Meta刚刚创建的元超级智能实验室（MSL：Meta Superintelligence Labs）似乎只是为了在AGI（通用人工智能）竞赛中能够占据一席之地。但随后的举措表明，其中代表了更深层次的意义：该公司希望在快速发展的人工智能世界中被看到的方式发生了转变。

这也反映了其战略焦点的变化。Meta现在不是构建人工智能工具来支持短期产品功能，而是围绕长期目标、科学领导力和基础人工智能开发来组织其工作。

这种重点的转变伴随着同样深思熟虑的结构变化。Meta没有将其研究分散在不同的部门，而是将其核心人工智能工作集中在同一屋檐下，将FAIR（基础人工智能研究）研究小组、LLaMA模型团队和关键基础设施部门合并到一个实验室中。

其目标不仅仅是内部协调，而是赋予实验室完整的任务线和资源力，以更少的约束来研发下一代人工智能系统。有趣的是，MSL的形成和重组也表明Meta并不认为超级智能是一个遥远的愿景。相反，它认为这是一个触手可及的机会，并希望组织起来迅速采取行动。

扎克伯格在彭博社首次报道的一份内部备忘录中写道：“随着人工智能进步的步伐加快，发展超级智能的前景正在显现。我相信这将是人类新时代的开始，我完全致力于为Meta引领潮流做所需的一切。”

Meta已经招聘了11名以人工智能为重点的新员工，未来几周可能会招收更多员工。该公司已聘请Alexandr Wang领导这个项目。这位前Scale AI首席执行官在Meta向他的数据标签初创公司投入140多亿美元后不久加入了Meta，担任Meta的第一位首席人工智能官，从头开始塑造MSL的未来。

另一位加入的是Nat Friedman，前GitHub首席执行官，也是人工智能投资界的知名人士。他们将共同领导MSL的研究和产品方向。一个植根于基础设施和系统，而另一个则有扩展数百万人使用的平台的成绩。很明显，Meta不仅仅是在构建模型：它正在建立一支知道如何将他们转化为长期影响力的团队。

Meta的新人工智能工作岗位包括许多具有强大科学背景的员工。Jack Rae曾在DeepMind工作，研究过Gopher和Chinchilla等早期语言模型。Huiwen Chang为谷歌研究院的图像生成系统做出了贡献，包括MaskGIT和Muse。Pei Sun带来了Waymo和DeepMind的经验，研究感知模型和推理工具。

Joëlle Pineau继续领导Meta的FAIR小组，在塑造公司对开放科学的承诺方面发挥了关键作用。这些背景表明，Meta将科学视为其在人工智能发展下一阶段竞争的核心部分。然而，在开放科学的理想与商业AGI开发的现实之间取得平衡，将是对MSL领导力和Meta本身的考验。

MSL的推出正值AGI竞赛加速之际。Meta正在更直接地与竞争对手浴血作战。OpenAI、Anthropic和其他公司最近的进展提高了标准。Meta正在整合人才、计算和研究方向，而不是等待另一波突破。

扎克伯格认为，Meta在这个领域具有独特的领导地位，这不仅是因为它的雄心壮志，还因为它的资源。他在备忘录中写道：“Meta在向世界提供超级智能方面具有独特的优势。”“我们有一个强大的业务，支持建造比小型实验室多得多的计算能力……我们的公司结构使我们能够以更大的信念和勇气前进。”

人工智能已成为扎克伯格今年首要任务，推动了对计算基础设施的大量投资、一波高调的招聘和战略赌注。据报道，除了Scale AI的投资外，Meta还进行了收购Runway和语音技术公司PlayAI等初创公司的谈判。该公司今年还将在数据中心基础设施上花费高达650亿美元，据报道，计划还包括一个配备130多万Nvidia GPU的大型计算设施，以支持其人工智能工作。

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