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Meta 砸下重金追赶 OpenAI、谷歌和 Anthropic，一年前，扎克伯格把AI复兴任务交给年仅28岁的亚历山大·王。如今，第一款重要模型 Muse Spark 亮相，但内部争议并没有结束。

Meta急需一场AI翻身仗

过去一年，Meta 的AI业务压力很大。Llama 4 反响不佳后，公司内部担心自己在前沿模型竞争中越落越远。

扎克伯格随后向 Scale AI 投资 150亿美元，并把其联合创始人亚历山大·王招入Meta，希望借助他的创业者速度和AI行业人脉，重整研究体系。

秘密团队TBD Lab上场

亚历山大·王进入Meta后，组建了一个约100人的精英研究小组 TBD Lab。这个团队拥有高度保密和自主权，在Meta门洛帕克总部的独立区域办公，进入还需要特殊权限。

团队成员薪酬极高，目标也很直接：让Meta重新追上最强AI实验室。

今年4月，TBD Lab推出 Muse Spark，这是该团队交出的第一份重要成果。

新模型有进展，也有争议

支持者认为，Muse Spark 证明Meta的AI重建开始见效，后续模型有机会进一步缩小与OpenAI、谷歌、Anthropic的差距。

但内部也有人并不买账。一些员工认为，Muse Spark 的突破被夸大了，实际更像是渐进式改进。它还使用了Meta原有AI基础设施，包括部分与Llama 4相关的代码和数据。

因此，当亚历山大·王强调模型“从零开始”打造时，引发了部分Llama团队成员不满。

扎克伯格想要“个人超级智能”

亚历山大·王的路线，和扎克伯格提出的“个人超级智能”高度绑定。

他更重视模型能力本身，而不是立刻把AI功能推向社交产品。内部会议中，他常强调AI未来可以解决更大问题，而不仅仅是服务广告、内容推荐或聊天机器人。

不过，Meta最终仍要面对商业压力。公司每年在AI上投入数百亿美元，投资者需要看到这些支出如何变成收入。

Meta内部代价不小

AI投入加码的同时，Meta也在进行重组和裁员，用来抵消成本压力。

另一个争议来自员工数据使用。Meta曾计划安装软件追踪员工电脑使用情况，用于训练AI模型，引发反弹后，公司已回撤部分计划。

这说明，Meta的AI转型不只是技术竞赛，也在改变公司内部管理方式。

追赶才刚开始

Muse Spark 在视觉理解方面获得认可，但在编程能力上仍落后，一些员工在软件开发任务中仍更偏好 Anthropic 的 Claude。

接下来，Meta的新模型将重点提升代码能力、智能体任务和视频生成等多模态能力。

亚历山大·王已经让Meta AI重新动起来，但能不能真正追上第一梯队，还要看下一代模型能不能打出硬仗。

文章来源

https://www.ft.com/content/d26faf9d-6ef0-4480-ab80-bac6a36fe173