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Meta 砸下重金追趕 OpenAI、谷歌和 Anthropic，一年前，扎克伯格把AI復興任務交給年僅28歲的亞歷山大·王。如今，第一款重要模型 Muse Spark 亮相，但內部爭議并沒有結束。
Meta急需一場AI翻身仗
過去一年，Meta 的AI業務壓力很大。Llama 4 反響不佳后，公司內部擔心自己在前沿模型競爭中越落越遠。
扎克伯格隨后向 Scale AI 投資 150億美元，并把其聯合創始人亞歷山大·王招入Meta，希望借助他的創業者速度和AI行業人脈，重整研究體系。
秘密團隊TBD Lab上場
亞歷山大·王進入Meta后，組建了一個約100人的精英研究小組 TBD Lab。這個團隊擁有高度保密和自主權，在Meta門洛帕克總部的獨立區域辦公，進入還需要特殊權限。
團隊成員薪酬極高，目標也很直接：讓Meta重新追上最強AI實驗室。
今年4月，TBD Lab推出 Muse Spark，這是該團隊交出的第一份重要成果。
新模型有進展，也有爭議
支持者認為，Muse Spark 證明Meta的AI重建開始見效，后續模型有機會進一步縮小與OpenAI、谷歌、Anthropic的差距。
但內部也有人并不買賬。一些員工認為，Muse Spark 的突破被夸大了，實際更像是漸進式改進。它還使用了Meta原有AI基礎設施，包括部分與Llama 4相關的代碼和數據。
因此，當亞歷山大·王強調模型“從零開始”打造時，引發了部分Llama團隊成員不滿。
扎克伯格想要“個人超級智能”
亞歷山大·王的路線，和扎克伯格提出的“個人超級智能”高度綁定。
他更重視模型能力本身，而不是立刻把AI功能推向社交產品。內部會議中，他常強調AI未來可以解決更大問題，而不僅僅是服務廣告、內容推薦或聊天機器人。
不過，Meta最終仍要面對商業壓力。公司每年在AI上投入數百億美元，投資者需要看到這些支出如何變成收入。
Meta內部代價不小
AI投入加碼的同時，Meta也在進行重組和裁員，用來抵消成本壓力。
另一個爭議來自員工數據使用。Meta曾計劃安裝軟件追蹤員工電腦使用情況，用于訓練AI模型，引發反彈后，公司已回撤部分計劃。
這說明，Meta的AI轉型不只是技術競賽，也在改變公司內部管理方式。
追趕才剛開始
Muse Spark 在視覺理解方面獲得認可，但在編程能力上仍落后，一些員工在軟件開發任務中仍更偏好 Anthropic 的 Claude。
接下來，Meta的新模型將重點提升代碼能力、智能體任務和視頻生成等多模態能力。
亞歷山大·王已經讓Meta AI重新動起來，但能不能真正追上第一梯隊，還要看下一代模型能不能打出硬仗。
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https://www.ft.com/content/d26faf9d-6ef0-4480-ab80-bac6a36fe173
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