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“天价挖角”踩刹车,刚建3个月的团队解散,28岁华人接管Meta AI,图灵奖大佬也向他汇报

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

在全球 AI 军备竞赛愈演愈烈的当下,Meta 突然踩下刹车:暂停为新成立的 AI 部门招聘,并在内部进行史上最大规模的 AI 组织重组。

如果说几个月前,Meta 还在凭借数亿美元的签约金、143 亿美元收购 Scale AI 股份,疯狂挖角顶尖研究员以作筹备;那么现在,28 岁的 Alexandr Wang(Scale AI 创始人、现任 Meta Superintelligence Labs 负责人)的一封内部邮件则表明——Meta 已准备就绪:

“Superintelligence(超级智能)要来了,我们必须认真对待。”

从疯狂挖人到“招聘暂停”,泡沫还是休整?

毫无疑问,2025 年上半年,Meta 的关键词是“烧钱”

● 公司向顶级 AI 人才开出高达 1 亿美元的签约金,试图从 OpenAI、Anthropic 等对手那里抢人。

● 最重磅的一笔是:Meta 出手 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股份,并直接将其创始人 Alexandr Wang 招至麾下,赋予其领导整个 AI 实验室的权力。

● 新组建的团队被命名为 Meta Superintelligence Labs(MSL),目标直指“超越人类认知极限的超级智能”。

但随着人员不断扩张,内部问题开始浮现。据外媒Business Insider 报道称,新老员工之间已经出现明显裂痕:老研究员对新人“天价待遇”心存不满,甚至有人威胁离职

在这种背景下,上周Meta 突然宣布冻结招聘。对此,Meta 官方给出的解释为:这是“基本的组织规划”,即人员已到位,下一步需要梳理架构、分配预算

但在资本市场眼中,这一举动难免引发联想——是内部整合的自然休整,还是 AI 投资泡沫逼近的信号?

本周,美国科技股遭遇大幅回调,市场对 AI 过热的担忧再度被放大。甚至连 OpenAI CEO Sam Altman 都直言,AI 行业可能正处于“泡沫之中”。

不过,多数分析师并不认同这一观点。Wedbush Securities 分析师 Dan Ives 表示:“AI 确实有局部过热的迹象,但整体科技股仍被低估。Meta 并非收缩投入,而是进入消化期。”Futurum Group CEO Daniel Newman 也指出:“Meta 之前已经开出九位数的薪酬与收购报价,暂停招聘只是自然的休整。公司需要时间来评估这些新鲜血液能否带来真正的突破。”

换句话说,这次“踩刹车”更像是一种战术调整,而不是战略退却。

内部信官宣,AI 部门一分为四

于是,在 Alexandr Wang 发给全体 Meta 员工的邮件中,堪称 Meta 史上最大的 AI 重组正式揭晓。

根据邮件内容,经过多轮组织调整,如今的 MSL 将由四个团队构成:

(1)研究(Research):主要集中在 TBD Lab 和 FAIR 两大单元。

其中,TBD Lab 是一个规模较小的团队,但它不仅负责大模型训练,还将探索一个名为“Omni”的新方向。目前外界对 Omni 模型知之甚少,邮件没有透露细节,Meta 也拒绝置评。

但从招聘动向来看,MSL 已吸纳了多名音频、视频、多模态方向的专家。再结合 Meta 之前的“Project Omni”(一个让聊天机器人更主动、更具记忆能力的实验),不少业内分析人士推测:Omni 可能是一种多模态全能模型,能够理解文本、图像、音频乃至复杂环境数据。

其次是 Meta 的长期 AI 研究部门 FAIR,它的角色似乎也发生了变化。长期以来,FAIR 更像 Meta 内部的“学术团队”,保持高自由度,产出偏基础研究成果。但在新架构下,Alexandr Wang 明确表示,FAIR 将成为“创新引擎”,直接为 TBD Lab 的大规模训练提供研究成果。

不过,FAIR 依然保留了双重领袖:Rob Fergus 继续担任负责人,Yann LeCun 仍为首席科学家。同时,Alexandr Wang 还宣布 ChatGPT 联合创造者 Shengjia Zhao 将担任 MSL 的首席科学家,同样领导研究方向,而他也是唯一不直接向 Alexandr Wang 汇报的高管。

(2)训练(Training):负责大规模模型训练与实验。

(3)产品(Product):由前 GitHub CEO Nat Friedman 领导。

Nat Friedman 将继续带领团队推动 AI 在 Meta 生态内的应用,包括 AI 眼镜、Quest VR 头显等长期项目。

(4)基础设施(Infrastructure):由 Meta老将、工程副总裁 Aparna Ramani 掌舵。

此前 Aparna Ramani已在 LinkedIn 上表明,自己将负责公司所有 AI 基础设施建设。该团队的首批成员还包括 Joel Pobar,他曾在 Anthropic 负责基础设施工作。其核心任务是构建数以千计 NVIDIA GPU 集群,为大模型训练和推理提供支撑。

有些耐人寻味的是,根据邮件内容,几乎以上所有的团队领导都直接向 Alexandr Wang 汇报——这意味着,在不到一年的时间里,这位 28 岁的创业者已成为 Meta AI 的最高“操盘手”。

与此同时,刚成立3个月的团队解散

而重组的另一面,是团队的消失。

Alexandr Wang 在邮件中确认,Meta 将解散今年 5 月才成立的 AGI Foundations 团队——这已是该公司今年第二次砍掉 AI 组织。

据悉,AGI Foundations 原本从 GenAI 部门演化而来,负责推动 Llama 系列大模型。但由于 Llama 4 反响平平,团队地位迅速被边缘化。原AGI Foundations 成员将被分流至产品、基础设施和 FAIR团队,而 TBD Lab 并未接收任何人。

外界质疑:战略休整还是频繁折腾?

今年以来,Meta 的不断重组和实验性架构调整,已经与 OpenAI、Google、Anthropic 等竞争对手形成鲜明对比——后者在组织层面显然更稳定。

有知情人士称,这可能会是Meta未来一段时间内最后一次重大重组。目的在于更高效地推动 Meta 实现“超级智能”目标,并加快 AI 产品开发节奏,以追赶和超越竞争对手。但仍有部分人怀疑,频繁重组会让 Meta 团队不稳,人才摩擦严重,可能会影响研发节奏。

面对这种担忧,Meta 公关总监 Andy Stone 在 X 上讽刺媒体“过度解读”,表示:“我们在建超级智能,媒体却盯着团队结构不放。”

那么,你认为 Meta 是否能在这场 AI 豪赌中胜出,还是会陷入一场耗资巨大的冒险?

参考链接:https://www.businessinsider.com/meta-ai-superintelligence-labs-reorg-alexandr-wang-memo-2025-8

https://www.cnbc.com/2025/08/21/meta-brakes-massive-ai-talent-recruitment-spending-spree-mark-zuckerberg-tbd-superintelligence-lab.html

本文来自微信公众号“CSDN”,整理:郑丽媛,36氪经授权发布。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!