文章核心观点 - Meta在AI领域采取裁员与高薪挖人并举的矛盾策略，旨在纠正过往战略失误并加速向实战化转型，以应对OpenAI和DeepSeek的竞争压力 [1][2][7] Meta的AI战略调整 - 公司于10月底裁减AI部门600人，但同时以2亿美元天价挖角苹果AI负责人，并豪掷148亿美元招安Scale AI创始人亚历山大·王 [1][2] - 战略核心转向新组建的TBD Lab，该部门囊括OpenAI的GPT-4核心架构师及谷歌、苹果的顶尖人才，薪酬远超其他团队，并逆势扩张 [2] - 此次调整缩减了FAIR等三个部门，被解读为对低效架构的清算和“聚焦实战、放弃空想”的转型信号 [2] Llama 4模型表现与问题 - 官方宣称Llama 4 Maverick在大模型竞技场排名第二，推理和编码能力比肩DeepSeek-V3且参数仅为后者一半，Behemoth版本号称超越GPT-4.5 [1] - 开发者实测显示其在KCORES编程基准测试中表现欠佳，aider多语言编码得分仅16%，远低于GPT-4o和DeepSeek-V3 [1] - 模型暴露出“榜单领先、实战拉胯”的分裂，在专业领域推理精度上与DeepSeek-V3存在明显代差，多模态协同与现实场景适配性落后顶尖模型1-2年 [2] 战略失误根源与纠偏 - 公司AI研发方向曾因DeepSeek崛起引发内部恐慌而摇摆不定，“外行管内行”的管理层错位拖累了Llama 4表现 [3] - 通过引入外部高管和核心人才，公司完成了AI部门的权力重组，试图以“鲶鱼效应”激活团队活力 [3] 投资布局与生态构建 - 收购Scale AI不仅为获取数据标注能力，更是瞄准其在自动驾驶、政府项目等领域的资源，为Llama模型构建更广阔的落地场景 [4] - 公司采取“模型+数据+场景”的三维布局，与OpenAI专注技术突破和DeepSeek深耕开源赛道的策略形成差异化竞争 [4] AI业务前景预判 - 短期看，Llama 4的“刷榜争议”将加速行业评测体系升级，公司可能在2026年初推出优化版本以弥补编程与推理短板 [5] - 中期而言，TBD Lab的“混合专家架构+超长上下文”技术路线有望使Llama系列在企业级服务市场与微软Azure、谷歌Cloud形成三足鼎立 [5] - 长期来看，随着元宇宙与AI技术深度融合，公司可能成为首个实现“虚拟交互+智能决策”的科技巨头 [6]