由于无法继续使用性能远优于其自研产品的 Gemini 模型，Meta 包括数据审核和客户服务在内的多个内部 AI 项目进度受阻。这一尴尬局面凸显了扎克伯格掌舵下的 Meta 对竞争对手技术的深度依赖，以及自身 AI 研发能力的停滞。
尽管 Meta 承诺在未来两年内投入超过 5000 亿美元用于 AI 发展，但其内部工作一直受困于士气低落、派系斗争、高管离职及公关危机。知情人士透露，Meta 此前选择 Gemini 而非内部的 Llama 开源模型，纯粹是因为前者性能表现更为出色。虽然谷歌也因产能限制告知其他客户无法满足需求，但 Meta 因对谷歌模型存在 " 异常高需求 " 而显得尤为突出。
面对成本压力，Meta 的态度发生 180 度转变。公司起初鼓励员工广泛使用 AI 工具，如今则要求员工在 AI 令牌使用上更加节俭。这与科技行业整体趋势一致，随着 AI 访问价格持续上涨，管理层正面临巨大的成本冲击。
与此同时，Meta 正努力推动其多模态推理模型 Muse Spark 落地。官方称这是 " 扩展阶梯上的第一步 "，也是 AI 工作彻底重组后的首款产品。据信源透露，Spark 最终有望帮助 Meta 员工减少对 Gemini 等外部模型的依赖，但讽刺的是，该项目的推进目前仍离不开谷歌的技术支持。
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