Meta的十億美元人才爭奪戰：Zuckerberg為何持續在AI競賽中落敗

僅僅一年多的時間裡，扎克伯格的Meta已進行了三筆總額超過160億美元的重大AI收購。然而，每一筆交易都揭示了同樣令人不安的事實：曾擁有全球最有價值的分發網絡的公司，正越來越難以獲取在AI時代真正重要的人才與創新。這些舉措所展現的模式，並非成功的併購故事，而是在一個根本改變的競爭格局中出現的戰略不匹配。

143億美元的賭局失敗

2025年6月，Meta做出了最膽大的舉措：以143億美元收購Scale AI49%的股份，並任命創始人Alexandr Wang為首席AI官，領導新成立的Meta超智能實驗室。表面上看，這像是一個果斷的權力展現。但事實上，這一宣布背後揭示了Meta運作方式的令人不安之處。

Scale AI的核心業務不是訓練AI模型，而是組織人類標註員來分類訓練數據。這是基礎設施工作，雖然不光彩卻必不可少，是每個大型AI公司都需要的角色，但與突破性AI研究本質上截然不同。當Meta宣布由Wang領導其AI部門時，內部最有資格發聲的異議者——Yann LeCun，拒絕接受這樣的匯報結構。LeCun是圖靈獎得主，也是深度學習的三位奠基人之一，曾花費十多年建立FAIR，為Meta在AI研究方面建立了學術聲譽。與大語言模型的共識不同，LeCun一直認為LLMs是死胡同，未來應屬於世界模型——理解物理、因果與推理的系統，而非僅僅預測下一個詞。

他沒有與之爭論這一根本分歧，而是選擇離開，創立了AMI，一家專注於世界模型的獨立研究公司，Meta則同意與他合作。訊息很明確：Meta已堅定走上LLM的道路，內部沒有空間容納任何有資格的懷疑聲音。

四次拒絕暴露新現實

在Scale AI之前，扎克伯格於2025年春展開了一場非凡的招募運動。據報導，他親自拜訪候選人在他位於太浩湖和帕洛阿爾托的住所，提供高達1億美元的簽約獎金。他的目標都經過精心挑選：Perplexity AI（專注搜索的創業公司）、Runway（領先的獨立視頻生成公司）、Safe Superintelligence（由Ilya Sutskever在離開OpenAI後建立）、Thinking Machines Lab（由前OpenAI CTO Mira Murati創立）。

這四個都拒絕了。

Perplexity的Aravind Srinivas在2022年創立公司前，已在OpenAI和DeepMind建立了聲譽。Sutskever離開OpenAI，正是因為他希望根據自己的技術判斷來建造，擺脫任何可能妨礙他願景的組織架構。Murati的動機也是追求獨立。Srinivas同樣不需要Facebook的分發資源，他需要的是自由去執行自己的理論。

這些拒絕反映了AI產業的結構性轉變。2012年，Instagram的13人團隊接受了扎克伯格10億美元的收購，答案很明顯：這家初創已證明產品有效，但需要Facebook的十億用戶分發來擴展。WhatsApp的創始人在2014年也做出同樣的計算——他們已經打造了應用，但看重Facebook的觸及範圍。兩者都理性地認為，分發是他們最稀缺的資源。

到了2025年，這一稀缺性已經徹底轉變。資本在最優秀的AI公司間自由流動，瓶頸不再是分發，而是獨立性——追求不受限制的技術願景的自由。對這一代創始人來說，接受Meta的整合意味著放棄最初讓他們工作得以實現的敘事自主權。

OpenAI的策略：獲取架構而非應用

在人才市場上掙扎的Meta，卻與OpenAI展開了截然不同且高效的策略。Meta後來收購的平台Moltbook，建立在OpenClaw之上——一個由奧地利開發者Peter Steinberger在一小時內創建的開源AI Agent框架。Steinberger發布OpenClaw時，僅數週內就獲得了20萬個GitHub星標，週訪問量達200萬。這個框架成為整個AI Agent生態系統的基礎設施。

OpenAI的反應很直接：聘請這位架構師。2026年2月，Sam Altman在X上宣布Steinberger加入OpenAI，領導公司下一代個人Agent。據報導，Steinberger曾收到Meta和微軟的邀請，但他選擇了OpenAI——條件是OpenClaw必須保持開源。之後，OpenClaw轉入由OpenAI支持的獨立開源基金會。

這揭示了Meta困境的深度。在Agent生態中，OpenAI收購了構建基礎框架的工程師，而Meta則最終收購了用該框架搭建平台的人——這在競爭定位上形成了根本差異。

Moltbook的收購：講故事者而非建造者

這個背景使得Meta收購Moltbook的行為更易理解，雖然仍令人震驚。Moltbook的聯合創始人Matt Schlicht高中輟學，搬到矽谷，曾在Ustream實習，後與Ben Parr共同創立Octane AI。Octane AI將AI應用於電子商務——為Shopify賣家打造推薦引擎和客戶互動自動化。Schlicht和Parr都是AI Agent社群中的知名聲音：Parr是《Information》的AI專欄作家，兩人共同主持課程、管理Theory Forge投資基金，並在新興的Agent生態中建立了有影響力的網絡。

他們是連結者和講故事者，擁有真實的行業關係與信譽。這正是Meta希望獲取的：進入這些社群及其敘事。

但他們並非Peter Steinberger。Steinberger構思並建立了基礎架構。Schlicht和Parr擅長整合思想、建立聯繫、通過敘事推動市場。兩者技能都重要，但在競爭杠桿上處於不同層級。在這場人才競賽中，OpenAI獲得了建造者，Meta則獲得了那些解釋和推廣建造者所創造內容的人。

Llama的衰落：收購策略無法解決的問題

根本的矛盾指向一個更深層次的問題。Meta最重要的內部項目——Llama 4 Behemoth，原本是公司旗艦的生成模型，卻面臨重大內部評估挑戰。訓練已完成，但結果未達預期。Meta沒有按計劃發布，反而暫時擱置，並開始討論是否完全開源。

這一轉折點伴隨著更深層的組織動盪。Llama原本的14人研究團隊中，已有11人離開Meta。2025年10月，內部重組導致Meta超智能實驗室裁員約600人，Wang稱是為了糾正之前的官僚擴張。據《Financial Times》報導，Wang私下對Zuckerberg的微觀管理表示不滿，兩人關係日益緊張。

這一波動也波及Scale AI的原始客戶。Google、微軟和xAI開始退出合作，擔心Meta的所有權會損害公司作為數據基礎設施提供者的中立性與可靠性。Scale AI的臨時CEO被迫公開強調公司獨立性——這對於Meta剛剛花費143億美元控制的公司來說，是一個令人不安的信號。

這一模式暗示的，不僅是管理層的轉變，更可能是Meta組織結構根本不適合支撐世界級AI研究所需的技術自主性。

扎克伯格的兩難：分發無法達成的目標

這一歷史模式使當前局勢尤為尖銳。2012年至2014年間，扎克伯格的Facebook是全球最快的已驗證理念執行者。Instagram已證明移動照片分享將成為必然；Facebook的貢獻是將其規模化到全球。WhatsApp已證明訊息可以取代電信；Facebook的貢獻則是將其融入價值數十億美元的廣告生態。

唯一失敗的是Snapchat。2013年被開價30億美元，拒絕收購，Snapchat保持獨立，Meta則花了兩年時間將其Stories功能抄到Instagram和WhatsApp中。結果，Snapchat未能在競爭中追趕上來。

在那個早期時代，分發資源稀缺，Meta掌握著全球最大的分發網絡。公式很簡單：找到已被用戶驗證的產品，利用分發優勢擴大規模。若收購不成，模仿則是備選方案。

這一時代已經徹底結束。Meta的十億用戶分發網絡依然非凡，但已無法解決AI公司面臨的問題。Meta AI本身每月活躍用戶達10億，但使用多半是偶然的。用戶在Instagram或WhatsApp中偶爾啟用，卻沒有人因此改變對AI助手的理解或提升生產力。這個產品只是一個存在於傳統應用中的功能，而非值得選擇的轉型。

相比之下，Anthropic的Claude在企業AI部署中成為首選模型，並在金融與醫療等垂直領域建立了先行優勢。或是Gemini，深度整合Android，數十億用戶在無意識中遇見它。又如ChatGPT，在推出兩個月內就重塑了1億人對研究與寫作的方式。

扎克伯格無法收購的，是這些公司真正代表的：願意打造未來而非分發未來的意願。Meta收購了Manus，一家由Anthropic的Claude驅動的AI Agent公司——也就是說，Meta花費數十億，買的是一個包裝著競爭對手技術的外殼。在底層模型能力上，Meta仍依賴他人的創新。

結構性不相容

最深層的問題，或許不是策略層面，而是結構性。2018年，科技觀察家潘峻曾撰文《騰訊沒有夢想》，指出投資與收購策略已取代內部創造的驅動力。這一觀點在騰訊內部廣泛傳播。八年後，這一症狀在其他公司也開始顯現。

騰訊最終找到出路——不是通過收購更多公司，而是培育微信作為內部創造的產品，由張小龍在大組織中劃出獨立空間追求自主願景。這個產品重新定義了騰訊在新時代的地位。

那麼，Meta內部有什麼創新能為AI提供類似的推動力？公司每年1000億美元的資本支出，尚未能按時推出旗艦模型。其組織架構，為分發與廣告整合而優化，難以產生突破性AI研究所需的技術自主性。扎克伯格的選擇——聘請Wang、接受LeCun離開、收購Manus與Moltbook——每一個都反映出對一個不可能情況的理性應對。但合起來，形成了一個模式：一個公司花費巨資，試圖用金錢闖入一個競爭領域，而那裡最稀缺的資源已不再是資金、分發或甚至已驗證的產品，而是獨立性與技術清晰度，這些是金錢買不到的。

在2026年的AI市場中，扎克伯格面臨的根本挑戰，不是他在競標戰中失利，而是他最需要贏的人，已不再以他的指標來衡量成功。他們有自己的敘事要追求，有自己的願景要構建，並已得出結論：對他們來說，Meta——儘管資本與觸及範圍再大——已無法幫助他們實現真正重要的事。