2025 年 8 月中旬，《华尔街日报》曝出重磅消息：Meta 在刚刚完成一轮大规模 AI 顶尖人才的激进招聘后，突然暂停了人工智能部门的招募。几乎同时，高层离职的消息接连传出。
过去几个月，Meta 可谓风云不断——数十亿美元的人才收购、精英超级智能团队的频繁重组、向闭源模型的转向、核心成员相继出走、内部管理问题丛生，甚至与 Scale AI 公开闹翻。本想用这一系列操作缩小与 OpenAI、谷歌等对手的差距，却有可能反将自己推入困境。
150 亿美元交易的起点
故事要从 6 月说起。当时，CEO 马克·扎克伯格果断出手，以近 150 亿美元收购了 Scale AI 49% 的无投票权股份，不仅获得了数据，还将关键人才纳入 Meta 的 AI 竞赛轨道。Scale AI 创始人 Alexandr Wang 空降担任新成立的 Meta Superintelligence Labs（MSL） 负责人，与来自 OpenAI、DeepMind、Anthropic 等顶级 AI 实验室的研究员共同组建核心团队。
扎克伯格亲自通过邮件、WhatsApp 等方式发出邀请，开出九位数美元的签约奖金，一些关键人才的总薪酬甚至高达 1 亿美元。这种前所未有的“烧钱抢才”让 Meta 瞬间成为全球 AI 人才大战中最激进的玩家之一。
然而，势头正盛之际，刹车踩下。8 月，Meta 冻结了 AI 部门招聘，甚至禁止现有员工内部转岗至该部门。发言人称此举是“基本的组织规划”，是为了在引才完成后稳定架构并与年度预算匹配——但显然，这是一场战略重置，而非单纯的暂停。
高开低走的人才流转
尽管官方努力淡化影响，这一冻结仍加深了外界对其“高开低走”的印象。几周内，MSL 的抢人狂潮变成了人员流失。据《金融快报》报道，研究员 Rishabh Agarwal 入职仅 5 个月就离职；至少还有 3 人重返 OpenAI。仅在 MSL 成立两个月内，就有从 PyTorch 元老到硅谷天才在内的 9 人离开。
不少老员工觉得自己被新人的高薪待遇边缘化，纷纷提出辞职。Meta 发言人回应称，“这种规模的组织出现一些人员流失很正常”，但内部情绪显然并不一致。
Alexandr Wang 的领导：大胆而有争议
年仅 28 岁的 Alexandr Wang——这位白手起家的 Scale AI 亿万富翁——既赢得了钦佩，也招来质疑。他迅速崛起，为 AI 企业提供顶级数据标注服务，但不少人质疑他缺乏深厚的 AI 研究背景。
Wang 风格直截了当。在一份内部备忘录中，他要求包括 AI 泰斗 Yann LeCun 和业界老将 Nat Friedman 在内的高管直接向他汇报，并将 FAIR 的论文发表权收归自己。
一些人认为这是越权行为，有人评论道：“不应领导自己不完全理解的领域”，还有人批评其“技术根基不足却过度包装”。
但扎克伯格对他信心十足，称其为“这一代最杰出的创始人之一”，并认可他对超级智能历史意义的深刻理解。Wang 将 MSL 重组为四个专业小组，分别负责从研究到基础设施的关键 AI 领域。
行业重量级人才矩阵
Wang 并非 Meta 唯一的明星新援。截至 7 月 19 日，MSL 拥有 44 名员工——40% 来自 OpenAI，20% 来自 DeepMind，15% 来自 Scale AI，预计年薪在 1000 万至 1 亿美元之间。一半成员是华人，75% 拥有博士学位，大多数是第一代移民。
核心成员包括：
- Nat Friedman——前 GitHub CEO、开源领袖，与 Wang 共同领导 MSL 的 AI 产品战略。
- Daniel Gross——前 Y Combinator 合伙人及 AI 投资人，负责 AI 产品。
- Yann LeCun——图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家，继续领导 FAIR。
- Joel Pobar——Meta 资深工程师，现任编译器与基础设施副总裁。
- Mat Velloso——前微软与 Google DeepMind 高管，现任开发者平台产品副总裁。
团队还吸纳了来自 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 的 10 位顶尖专家，他们是 GPT-4o、Gemini 等大模型的核心创建者。
招聘冻结的导火索：重组与成本压力
此次冻结背后，是组织重构与财务谨慎的双重因素。摩根士丹利分析师在 8 月警告，Meta 高昂的股权薪酬若无法带来实质创新，将削弱股东回报。MIT 的一份报告则指出，95% 的生成式 AI 项目无法迅速盈利，加剧了市场对 AI 泡沫的担忧。
Meta 将 AI 部门划分为四个核心团队：
- TBD Lab——由 Wang 领导，专注超级智能研究。
- AI Products & Applied Research——由 Friedman 领导，将研究成果转化为产品。
- MSL Infra——由 Aparna Ramani 领导，负责 AI 基础设施建设。
- FAIR——由 LeCun 领导，专注长期前沿研究。
重组旨在将高价招揽的人才整合为高效的 AI 战斗力，从扩张转向优化。
潜在的文化冲突与资源博弈
尽管暂停了大规模招聘，Meta 仍在关键岗位上“破例”引人。例如，前苹果 AI 高管 Frank Chu 将加入 MSL Infra。
但内部矛盾正在酝酿。两个月内，已有 9 名 MSL 成员离职，包括前 Scale AI 高管 Ruben Mayer 和前 OpenAI 研究员 Avi Verma（甚至在正式入职前就退出）。老员工如 Chaya Nayak 和 Loredana Crisan 也因资源分配失衡而离开。
文化差异显现——新人抱怨 Meta 的官僚作风，老员工则对承诺的算力资源落空感到不满。“变化太频繁了，”前 AI 科学家 Chi-Hao Wu 说，“几个月内我的经理换了好几次。”
此外，内部对 Scale AI 数据质量的质疑也在发酵——依赖低成本众包的方式被认为已不适应如今复杂的 AI 模型需求。
Meta AI 前景的关键时刻
在技术迟迟无突破、用户参与度低（Meta AI 助手月活仅约 10%）的情况下，MSL 高层甚至考虑引入 Google Gemini 或 OpenAI 模型作为权宜之计。
对扎克伯格而言，问题已经十分明确：这支亲手挑选的精英团队，能否重整旗鼓、交付突破性成果，让 Meta 站上超级智能竞赛的前沿？还是会成为硅谷 AI 淘金热中的又一个高价警示案例？
