从 Llama 到 Avocado：Meta 转向中的 AI 战略引发内部困惑

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Zuckerberg 曾经对 Llama 充满信心，如今却只字未提

Meta CEO 马克·扎克伯格曾在去年高调宣称，公司的 Llama 大模型系列将成为“业界最先进的模型”，并“把 AI 的益处带给所有人”。

今年 1 月财报会议上，他仍大篇幅谈论 Llama，但在 10 月财报电话会上，Llama 仅被提及一次。公司内部原本对开源 Llama 的执着，如今已转向另一套截然不同的 AI 计划——包括以数十亿美元的代价从行业挖人，以对抗 OpenAI、Google 和 Anthropic。

随着 2025 年接近尾声，内部人士与行业专家表示，Meta 的 AI 战略变得支离破碎，进一步强化了外界对其落后于 AI 竞争对手的印象——尤其是在消费者与企业市场上，对手的模型迅速占领份额。

Meta 正秘密打造 Llama 的继任者——代号 Avocado

据 CNBC 获悉，Meta 正研发一款新的前沿 AI 模型，代号 Avocado。

知情人士表示：

• 许多员工原本预计这款模型会在年底前发布；
• 但现在计划推迟至 2026 年第一季度；
• 模型仍在处理训练与性能测试，以确保正式亮相时能获得良好评价。

Meta 发言人回应称：

“我们的模型训练进展符合计划，没有出现重大时间调整。”

华尔街质疑 Meta：巨额投入后仍未看到回报

今年 Meta 股价表现不及科技大盘，落后于 Google 母公司 Alphabet。

今年 6 月，Meta 花费 143 亿美元挖来了 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 与其团队，并在随后提高了 2025 年资本支出预期（从 660–720 亿美元上调至 700–720 亿美元）。

KeyBanc 分析师评价：

“Meta 从年初的 AI 领跑者，变成了如今投资规模和回报皆受质疑的公司。”

Meta 的难题：广告业务太成功

Meta 的核心业务依然是数字广告。

• 每年广告收入超过 1600 亿美元
• 依靠 Instagram 的增长与 AI 驱动的精准投放，广告收入仍以 **20%+**的速度成长
• 投资者称赞 Meta 用 AI 提升效率、降低冗余

但扎克伯格的野心远不止广告，而负责推进未来 AI 蓝图的新团队，在广告领域毫无背景。

扎克伯格强调：

不进行大规模押注，就可能在 AI 时代被边缘化。

从“开源信徒”到谨慎收缩：Meta 正重新审视 Llama 开源策略

Meta 的独特优势原本是 Llama 的开源策略，让研究者和开发者能够自由下载模型权重并改进。

扎克伯格曾在 2024 年 7 月写道：

“虽然许多公司在研发封闭模型，但开源正在迅速缩小差距。”

但随着 Llama 4 发布失败、开发者不买账，这种态度开始动摇。

7 月，扎克伯格表示：

必须更严谨看待风险，并慎重决定哪些部分继续开源。

知情人士透露：

• 新模型 Avocado 很可能是封闭的，模型权重不会再被自由下载；
• 部分员工对中国实验室 DeepSeek 在今年 R1 模型中采用 Llama 架构感到不满，这进一步强化了收紧开源策略的声浪。

此外，Meta 今年新成立的 Meta Superintelligence Labs（MSL）内部，也有领导者质疑开源路线，主张构建更强大的专有模型。

Llama 4 失利引发内部震动：20 年老臣不再负责 AI 单元

消息人士称，Llama 4 的失败是促使扎克伯格转向的重大转折点，并导致内部结构调整：

• 20 年资深老将、首席产品官 Chris Cox 被撤出 AI 部门（GenAI 单元）的管理。

随后，扎克伯格展开了一场高价 AI 人才抢夺战。

扎克伯格押注外部人才：Scale AI 创始人成 Meta 新 AI 负责人

扎克伯格相中 28 岁的 Alexandr Wang（Scale AI 创始人），任命其为 Meta 首席 AI 官，并领导一个名为 TBD Lab 的精英团队。

Avocado 模型正由 TBD Lab 负责开发。

此外还有：

• GitHub 前 CEO Nat Friedman（负责产品与应用研究）
• ChatGPT 共同创造者 Shengjia Zhao（赵昇佳）

这一批人带来了硅谷最先进的前沿模型研发方式，彻底颠覆了 Meta 内部原有的软件开发流程。

竞争对手全面提速，Meta 感受巨大压力

谷歌在上月发布了 Gemini 3，获得良好评价。
OpenAI 刚更新了 GPT-5。
Anthropic 则在 11 月发布 Claude Opus 4.5。

分析师对 CNBC 表示：

没有绝对领先的模型，但要保持领先，每家公司都必须大量砸钱。

其中大部分资金最终流向了 英伟达（Nvidia）。

英伟达 CEO 黄仁勋在 11 月财报会上直接点名主要客户：

“我们运行 OpenAI、Anthropic、xAI、Gemini……我们运行所有人。”

但唯独没有提到 Llama。

Meta 内部工作强度飙升：70 小时工作周成常态，AI 部门裁员不断

为了重获竞争力，Meta 多个 AI 单位经历高压：

• 工作周普遍 70 小时
• 多次裁员与重组
• 10 月 MSL 裁撤 600 个职位

裁员影响了 FAIR（基础 AI 研究部门）等团队，也促使 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun（杨立昆） 离职创业。

Meta 的管理文化被彻底改造

扎克伯格此次大胆启用外部人才——而非传统的内部晋升路线——在 Meta 内部属于重大文化转折。

知情人士表示，Wang 和 Friedman 的工作风格与 Meta 传统开放、透明、内部社交平台 Workplace 的文化截然不同：

• TBD Lab 成员不使用 Workplace
• 甚至不在系统内
• 团队运作方式如同一家独立初创公司

尽管如此，扎克伯格仍保留部分控制：

• 元老级 VP Aparna Ramani 负责协调 MSL 的算力资源
• 原元宇宙业务负责人 Vishal Shah 被调任为 AI 产品副总裁，与 Friedman 合作

Meta 已确认，将削减 VR 与元宇宙业务资源，转向支持与 EssilorLuxottica 合作的 AI 眼镜。

“Demo，别写备忘录”：Meta 的软件开发模式被全面重写

消息人士称，最突出的冲突发生在软件开发流程上。

Meta 传统开发方式需要多个团队协作，确保统一的用户体验。但内部许多工具并不支持基础模型的开发需求。

Friedman 认为这些是拖慢 AI 研发的瓶颈，并推动 MSL 使用能与多模型与 AI 编程智能体协作的新工具。

Lovable CEO Anton Osika 在一场峰会上表示：

“他们（Meta AI 团队）现在的口号是：‘Demo，不要 memo（演示，不要备忘录）’。”

Meta 的财务团队已用 Lovable 工具更快构建内部应用，用于员工统计与规划。

Meta 向外部云服务靠拢，同时筹建巨型数据中心

Meta 正与第三方云服务合作，例如：

• CoreWeave
• Oracle

同时继续建设大型数据中心。

今年 10 月，Meta 宣布与 Blue Owl Capital 成立合资企业，投资 270 亿美元建设位于路易斯安那州的巨型 Hyperion 数据中心。Meta 表示，这将提供建造速度与灵活性，以支持公司长期 AI 目标。

尽管面临重重挑战，扎克伯格仍信心满满

在 10 月财报会上，扎克伯格表示：

“我们已经建成行业中人才密度最高的实验室。”
“我们正全力开发下一代模型与产品，并将在未来几个月分享更多消息。”