本文来自微信公众号：字母AI，作者：小金牙，头图来自：AI生成
Meta正在经历一个微妙的时刻。
最新的消息来自《纽约时报》，Meta的新一代AI模型“牛油果”推迟发布。按照扎克伯格原本的计划，这个模型本应在今年3月亮相，但现在时间被推到了5月。
原因很简单——新模型不够好，没有碾压竞争对手。
与此同时，路透社援引知情人士称，Meta或将进行一轮大裁员，可能波及20%的员工。
原因也很简单——AI基础设施方面投入的成本太高了，要抵消一下。并且“为AI 辅助型员工”带来的效率提升做准备。
如果20%的裁员比例最终成真，那这将是2022年、2023年Meta大重组后最大规模的一次裁员。彼时Meta裁员1.1万人，占比13%，四个月后又裁员1万人。
但这只是问题的一部分。
负责新模型研发的AI负责人Alexandr Wang开始遭遇外界质疑；Meta内部围绕AI组织架构的调整仍在持续；而被寄予厚望的“超级智能实验室”，成立近一年仍未交出真正具有标志性的成果。
在“龙虾热”之下，隔壁OpenAI直接“招安”了OpenClaw之父，而Meta则收购了去年小火一阵的Manus和做OpenClaw社交且有造假争议的Moltbook，怎么看都像是在西瓜皮上雕花。
过去一年，扎克伯格几乎把公司的未来押在了人工智能上。Meta不仅从各大实验室高薪挖来研究员，还计划投入数千亿美元建设算力基础设施，希望在这一轮技术竞赛中重新占据主动。
对于一家拥有40亿用户、长期统治社交网络的公司来说，AI本应成为新的增长引擎。但眼下的Meta，却正处在一个需要重新证明自己的时刻。
一、牛油果怎么了？
《纽约时报》最新报道援引三位知情人士，称“牛油果”要推迟。
Meta目前的新系列模型计划代号“牛油果”，按照扎克伯格的原计划，“牛油果”的首个模型应该在这个月就发布的，但是现在要推迟到5月。
原因很简单——模型不够好。
知情人士透露，Meta耗时数月研发的新模型在内部测试中表现未达预期。在推理、编程和写作等能力上，它的表现落后于来自竞争对手（如谷歌、OpenAI和Anthropic）最领先的模型。
具体点来讲，这个模型好于Meta之前的模型，也好于谷歌去年3月发布的Gemini 2.5，但是要是和去年11月谷歌发布的Gemini 3.0比起来，表现还是稍逊一筹。
知情人士甚至放了一个大料：Meta高层有讨论过暂时授权Gemini为公司的人工智能产品提供支持，但尚未做出任何决定。
Meta最早在2023年推出开源大模型Llama，迅速成为当时最有影响力的开源模型之一。随后公司连续发布Llama 2和Llama 3，通过开放权重的策略吸引了大量开发者和企业使用，也一度让Meta在开源生态中占据领先位置。
Llama后期版本在推理、编程等能力上的表现未达到外界预期，甚至围绕基准测试成绩还出现过争议，削弱了外界对其技术实力的信心。
在多方媒体的报道中，扎克伯格对这个事件动了肝火，极为不满。Llama 4“造假风波”也成为Meta模型路线的转折点。
于是，“牛油果”计划闪亮登场。
准确来说，是半年经历四次重组、到处高薪挖人才、成立“超级智能实验室”之后，代号为“牛油果”的新模型计划诞生了。
Meta的AI组织最终由“超级智能实验室”统领，下分四个板块：TBD（待定）实验室；FAIR内部研究实验室；产品与应用研究部；基础研究部。
TBD实验室开始研发两个以水果为代号的AI模型——“牛油果”和“芒果”，其中Mango是一款图像与视频生成模型。
去年年底，TBD Lab完成了牛油果开发的第一阶段，即所谓的“预训练”（pre-training）。今年1月，团队进入下一阶段——“后训练”（post-training）。两位知情人士表示，也是在这一阶段，团队把目标发布时间定在了3月中旬。
Meta的高管一直在讨论，这个新的AI模型是否应该采取“开源”方式——也就是将部分代码公开，让其他开发者在其基础上继续开发；或者保持“闭源”，让底层代码继续保密。
长期以来，Meta一直是开源模型的积极支持者，认为开源有助于推动技术发展；而像OpenAI和Anthropic这样的公司则认为，让外部开发者基于其AI构建产品会带来安全风险。
两位知情人士称，在去年夏天，扎克伯格更倾向于让Meta的新模型保持闭源。
去年7月，在Meta的财报电话会上，扎克伯格表示在“未来的一年”，Meta的新系列模型将会“推动技术前沿”。
这是一个野心勃勃的发言，扎克伯格要的不仅仅是足够好的模型，而是一出场就最好最闪耀。
然而，根据《纽约时报》的最新报道，这个野心勃勃的计划正在遭遇困难。
二、Wang还没证明自己
拖得越久，越让人怀疑Meta内部是否运行不顺。
“牛油果”推迟的消息，再次让一个人压力山大，那就是如今的Meta AI总舵手Alexandr Wang（汪滔）。
正如前文所说，Meta如今的AI组织中，超级智能实验室是大统领，下分四部分，其中TBD虽然名字是“待定”，但却是那个开发新模型的核心部分。
而Wang既是超级智能实验室的负责人，也是TBD的负责人，名副其实的Meta AI总舵手。
Meta从走上“超级智能”之路后的不顺利，Wang岂能不担责？
至少外界对Wang有了怀疑。
Wang最近老被“蛐蛐”，本周就曾出现一个传言，说Wang要离开Meta，出局了！
这个传言也并非全无“依据”。
Meta一份内部员工备忘录显示，公司将成立一个新的团队——AI工程团队，由安德鲁·博斯沃思（Andrew Bosworth）带队。
亮点是，这个新的AI工程团队，居然是超级智能实验室是平行关系，用Meta的话说就是两个团队“会展开合作”。
要知道，Meta之前已经把整个AI组织塞进了超级智能实验室，就连有十几年历史的研究部门FAIR也不例外。如今却突然组建一个平行的AI工程团队，何意味？
最让人浮想联翩的是，早在去年底，《纽约时报》就曾经爆出消息，扎克伯格专门在自己的办公室旁边给TBD团队开辟了一块地方，给资源、给自由度，让TBD像是Meta内部的“初创公司”。
而Wang，也越来越多地与老牌高管有不和，其中就包括安德鲁。
安德鲁早在2006年就加入了Meta（彼时还叫Facebook），和扎克伯格在哈佛大学就认识，属于元老级别的高管了。他最关键的两个角色是Meta的CTO，以及Reality Labs的负责人（就是搞AR/VR、元宇宙且常年巨亏的那个部门）。
根据去年底的报道，Wang和安德鲁曾经就发生过分歧，争论新一代AI模型应该如何帮助提升公司的广告业务。
在TBD的研究员看来，以安德鲁为代表的Meta老牌高管只对改善社交媒体业务感兴趣，而TBD的目标是创造一个“堪比上帝”的超级人工智能。
安德鲁似乎处于下风。彼时Reality Labs的预算被削减20亿美元，据说都给了Wang负责的TBD团队。
知道这些背景信息，再去看前不久Meta突然让安德鲁带队AI工程团队，还平行于Wang，就不难理解为何外界“过度理解”这个决策了。
扎克伯格已经亲自下场，在Threads发布和Wang的合照，算是辟了谣。但这个“谣言”本身，就说明Wang还没有证明自己。
三、Meta也没证明自己
41岁的扎克伯格把Meta的未来几乎全部押在了人工智能上。
对这家拥有Facebook、Instagram和Threads的公司来说，能否站在AI技术最前沿，已经成了决定性的问题。
为此，Meta过去几年不惜重金，从各大实验室挖来顶尖研究员，并承诺投入6000亿美元建设支撑AI的数据中心。
今年1月，公司还预计，2026年的相关支出最高将达到1350亿美元——几乎是去年的720亿美元的两倍。
当然，AI模型的进步从来不是一蹴而就。业内专家认为，Meta依然有机会追上竞争对手。但在公司内部，时间表显然已经被拉长。
过去几个月里，扎克伯格也在不断为“牛油果”项目给外界“降温”，试图调整市场的期待。
超级智能实验室成立已经9个月，目前最受瞩目的动作有两个：
1、收购Manus背后的公司。Manus是一款AI Agent产品。
2、收购Moltbook。Moltbook是一款专为OpenClaw打造的“机器人社交网络”。
这一切发生在OpenClaw掀起全球“龙虾热”之际。
相比之下，OpenAI直接将OpenClaw的创始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）招至麾下。核心人物被收入阵营，技术路线也随之掌握在手里。而Meta的动作看起来更像是在外围打转——收购的是围绕OpenClaw生态的应用和社区，而不是驱动这波热潮的关键人物和核心技术。
更尴尬的是，Moltbook本身还曾被质疑存在数据造假和用户规模夸大的问题。
当OpenAI把最关键的人和技术收进体系时，Meta拿到的却更像是这场浪潮留下的一些边角资产。
从结果来看，这两笔收购更像是试图“补课”的动作，而不是重新定义技术方向的布局。对于一个以“超级智能实验室”为名的新部门来说，这样的开局多少显得有些保守。
不要误会，Meta依旧是一家不可小觑的巨头。
它是全球覆盖最广的互联网平台之一，旗下产品月活用户约40亿人，全球接近一半的互联网用户每天都会接触到Meta的产品。2025年收入约2009亿美元，同比增长22%。
但对于处在AI浪潮中的Meta来说，问题不是现在够不够好，而是未来是否能继续高歌。
危机显现。就在去年7月扎克伯格对外宣传Meta的新模型“未来一年”会“推动技术前沿”之际，字节跳动那个财季以超过430亿美元的收入，首次超越Meta（423亿美元），成为全球收入最高的社交媒体公司。
不要忘了，同样拥有“社交帝国”的字节，在这波AI浪潮中走得很稳。
豆包已经成为中国用户规模最大的AI应用之一。据36氪，到2025年底，豆包的日活用户超过1亿。
在模型层面，字节也建立了一整套多模态体系，包括Doubao语言模型、Seedream图像生成、Seedance视频生成以及语音模型Seed-TTS。这些技术已经被广泛部署在抖音、剪映和企业AI服务中。
字节是少数既有流量入口，又真正做出AI应用的公司，这正是Meta着急忙慌想要做到而尚未做到的事情。
过去十几年，Meta习惯通过收购、流量和产品迭代解决问题。但在AI时代，这些旧武器未必还管用。
如果“牛油果”无法成为新的基座，Meta在AI时代的主动权，很可能已经不在自己手里了。
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