Meta紧急冻结AI招聘引泡沫担忧，千亿投资面临回报考验

据国外媒体最新报道，Meta公司在其人工智能部门完成重组后，已全面暂停招聘活动。

这一决定与该公司早前被曝光的以高达10亿美元薪酬吸引顶尖人才的计划形成强烈反差。此前数周，Meta从竞争对手处招募了超过50名AI研究员和工程师，包括来自OpenAI的20人、谷歌的至少13人、苹果的3人、xAI的3人以及Anthropic的2人。

出于对行业泡沫的忧虑，Meta暂停了AI人才招聘 

招聘冻结措施已于上周开始实施，具体持续时间尚未明确。据悉，此次暂停是由于CEO马克·扎克伯格担忧巨额人工智能投资可能无法产生预期回报，因而叫停了之前的招聘热潮。

这家科技巨头同时冻结了其新成立的“超级智能实验室”的招聘，仅极少数特殊情况需获得AI主管亚历山大·王的批准。

外界分析认为，Meta此次冻结招聘很可能与其持续进行的重组有关。重组后，其AI部门“Meta超级智能实验室”将分拆为四个新部门：由Scale AI前创始人Alexandr Wang领导的TBD Labs，以及分别聚焦研究、产品集成和基础设施的三个独立部门。

Meta发言人试图减轻此事的影响，他表示：“当前工作仅涉及基础的组织规划：在完成人员招募及年度预算规划后，为我们的新超级智能事业建立稳固架构。”

此前，为在该领域取得领先地位，扎克伯格主导公司向包括OpenAI和谷歌在内的竞争对手的顶尖研究员提供天价薪酬，以吸引他们加入Meta超级智能实验室。

公司还承诺对人工智能数据中心进行规模空前的投资。

这一“前所未有”的投资究竟有多大规模？答案是数千亿美元。

扎克伯格曾公开表示，Meta首个以希腊巨人命名的1千兆瓦（GW）数据中心大型项目“普罗米修斯”将于明年投入使用，并计划建设“多个巨人集群”。

这些1千兆瓦数据中心的能耗将超过大约75万户美国家庭的用电总量。扎克伯格称，公司计划“在未来几年”建设另一个规模更大、能耗达5千兆瓦的数据中心，名为“Hyperion”。

扎克伯格在Meta旗下社交平台Threads发帖表示，他计划“投资数千亿美元”于计算领域，以构建超级智能。

他表示，Meta将成为首家部署全新1GW数据中心的科技巨头。“仅这样一个数据中心就占据曼哈顿相当大一片区域，”他说道。

Meta在今年5月向投资者透露，仅本年度，公司就计划投入高达720亿美元以推动其数据中心扩张计划。

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扎克伯格为何如此激进地投入巨资建设数据中心并大力招揽人才？或许是因为在这场AI竞赛中，Meta的步伐相较于谷歌、OpenAI等对手已显滞后。

今年早些时候，公司因内部架构调整陷入混乱，导致其最新AI模型“Behemoth”的发布被迫延期。

报道指出，在开发初期，Behemoth原定于4月发布以配合Meta首届开发者AI大会，但后来内部目标推迟至6月。目前，该模型的发布日期已延后至秋季或更晚。

Meta曾在4月预览了Llama 4 Behemoth，称其为“全球最智能的大语言模型之一，也是Meta迄今最强大的新型模型”。公司同期还发布了LLM Llama的最新版本Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick，但均未引起广泛关注。

如今GPT-5已然面世，扎克伯格的紧迫感可想而知！

事实上，扎克伯格一直强调其目标是开发一种“个人超级智能”，作为永久性的超人助手，并集成于智能眼镜中。

他上月写道：“我们相信应将这种能力赋予个人，让他们用以追求生活中珍视的事物。”

“这与业内其他观点不同，他们认为超级智能应集中用于自动化所有有价值的工作，而后人类依赖其产出生活。”

扎克伯格近期告知投资者，他更倾向于由“小型、高精尖团队”而非庞大研究员队伍来推动人工智能工作。

尽管如此，公司表示未来几年员工薪酬成本将显著上升。摩根士丹利分析师本周警告，薪酬增长可能“稀释股东价值，且未带来明显创新收益”。

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公众对此有何看法？ 

针对Meta冻结AI招聘的举措，网友们的关注点各异。部分人从团队运作与组织架构角度分析，另一部分则聚焦公司领导层及其历史决策的影响，也有网友肯定扎克伯格领导Meta多年取得的成就。

在Reddit上，有用户认为这仅是架构调整，旨在解决此前人员冗余问题：

“我认为他们只是在优化组织结构。开发一个模型并不需要成千上万的员工，每个专业模型大约只需10人团队。我们公司曾仅用3人就训练了一个基础模型。他们之前受困于组织臃肿，现在正是在解决这一问题。”

也有人认为，停止招聘是因为Meta已组建理想团队，正专注于整合与建设：

“或许他已拥有梦之队，现暂停招聘以专注团队建设与整合。在未获得全球级经验前，你不会持续招聘……你先雇佣适量人才，然后全力投入工作。”

还有网友赞扬扎克伯格推动开源FAIR成果，为当今开源AI生态做出重大贡献：

“产品部门存在严重失误。Meta拥有一流的研究科学家，但产品部门充斥附和者，他们满足于将Meta AI嵌入WhatsApp并宣称成功，仅因数百万用户用它搜索信息。扎克伯格被此蒙蔽，他的警觉是正确的。应解雇所有附和者，聘请顶级研究员，让他们与深知未来竞争挑战的产品人员直接协作，然后全力以赴！我并非扎克铁粉，但必须承认，若无他多年坚持开源FAIR成果，当今AI格局将截然不同且更为封闭！”

亦有网友批评扎克伯格行为幼稚、决策随意，缺乏合格管理者素质：

“扎克眼下只是条件反射般应对。曾斥资1亿美元雇人，现又彻底转向。他像个孩童。他所拥有的一切皆由他人奉上，因此从未学会如何经营企业。”

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研究报告显示：95%的企业在AI投资上“零回报”

备受期待的ChatGPT新版本GPT-5反响平淡，加剧了人们对AI进展的忧虑。

OpenAI首席执行官Sam Altman将AI炒作比作千禧年时的互联网泡沫。

Meta暂停招聘前，科技股本周大幅下跌，因市场担忧AI领域巨额投资未能产生回报。英伟达、Arm和Palantir等公司股价均出现下滑。

股市波动主要缘于麻省理工学院的一份报告，该报告称95%的企业在人工智能投资上获得“零回报”。

报告提及，过去三年全球企业已向生成式AI项目投入3000亿至4000亿美元。然而，多数努力未能带来实质商业回报。95%的企业组织表示采用AI工具后未取得任何可量化收益。仅极小部分企业获得显著效益。

报告称：“仅5%的AI集成试点项目创造了数百万美元价值。”相较之下，绝大多数试点项目对收入或收益毫无影响。

许多公司尝试了ChatGPT、Copilot等大语言模型平台，调查显示超过80%的大型企业已进行探索或试点。

近40%的公司报告已在一定程度上部署这些系统。但研究人员发现，大多数应用仅限于提升个人生产力，而非提高公司整体利润。

主要成因在于生成式AI工具往往难以匹配实际工作流程。报告描述其“工作流程脆弱、缺乏情境学习且与日常运营协调性差”。

与人类不同，多数生成式AI模型无法保留过往反馈，也无法随时间构建新推理能力。它们难以适应环境或在任务间迁移经验。

研究指出：“大多数生成式AI系统不能保留反馈、适应环境或随时间改进。”缺乏这些特性，长期整合仍成本高昂、效率低下。

围绕生成式AI的炒作引发董事会高度期待。但报告显示，许多投资尚未转化为更高利润或显著成本节约。

部分公司将AI用于客服、营销或写作辅助。尽管这些工具可为员工节省时间，却很少为企业带来直接收益。

该报告亦淡化了生成式AI短期导致大规模失业的担忧。相反，其效果更可能体现在降低企业外部成本。

报告称：“在AI系统实现情境适应与自主运行前，组织影响将通过外部成本优化而非内部重组来体现。”

这意味着企业可能减少外包任务支出，但短期内不太可能用机器替代大量员工。

此结论与公众普遍认为生成式AI将快速取代数百万岗位的观点相左。研究人员认为该技术远未达到此水平。

专家表示，许多失败源于对AI能力与局限的误解。程序或可快速生成文本或代码，但无法像人类般真正学习。例如，员工能依据新指令、先前错误及情境需求调整，而生成式AI模型无法将这些记忆应用于不同任务，除非重新训练。

投资者与高管对AI仍怀有浓厚兴趣，希望持续进步能弥补这些差距。但短期前景表明进展速度低于许多人预期。研究结果显示，尽管AI前景广阔，企业应降低期望。该技术尚未准备就绪以覆盖所有行业或工作流。

报告还强调需更智能地规划AI应用。企业或需专注于能带来即时、可量化成本节约或生产力提升的AI场景。

这可能包括客服脚本、编码辅助或文档起草，而非全公司转型。广泛整合仍被视为为时过早且易失败。

参考链接：

https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/

https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1mw7i5e/zuckerberg_freezes_ai_hiring_amid_bubble_fears/

https://www.telegraph.co.uk/business/2025/08/20/us-tech-stocks-tumble-on-ai-bubble-fears/

https://www.telegraph.co.uk/business/2025/07/15/zuckerberg-hundreds-billions-manhattan-sized-data-centre/