巨大规模。此外，ai驱动的自动配音和唇形同步功能被应用于reels短视频，旨在打破语言障碍，扩大内容创作者的受众群体。

然而，光鲜的数据背后，却是用户的“用脚投票”。尽管meta拥有庞大的用户基础，其ai助手在消费者市场份额上远落后于其竞争对手。chatgpt以60.4%的市场份额和4亿周活跃用户占据主导地位，而googlegemini也以13.5%的市场份额快速增长。

更糟糕的是，许多用户认为meta的ai助手缺乏个性化和跨应用的记忆，用起来像一个“半成品”和“不必要”的工具。这说明，尽管meta在技术上有所突破，但在产品体验和用户留存方面，依然未能赢得用户的青睐。

元宇宙与硬件：ai的“触手”伸向远方

在核心的社交平台之外，ai能力被用于赋能其元宇宙平台horizonworlds。meta发布了“creatorassistant”和“stylereference”等生成式ai工具，旨在通过自然语言指令降低内容创作门槛，帮助开发者创建3d网格、纹理和环境音效。此举旨在解决horizonworlds内容稀缺的问题。

然而，这个元宇宙的“领头羊”却面临着严峻的用户数挑战。meta旗舰产品horizonworlds的用户数仅为20万至30万，远逊于其竞争对手vrchat（约1000万活跃用户）和roblox（7770万日活跃用户）。这表明，meta在构建社区和提供引人入胜的体验方面遇到了严重瓶颈，而不仅仅是技术问题。

此外，meta还在其智能硬件产品，特别是ray-banmeta智能眼镜中深度整合ai。用户可以通过语音指令与ai进行实时互动，让ai“看到”他们所看到的一切，并执行相应任务，例如扫描二维码或拨打电话。这标志着ai正从软件应用向新的计算平台形态（可穿戴设备）延伸。

扎克伯格的“阿喀琉斯之踵”

尽管meta在ai领域投入了巨资，但其战略并非一片坦途，内部和外部都面临着深刻的困境与挑战。

人才与组织的“内卷”大戏

meta高调的“人才掠夺战”正在内部引发负面影响。扎克伯格亲自下场，用数亿美元的“天价”薪酬从竞争对手那里挖角顶尖ai人才。这种策略固然抢到了人，却也引发了内部的“士气危机”和“不满”，因为许多资深员工感到自己的贡献被贬低，一名员工将其描述为“扎克伯格在告诉现有的genai员工，他们失败了”。

这种不惜代价的挖角策略，不仅源于ai人才的稀缺，更深层次的原因是meta在将研究突破（fair实验室创造了pytorch等）转化为商业化产品方面长期存在“执行力停滞”。这种高价挖角策略实际上是扎克伯格对现有团队执行力“失败”的一种变相承认。

这导致了频繁的组织架构重组。最近，新成立的metasuperintelligencelabs（msl）被拆分为四个小组，包括产品、研究、基础设施和运营团队。这已经是半年内的第四次大规模重组。

一位内部人士将其形容为旨在“加速”公司对超智能的追求，更好地利用高价挖来的人才。然而，这种持续的内部动荡可能会加剧员工流失，并影响项目的连续性和稳定性。

一位竞争对手的高管更是毫不留情地评论说，meta的ai员工“基本上不符合我们招聘的标准”，而meta“以天价雇佣资质平平的ai科学家，然后让普通人误以为他们是世界上最好的ai科学家”。这番残酷的评论，直指meta在人才战略上的困境：它正在为缺乏内部原生执行力而付出高昂的外部溢价。

致命的“操作系统”短板

这可能是meta最难解决的结构性问题：它没有自己的操作系统。meta是一个“寄居”在ios和android等操作系统上的应用集合，这使得它无法像google和apple那样，在系统层面深度集成ai，获取更全面的用户数据，并无缝地提供服务。

一位科技分析师直言不讳地指出：“meta面临的挑战在于，它是一个寄生在其他操作系统上的应用集合。因此，google、苹果和微软可以更容易地将ai工具推给用户，而meta则无能为力”。

这解释了为何meta的ai助手缺乏个性化和跨应用的记忆，被用户诟病为“半成品”和“不必要”。它就像一个“寄人篱下”的房客，永远无法拥有房东那样的权限。在ai时代，谁掌握了操作系统，谁就掌握了入口和数据，而meta恰恰在此刻面临着一个难以逾越的“护城河”。

隐私与信任的“滑坡”危机

metaai的隐私问题并非偶然，而是系统性设计和缺乏监管的产物。最严重的丑闻是，用户的私人查询，包括敏感的医疗问题和个人隐私，竟然被意外地发布到公共“discover”动态中，并且与用户的社交账号直接关联。

这种设计上的失误和对用户隐私的漠视，直接违背了meta官方宣称的“隐私与安全”原则，并严重损害了用户信任。

此外，metaai在某些平台（如instagram和messenger）上的聊天记录缺乏端到端加密，这意味着数据可能被meta访问，无法保证用户对话的机密性。这种对用户数据的处理方式，也引发了监管机构的严厉调查。

例如，得克萨斯州总检察长正在调查metaai是否提供了“欺骗性”的心理健康服务，而欧盟数据保护委员会（edpb）也对meta的数据处理方式发出了警告。

更进一步，meta计划用ai取代高达90%的人工风险评估，这在加速产品发布的同时，也可能导致其在内容审核和用户安全等方面的伦理风险进一步失控。如果无法有效解决这些信任和合规危机，它在ai领域的全球扩张将面临巨大挑战。

未来在哪里？

meta的ai战略本质是一场充满不确定性的豪赌。尽管其在广告商业化和基础设施投入上展现出强大的执行力，可是在人才、组织、产品和信任等核心领域面临的巨大挑战，都可能成为其通往“超智能”之路上的障碍。

总而言之，扎克伯格的ai豪赌，赌注巨大。他能否成功整合新挖来的人才，解决内部的“内卷”问题，并最终在“开放”与“控制”、“愿景”与“现实”之间找到平衡点，将决定meta是成为下一个时代的领军者，还是仅仅在广告领域继续做个“隐形冠军”。

这个故事，未完待续。

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