乐昆向王亚历山大汇报？Meta 内部：是的。
最近，Meta 大规模的挖人行动引发了科技圈的广泛关注。无论是「一亿美元」的天价薪酬，还是全面针对所有竞争对手、特别是重点关注 OpenAI 的策略，都显示了 Meta 在 AI 人才争夺战中的强大决心。这一系列举动不仅震惊了业界，也让被挖公司的 CEO 不得不出面回应。
据彭博社报道，Meta 挖走苹果 AI 团队负责人庞若鸣的代价已经达到了两亿美元。
在初步建立了高管框架后，Meta 新成立的 AI 研究部门「超级智能实验室」（Meta Superintelligence Labs，MSL）的运行架构和研究方向成为人们关注的焦点。然而，关于这些部门的传言越来越多，甚至有些夸张。一些 Meta 员工不得不站出来澄清事实。
Meta FAIR 研究科学家朱泽园在 X 上澄清了一些误解：首先，FAIR 是一个面向长期基础科学研究的机构，其目标与开发 Llama 的团队不同。其次，FAIR 在开放数据上进行开放研究，其数据、代码和 GPU 资源并不与 GenAI 和 MSL 共享。
其中一个最戏剧性的问题是：图灵奖得主、深度学习领域的先驱 Yann LeCun 是否在向 1997 年出生的 Alexandr Wang 汇报？
需要注意的是，FAIR 于 2013 年由 Yann LeCun 创立，最初名为 Facebook AI Research。经过多年的调整和发展，如今已更名为 Fundamental AI Research，成为一个独立的研究机构，拥有约 600 名成员，包括访问学者、实习生和博士后等。
由于其独立研究的性质，FAIR 无法直接向马克·扎克伯格汇报，因此这次改向 MSL 汇报并不会改变 FAIR 的研究方向。此外，FAIR 拥有的 GPU 资源一直相对有限，仅占 GenAI 部门的 5% 左右，两个团队也没有共享数据和代码。
长期以来，外界对 Meta AI 和 FAIR 的区别并不十分清楚。实际上，Llama1 的团队确实来自 FAIR，但在 Llama1 取得成功后，该团队已被剥离并转入 GenAI 产品组。
GenAI 的主要任务是开发产品级的大语言模型（LLM），而 FAIR 则专注于探索未来的 AI 方向，并且坚持开源的原则。这两个部门的成员以及 MSL 都是互相独立的。因此，当 Meta 推出 Llama-4 时因刷榜问题引发争议而指责 LeCun 时，这种批评多少显得不公平。
然而，在生成式 AI 的热潮中，许多重要学者确实从 FAIR 转入了 GenAI 部门，例如田渊栋。FAIR 的整个视觉研究小组也被调入了 GenAI 团队。
这引出了另一个关键问题：团队的构建和研究方向。据报道，扎克伯格在招揽高管时给予他们自主招募下属的权利，甚至允许他们带来自己的团队。这是否会引发 MSL 内部的竞争与整合，还不得而知。
可以看出，扎克伯格的超级智能之路才刚刚起步，这种激烈的改革能否取得预期的效果仍然是未知数。或许几个月后，当 Meta 推出下一代大模型时，我们才能有更明确的答案。
值得一提的是，外媒 The Information 近日也报道称，Meta 内部正在经历动荡。有员工抱怨称，扎克伯格对 AI 大模型研究团队的重组正在侵蚀公司的文化。
这让工程师们开始质疑 Meta 的 AI 使命。
The Information 报道称，Meta GenAI 团队的一位即将离职的研究科学家对公司的 AI 发展现状作出了悲观评估。这位名叫 Tijmen Blankevoort 的研究科学家在其流出的内部文章中描述了公司内部文化和组织结构的种种问题，这些问题被认为是阻碍 Meta 在 AI 领域发展的主要原因，具体包括：
- 恐惧文化传播：绩效评估与持续裁员（2025 年 2 月裁减 5% 的员工）导致高压工作环境，员工的动力更多源自“害怕被解雇”而不是对使命的认同。
- 愿景缺失与战略混乱：近 2000 人的 Llama 团队中，多数成员不清楚公司目标，缺乏信仰感；GenAI 团队同时负责 Llama 模型、Meta AI 助手、社交媒体 AI 功能等多项任务，资源分散。
- 人才流失与高昂招聘成本：外部顶尖人才留存率低：许多从 OpenAI/谷歌等公司引进的优秀人才在短时间内离职；公司正在进行大规模的高薪挖人活动。
- 技术声誉危机：Llama 4 模型陷入“榜单作弊”争议：上传优化版本到评测榜，实际公开版本性能较差，损害了公司的公信力。
对于 Meta 这次高薪挖人的调整，你怎么看？欢迎留言讨论。
