梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 招聘热潮带来的内部矛盾 虽然说所有顶级AI公司今年都在大举招聘，但Meta的动作最引人瞩目。 截至8月中旬，Meta已从OpenAI招聘了20多名研究人员和工程师，其中至少13名来自谷歌，3名来自苹果 ，3名来自 xAI，2名来自 Anthropic， 总共50多名新员工 。 | Name | | Tenure @ Meta YoE | | Current Job | Prior Roles | Expertise | Advanced Degree | Undergrad Degree | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Nat Friedman | American | 18 days | 26 | VP, Meta Superintelligence | NFDG; CEO, Github | Developer ecosystems | | BS, MIT (CS) | | Daniel Gross | Israeli | 18 days | | 15 VP Pro ...

战略转型 - 公司战略重心从元宇宙转向人工超级智能 旨在为全球数十亿用户提供个人超智能系统 [3][4][5] - 该战略被描述为高风险高回报的豪赌 涉及数百亿美元投入和内部组织调整 [1][3] 资本投入 - 2025年资本支出预计达660-720亿美元 大部分用于AI基础设施建设 [6] - 投入方向包括自研芯片和千兆瓦级数据中心（普罗米修斯/海伯利安） [6][7] 技术挑战 - 超过66%训练中断由硬件故障引起 包括SRAM/HBM和网络交换机问题 [7] - 大规模同步训练环境对系统稳定性提出极高要求 [7][8] 开放战略 - 通过Llama系列开放权重实施商品化互补品策略 刺激对云服务和广告需求 [9][10][11] - 但存在为竞争对手做嫁衣风险 下一代Behemoth模型可能转向封闭策略 [12] - 月活超7亿产品需申请商业许可 实际为开放权重而非完全开源 [13][14] 广告业务 - AI广告工具实现自动化创建与精准定位 ROAS提升12% [16][17][18] - Ben & Jerry's案例显示点击率提升7% 单次点击成本降低6.5% [18] - 视频观看总时长同比增长超20% [18] 消费者产品 - AI助手月活超4亿 但市场份额远低于ChatGPT(60.4%)和Gemini(13.5%) [20][21] - 被用户认为缺乏个性化和跨应用记忆 体验像半成品 [21] 元宇宙与硬件 - Horizon Worlds仅20-30万用户 远逊于VRChat(1000万)和Roblox(7770万日活) [22] - 智能眼镜实现语音交互和视觉识别 延伸至可穿戴设备领域 [22] 人才战略 - 高价挖角引发内部士气危机 被视作对现团队的否定 [24][25] - 半年内进行四次重组 新成立超智能实验室分为四个小组 [26][27] - 竞争对手评价其以天价雇佣资质平平的科学家 [27] 系统层级缺陷 - 缺乏自主操作系统 无法像Google/Apple进行系统级AI集成 [28][29] - 导致AI助手功能受限 难以获取全面用户数据 [29] 隐私与合规 - 用户私人查询被意外公开 包括医疗敏感信息 [30][31] - 部分平台缺少端到端加密 面临得州和欧盟监管调查 [32][33] - 计划用AI取代90%人工风险评估 可能加剧伦理风险 [33]

公司AI部门重组 - Meta在6个月内进行第4次AI部门重组 将AI部门Meta Superintelligence Labs拆分为四个子部门 [2][3] - 新架构包含TBD实验室（负责人Alexandr Wang）、产品与应用研究（负责人Nat Friedman）、基础设施（负责人Aparna Ramani）和基础人工智能研究FAIR（负责人Robert Fergus） [3] - 重组后公司股价连续两日下跌4.29% 一度成为美股科技七巨头中跌幅最大 [3] 组织架构调整细节 - Alexandr Wang担任首席人工智能官并主导重组 直接负责TBD实验室 该部门名称"待定"体现其探索性定位 [7][8][9] - 赵晟佳担任首席AI科学家 老员工需通过其面试以在新架构中定位 [11][12] - 原AGI Foundations Group被解散 其负责人转向Wang汇报 原AI产品组负责人Connor Hayes调任管理Threads [21][23] 人力资源与战略调整 - 重组伴随高管离职和规模缩减 数千人团队面临洗牌 可能裁员或转岗 [24][25][27] - 新老员工存在摩擦 新人获天价薪酬包 老员工面临调整 [28][29] - 公司探索使用第三方AI模型支持产品 包括开源模型和闭源授权 [29] 行业竞争与战略定位 - 频繁重组反映公司在AI军备竞赛中追求速度 通过快速迭代寻找最优解 [4][6] - FAIR实验室多次调整定位 从元宇宙到生成式AI再到AGI 图灵奖得主Yann LeCun从公司首席科学家降级为FAIR部门首席科学家 [30][31]

Meta AI团队重组 - 公司计划全面重组人工智能工作团队 这是过去六个月内第四次全面改革 [1] - 新成立的超级智能实验室将被分为四个小组：TBD实验室 产品团队 基础设施团队 基础人工智能研究(FAIR)实验室 [1] - 超级智能实验室于7月初成立 整合原有AI业务 目标开发超越人类能力的AI系统并推动通用人工智能(AGI)研究 [1] - 实验室由Alexandr Wang担任首席人工智能官 Nat Friedman担任联合负责人 [1] Meta在AI领域的战略布局 - 公司近期动作频繁 表明其正全力以赴加快通用人工智能研发 [2] - 计划斥资数千亿美元建设多个大型人工智能数据中心 [2] - 邀请PIMCO和Blue Owl Capital牵头为路易斯安那州数据中心扩张提供290亿美元融资 [2] - 以巨额薪酬在硅谷"挖角"招聘其他公司AI研究人员 [2] - 将年度资本支出预测下限上调20亿美元至660-720亿美元 [2] - 数据中心建设成本和员工薪酬成本上升将推动2026年费用增长率超过2025年 [2]

公司战略调整 - Meta放弃在ChatGPT核心领域竞争 转向聚焦自身优势领域如娱乐和社交连接 [3][5] - 公司组建"超级智能实验室" 从苹果 OpenAI 谷歌等挖角AI人才 部分顶级人才薪酬礼包高达3亿美元 [7] - 计划投入数千亿美元建设超级智能基础设施 同时预计未来支出将大幅增加 [9][10] 行业竞争格局 - ChatGPT凭借生产力工具属性和早发优势占据领先地位 Meta未能显著撼动其地位 [3] - OpenAI已完成GPT-5核心架构开发 预计8月上线并开放API接口 [7] 财务表现 - Meta第二季度营收475.2亿美元 同比增长22% 高于预期的448.3亿美元 [7] - 广告营收465亿美元 高于预期的440.7亿美元 每股收益7.14美元远超预期的5.89美元 [9] - 预计第三季度营收区间475-505亿美元 中值高于分析师预期的462亿美元 [9] 技术发展方向 - 公司认为未来人类将减少生产力软件使用时间 增加创造和连接时间 因此专注开发个人超级智能工具 [5] - 可能淡化开源战略 因超级智能发展需要更谨慎对待风险 [10] 市场反应 - 财报公布后股价盘后涨幅超11% [7]

Meta战略转型分析 - Meta已放弃在ChatGPT核心生产力领域竞争 转而聚焦注意力经济领域 [4] - 公司过去一年推广Meta AI助手未能显著撼动ChatGPT的领先地位 ChatGPT凭借生产力工具属性和先发优势占据市场 [4] - 扎克伯格认为未来人类将减少生产力软件使用时间 增加创造和连接时间 个人超级智能将成为最有用工具 [4] Meta核心竞争优势 - 公司作为社交媒体起家 在注意力经济领域具有独特优势 擅长通过算法推荐和精准广告变现用户注意力 [5] - Meta平台(Facebook Instagram WhatsApp)始终以吸引用户注意力为核心目标 [5] - 首席产品官明确将专注娱乐 社交连接和用户生活方式等差异化领域 而非生产力工具 [5] 未来发展方向 - 公司将利用AI技术增强内容推荐 广告精准度和用户互动能力 [5] - 可能通过AI生成更具吸引力的Reels短视频内容 [5] - 计划鼓励用户与AI角色深度互动以延长平台停留时间 [5] 行业背景 - "个人超级智能"概念由Character AI联合创始人提出 该创始人曾考虑加入Meta [6] - Meta战略与OpenAI Anthropic谷歌等专注生产力工具的公司形成差异化 [5]

Meta超级智能实验室成立与高管变动 - Meta近期从OpenAI、谷歌和xAI等竞争对手处挖角顶尖人才，成立超级智能实验室，由前Scale AI首席执行官汪韬和前GitHub首席执行官奈特·弗里德曼领导，团队规模约3400人[3][5] - 汪韬被任命为Meta首席人工智能官，弗里德曼担任Meta副总裁，负责AI产品与应用研究，两人共同领导包括AGI Foundations、AI助手产品团队、基础AI研究实验室等在内的多个团队[5][7] - 实验室安保措施严格，需通过双重检查并持有特殊权限门禁卡才能进入，突显项目机密性质[3] 人才招募与组织架构 - Meta通过高薪挖角竞争对手研究员，薪酬包达到NBA球星级别，近期招募了来自OpenAI、Google DeepMind和xAI的多名顶尖研究员[7][8] - 约30名员工直接向汪韬汇报，这些下属几乎全部是从竞争对手实验室挖来的顶级研究员，包括七位此前未公开身份的员工[7] - 公司投入巨额资金吸引人才，包括投资Scale AI 143亿美元聘用汪韬，并计划以超十亿美元收购弗里德曼和丹尼尔·格罗斯的风险投资基金股权[7] Llama模型研发与战略调整 - Llama 4表现不佳，Meta计划改进架构与数据训练策略，部分工作已外包给其他公司[10] - 公司新建Llama 5研究实验室，许多老员工争相加入，未被选中者需继续改进Llama 4版本[9] - 汪韬等高管建议改变模型发布战略，考虑不再将最先进模型开源，以集中精力开发超级智能和自有产品[11] 资源投入与竞争优势 - Meta计划在计算资源上投资数千亿美元，以支持超级智能研发，算力资源成为吸引顶尖人才的关键优势[8][12] - 公司向潜在员工强调未来超级智能将带来更多空闲时间，Meta可提供娱乐服务，以此作为招聘策略的一部分[11] - 扎克伯格表示算力资源不仅用于工作，更是吸引最优秀人才的重要手段[12] 行业动态与竞争格局 - Meta的超级智能实验室是近年来最大战略赌注，旨在扭转AI领域困境并实现扎克伯格的"超级智能"愿景[7] - 公司面临将大量新招聘研究人员融入现有团队的挑战，需确保新老员工协同工作[9] - 开源模型策略存在争议，部分高管认为闭源模型有助于集中开发超级智能，但公司发言人表示将继续发布领先的开源模型[11]

Meta的AI组织架构调整 - Meta内部整合出3400多人的新AI组织，由首席人工智能官Alexandr Wang领导，副手为前GitHub CEO Nat Friedman分管AI产品和应用[2][17][20] - 新架构分为4个团队：AGI基础研究团队（含高薪挖来的顶尖人才）、AI产品团队（主打Meta AI助手）、基础AI实验室（由Yann LeCun带队）、Llama 5研发小团队[5][12][19][23] - 原Llama团队面临重组，可能采用双轨制：闭源最先进模型（Llama 5）与开源次先进模型（Llama 4 1）[7][25] 人才招募策略 - 通过上亿美元薪酬包从OpenAI、苹果、谷歌等公司挖角30余名顶尖AI人才，组成"超级智能实验室"[10][12][14] - 实验室成员包括Scale AI创始人Alexandr Wang、前GitHub CEO Nat Friedman、DeepMind Gemini核心开发者Jack Rae等[12][16] - 出现"人挖人"现象，如苹果前AI负责人庞若鸣的同事Tom Gunter和Mark Lee相继加入Meta[29][30][32][33] 与字节跳动AI架构的对比 - Meta新架构被指模仿字节跳动的AI组织模式，尤其是AGI团队Seed的结构[37][38] - 字节Seed由吴永辉领导，采用扁平化管理，其多模态方向已由周畅接手，技术落地成果显著（如豆包大模型）[36][38][39][42][44] - 两家公司均采用三层架构：AGI前沿研究+基础技术分支+产品工程团队[46][47][48] 行业竞争动态 - Meta的激进挖角策略引发OpenAI人才流失，ChatGPT发布会中出现的华人研究者被调侃为Meta潜在招募目标[51][54] - OpenAI CEO奥特曼曾警告Meta的高薪挖角可能破坏公司文化，内部已出现老员工对新晋高薪人才的抵触[27] - 行业共识显示，头部公司需同时布局AGI研究、基础技术分支和产品化能力以保持竞争力[45][48]

公司AI业务进展 - 公司人工智能助手月活跃用户突破10亿里程碑，覆盖旗下应用矩阵 [1] - 2024年4月推出首款独立AI助手应用，用户规模正式进入十亿量级 [1] - 核心战略聚焦用户体验提升，重点突破语音交互与娱乐场景功能 [1] - AI助手用户规模已接近Twitter巅峰时期的月活数据 [2] 商业化策略 - 当前优先完善产品功能，暂不急于商业化运作 [1] - 未来计划探索付费推荐服务或订阅模式，提供更强算力支持 [1] - 2024年二季度可能测试类似ChatGPT的付费订阅服务 [1] 股东大会动态 - 股东对14项议题进行表决，包括9项股东提案 [1] - 提案涉及儿童安全保护、碳排放披露及加密货币评估等议题 [1] - 8号提案要求公司每年披露并解决平台仇恨内容问题，特别关注反犹主义内容 [2] - 董事会反对的多项提案预计难以通过，包括取消双重股权结构提案 [2] - 董事会支持的董事提名、股权激励等议案有望获批 [2] 行业竞争态势 - 生成式AI领域竞争白热化，公司采取"增长优先"策略 [2] - 选择先夯实用户基础再探索盈利模式，延续社交领域传统打法 [2]

文章核心观点 - 微软和Meta最新财报超市场预期，宏观经济因素未显著阻碍其增长，两家公司依靠核心业务增长为AI领域大规模投入提供基础，但目前AI对整体营收和利润直接贡献有限，投入与产出存在时间差，未来需将AI投入转化为可持续商业模式和利润增长点 [3][11] 微软财报要点 整体业绩 - 第三财季营收701亿美元，同比增长13%，净利润258亿美元，同比增长18%，业绩超分析师预期，盘后股价上涨 [3] 关键业务表现 - 商业云总收入424亿美元，略高于市场预期，智能云部门收入267.5亿美元，同比增长约21%，Azure收入增长33%，Azure增长中16个百分点由AI服务贡献 [4] - 生产力与业务流程部门收入299.4亿美元，同比增长10%，超出市场预期 [5] AI角色及资本支出计划 - 持续大规模投入基础设施，本季度资本支出214亿美元，计划2025财年投入800亿美元建设数据中心 [5] - 近期投资优化调整，放缓或暂停早期项目，取消部分数据中心租约，调整与OpenAI关系 [6] 潜在风险 - 因关税不确定性，Windows OEM和设备部门库存水平偏高 [7] Meta财报要点 整体业绩 - 2025年第一季度营收423.1亿美元，同比增长16%，净利润166.4亿美元，同比增长35%，核心指标超华尔街预期 [8] - 预计2025年第二季度总营收在425亿至455亿美元之间，同比增长8.8%至16.5% [8] 关键业务表现 - AI投资优化内容推荐和广告相关性，提升用户使用时长和互动频率，Meta AI助手月活接近10亿 [9] - Reality Labs部门一季度运营亏损42亿美元，略好于预期，销售额4.12亿美元，同比下降6%，Meta AI眼镜销量增长三倍，Quest用户参与度加深 [10] - 应用家族日均活跃用户数34.3亿，同比增长6%，员工总数76834人，同比增长1% [10] AI角色及资本支出计划 - 将2025年资本支出预测从600亿 - 650亿美元上调至640亿 - 720亿美元，投入用于支持AI计划和基础设施硬件 [9] - 筹备训练下一代大语言模型Llama 4，目标明年发布成行业最先进模型，计算资源预计是Llama 3.1的近10倍 [10] 潜在风险 - 存在更广泛经济不确定性，4月亚洲电商零售商广告支出放缓 [8]