扎克伯格想打仗了。
2025年6月12日，Meta宣佈以143億美元收購矽谷明星公司Scale AI 49%的股份，並任命其創始人亞歷山大·王（Alexandr Wang）為首席技術官，賦予他全面主導公司AI戰略轉型的權力。但這只是扎克伯格激烈人才爭奪戰的序幕。
短短8天后，據CNBC報道，Meta又成功挖來了Safe Superintelligence（SSI）的聯合創始人兼CEO丹尼爾·格羅斯（Daniel Gross）。事實上，扎克伯格在年初就試圖以80億美元整體收購SSI，但遭拒絕後，他迅速轉向更直接的手段——挖走公司的核心人物。
與此同時，Meta也試圖吸引GitHub前CEO納特·弗裡德曼（Nat Friedman）加盟，並計劃投資他與格羅斯共同管理的風險投資基金NFDG。此外，Meta還積極聯絡OpenAI首席研究員諾姆·布朗（Noam Brown）和谷歌DeepMind基礎架構總監科拉伊·卡武克奧盧（Koray Kavukcuoglu），儘管尚未獲得明確答覆。
扎克伯格這一系列快速而大膽的舉措，目的非常明確：為Meta新成立的超級人工智慧實驗室（Superintelligence Lab）組建一支頂級實戰團隊，以產業資源和人才網路徹底改寫公司AI競爭的遊戲規則。
Meta此前推出的旗艦模型Llama系列在市場表現糟糕，排名急劇下滑且核心團隊出現大量流失，嚴重影響了Meta的AI戰略。扎克伯格顯然意識到，單純依靠內部技術研發的理想主義路線已難以實現短期的突破，於是他果斷選擇了一條更為現實主義的道路——利用資本和資源整合迅速改變產業格局。
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放棄LeCun，和他所代表的路線
當矽谷同行們紛紛爭奪頂級科學家與研究員時，扎克伯格選擇的卻是更具產業執行力的人才，比如Scale AI創始人亞歷山大·王和SSI的丹尼爾·格羅斯。
這與過往Meta“仰仗”Yann LeCun的路線完全不同。
作為著名深度學習科學家，Yann LeCun間接見證了公司在模型研發上的滑鐵盧：Llama 4公開版本在LM Arena等權威榜單排名暴跌至第32位，核心能力落後主流競品近50%，甚至被曝出用未公開的最佳化版“刷榜”，導致技術公信力大打折扣。雪上加霜的是，Llama專案的14位早期核心成員中有11人選擇離職，其中5人跳槽至法國新貴Mistral，團隊骨幹受到重創。
雖然LeCun本人並不直接領導Llama團隊的建模與工程，但作為Meta AI的首席科學家和FAIR實驗室的領導者，他在方向設定、資源分配、技術路線等方面有重要影響。他主張從基礎研究出發，透過長期積累實現類人智慧，而Llama專案作為更偏應用導向的嘗試，在商業節奏和產品優先順序上衝突不可避免。
而亞歷山大·王與LeCun完全不同。他的成功並非來自前沿演算法研究，而是構建了全球最大的資料標註團隊，並擁有成熟的人類反饋強化學習（RLHF）技術體系。他更懂得如何迅速將技術變現和規模化運營。
丹尼爾·格羅斯也展現了另一種產業能力——生態構建和戰略投資。他創立YC AI專案並投資孵化了GitHub、Airtable、Character.ai等公司，建立了強大的產業生態。
扎克伯格的策略顯而易見：他要把戰爭引向產業界。
扎克伯格在用“鈔能力”從其他公司搶奪演算法大牛，他的目的並不是找一個LeCun的平替，而是徹底拋棄LeCun這種科研型人才主導AI戰略的舊模式後，開始的人才競爭。這對其他公司已經造成困擾，最值得玩味的就是OpenAI，它的CEO Sam Altman在最近透過對外發聲的方式來強調自己內部沒有被擾亂軍心。
而對Scale AI的投資和事實上的掌控，在引發混亂的目的上也迅速顯現效果：谷歌、OpenAI等公司迅速終止了與Scale AI的合作，這表明產業巨頭們對核心資源掌控權落入競爭對手之手的恐懼。
谷歌作為Scale的最大客戶，原計劃在2025年支付近2億美元採購AI訓練資料。但在Meta交易官宣後，谷歌立刻終止合作並轉向其他供應商。OpenAI雖已提前減少依賴，但在訊息公佈後也迅速與Scale切割，選擇更中立的資料服務商。微軟則開始重新評估其合作體量，並將部分需求轉向Labelbox等替代選項，就連馬斯克旗下的xAI也中止了談判程序。
資料供應鏈加速重組，Labelbox、Snorkel AI等中立供應商需求暴漲，矽谷AI格局在幾天內出現明顯裂痕。
像當年斥資收購Instagram和WhatsApp那樣，扎克伯格再次用“掌控基礎設施”的方式重構競爭格局。他用極具攻擊性的方式告訴對手：就算技術不領先，我也能掐住你們的命門，擾亂格局，然後把戰爭拖入他自己的節奏。
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真正屬於扎克伯格的戰鬥開始
從結果來看，Llama 4 的失敗幾乎是一種必然。它並非單點工程的失誤，而是Meta內部長期理念失調、執行混亂的必然產物。對扎克伯格而言，演算法本身並不是興趣所在，也不是他主導AI的核心邏輯。在他的思維體系中，演算法只是戰略的工具，科學只是戰術的一環。真正令他在意的，是如何調動資源、壓迫對手、掌控局面。
某種程度上，Llama 4 的失敗讓Meta回到了Meta的樣子。它讓扎克伯格有了足夠理由繞開原有的科研流程，切斷學術派在組織中的路徑依賴。他無需再假裝“相信研究主導”，而是以混亂為契機，轉身建立完全屬於自己的AI機制。
據多方報道，扎克伯格對Superintelligence Lab的參與程度前所未有：他親自邀請並設宴招待核心人才，繞過所有傳統管理層級，讓團隊直接向自己彙報。這種“創始人模式”完全不同於FAIR實驗室以科研為主導的自治體系。新實驗室專注於迅速將先進的AI能力整合到具體產品和服務中，例如Meta的AI助手、智慧眼鏡和社交平臺等。這種模式對FAIR原有的“科學家自治”和基礎研究導向是一種徹底顛覆。
更重要的是，在Llama的混亂之後，扎克伯格終於建立起一個能夠執行他意志的班底：由亞歷山大·王主導的Superintelligence Lab不是一個科研機構，而是一個應對AI軍備競賽的戰爭機器。這支團隊不強調理論發表，不痴迷科學優雅，而是專注於將人、資料、算力、產品串聯成一條工業化流水線，迅速產出市場可見的成果。
某種意義上今天Meta才算真正加入AI戰局。這不再是一場科學家主導的探索，而是一場創始人CEO扎克伯格親自領軍的戰爭，迴歸到扎克伯格最熟悉的領地：資源調配、平臺整合、輿論節奏和對手施壓——Move faster，break more things。
對於整個行業而言，這才是那個“原汁原味的扎克伯格”。