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 Llama 3，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 "Built with Meta Llama 3"，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 "Infinite Creative" 和 "Advantage Suite"，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。Meta AI 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 Google Gemini 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 Horizon Worlds。Meta 发布了 "Creator Assistant" 和 "Style Reference" 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 Horizon Worlds 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 Horizon Worlds 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-Ban Meta 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 Meta Superintelligence Labs（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
Meta AI 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，Meta AI 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 Meta AI 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。
本文来自微信公众号：蒸汽猫 TechMore，作者：沸腾的豌豆
