Meta AI战略全面转向：Avocado模型延期与开源路线逆转

Meta公司首席执行官马克·扎克伯格

Meta正加速调整其人工智能战略方向。

12月9日，据内部消息透露，Meta原计划于2025年底发布的下一代前沿模型“牛油果”（Avocado）已推迟至2026年第一季度，并更倾向于以闭源形式推出。

这标志着Meta自2023年推出Llama系列以来的开源路线正面临重大逆转。尽管官方坚称“模型按计划推进”，但多位匿名工程师指出，Avocado在训练稳定性与推理泛化方面尚未达到商用层级，内部对发布时间窗口进行了更保守的重新评估。

这次延期象征Meta正从过去两年强调的“开源与开放生态”转向更具防御性和商业导向的策略。随着Llama架构在外部被复刻、Llama 4反响平淡，以及OpenAI、谷歌、Anthropic接连抬升前沿模型门槛，Meta在开源体系中保持竞争优势愈发困难。

Meta首席执行官马克·扎克伯格在2025年夏天曾明确暗示，公司必须“严格减轻风险”，这被内部视为关闭开源窗口的前兆。

为支撑闭源模型的算力需求，Meta在最新财报中将2025年资本支出上调至700–720亿美元，重点投向训练集群与数据中心扩建，包括为Meta超级智能实验室（MSL）打造的“普罗米修斯”超大规模数据中心。内部人士称，这项投入“相当于重建公司的AI地基”。

01.内部震荡与新领导层：从开源文化到“工业化AI”的组织重排

MSL负责人汪滔

Avocado的延迟只是表象，真正的变化发生在组织深处。随着Llama 4未能达到预期，公司AI领导层经历了多年未见的剧烈更替：FAIR与GenAI的主导权被削弱，传统学术导向的研发体系让位于强调产品落地与闭环速度的MSL。

这一轮重排因扎克伯格大规模引入外部高端人才而加速。通过与Scale AI的143亿美元交易，Meta将其创始人汪滔纳入核心决策链条，由他领导精英化的MSL，Avocado的开发集中在该实验室。汪滔及其团队带来了与Meta常年文化完全不同的一套工作方法：闭环管理、减少跨组输入、高压节奏以及强调“先做演示，别写报告”的工程风格。

这套节奏与FAIR的开放式研究文化冲撞强烈。多位Meta员工指出，以前的Meta重视跨团队评审与透明共享，而现在的MSL更像“公司内部的封闭创业公司”。

即将离职的首席AI科学家杨立昆

在最新的组织调整中，AI相关团队出现多轮重组与裁撤，FAIR的部分研究方向被缩减，600多名与基础研究相关的人员被裁撤，直接促使首席AI科学家杨立昆宣布将离职创业。

过去依靠协作与学术氛围推进模型研发的模式，正在被一种“工程先行、商业优先”的体系取代。新的AI领导层将重点放在模型能力的产品化、推理优化和安全控制，而非追求开源影响力。在内部讨论中，“开源是否已完成使命”成为最常被提及的冲突话题之一。

02.硬件路线图调整：元宇宙退居次席，AI成新核心叙事

Meta推迟发布XR眼镜至2027年

AI战略重排也迅速波及Meta的硬件路线图。公司2025年启动了对硬件部门Reality Labs的全面审查，多个增强现实XR原型项目被降级或暂停，Quest系列的未来迭代节奏明显放缓。Meta计划在未来两年逐步削减元宇宙预算，把资源重心转向与AI模型直接协同的智能眼镜、语音助手和本地推理设备。

内部文件显示，下一代自研ASIC推理芯片可能提前量产，其目标不是服务虚拟世界，而是加速闭源前沿模型的终端推理效率。Meta工程团队被要求重新定义芯片的矩阵计算性能与显存带宽，围绕Avocado和后续模型构建定制加速路径。

在基础设施层面，Meta也从“自建为主”转向更务实的混合模式。该公司已同CoreWeave、甲骨文和Blue Owl Capital进一步扩大合作规模，并推动270亿美元的“Hyperion”数据中心计划，以填补闭源模型部署所需的高强度算力缺口。

多位员工形容，这一轮调整“意味着元宇宙时代的终结”。曾经作为战略核心的Reality Labs，如今不得不把更多资源和带宽让位给AI。

03.一场横跨技术、组织与资本的全面转向

Avocado的延期不仅是一项研发进度调整，而是Meta战略方向清晰转折的外化信号。在开源优势被竞争对手快速消解、内部组织被迫重整、市场要求加速兑现投资回报的三重压力下，Meta正在从根本上重写其AI发展路径：从研发文化到组织架构，从硬件规划到资本投入，所有关键要素都围绕“闭源前沿模型”重构为一个更封闭、更集中、更以商业结果为导向的体系。

这不是一次普通的方向微调，而是继2012年全面拥抱移动互联网、2020年押注元宇宙之后，Meta十多年来的第三次战略大迁徙。不同的是，前两次转向由外部趋势驱动，而这一次，则是Meta在激烈竞争环境中不得不做出的生存式选择，其范围之广与牵涉层级之深，已远超以往。

一名参与Avocado项目的工程师总结得更直接：“我们已经从‘讨论未来’转向‘争取领先’。现在的Meta，不是追愿景，而是在用全部资源确保不会被时代甩下。”