公司战略调整 - Meta将超级智能实验室拆分为四个部门：TBD Lab（探索/先导研究）、FAIR（长期前沿研究）、产品和应用团队（含Meta AI助手等）、基础设施（训练与推理的算力、数据与平台）[8][33] - 公司解散AGI Foundations团队，成员分流至产品、基础设施和FAIR团队，TBD实验室未列为接收去向[29][31][32] - 此次重组旨在加速实现超级智能，核心变革包括集中基础研究、强化产品导向模型应用、建立统一基础设施团队[33] 组织架构与人事变动 - 28岁的Alexandr Wang出任超级智能实验室负责人，直接向其汇报的高管包括图灵奖得主Yann LeCun（FAIR首席科学家）、前GitHub首席执行官Nat Friedman（产品团队负责人）、工程副总裁Aparna Ramani（基础设施团队负责人）[5][8][12][26][33] - Yann LeCun从公司级首席AI科学家降级为FAIR部门首席科学家，权力重心向Alexandr Wang集中[1][18][21] - 新任首席AI科学家Shengjia Zhao（ChatGPT联合创始人）领导研究工作，但未明确其汇报关系[15][30] 研发方向与资源投入 - TBD实验室负责探索"omni"全能模型，该模型旨在理解万物而不仅限于文本，与多模态研究焦点相符[14][16][33] - FAIR将作为"创新引擎"，其研究成果直接输入TBD实验室用于大规模模型训练，角色比以往更积极[17][33] - 公司承诺每年投入660亿至720亿美元预算支持超级智能研发，背靠年收入1645亿美元、年利润623.6亿美元、市值1.85万亿美元的财务资源[1] 行业竞争与挑战 - Meta频繁架构调整（年内撤销第二个主要AI部门）与OpenAI、谷歌等竞争对手的稳定结构形成鲜明对比[29] - Llama系列模型从早期开源领先到当前反响平平，公司在AI底层模型领域尚未取得突破[3][29] - 基础设施团队聚焦构建GPU集群及数据平台，以支持前沿研发，首批成员包括Anthropic前基础设施负责人[26][28][33]