图灵奖得主杨立昆离职，28岁首席AI官汪滔（科技史上薪酬最高的高管之一）上位，扎克伯格每周与其1对1会议数小时，提尖锐问题。

技术路线的主导权正从研究导向，转向“快速发布、后期修复”的疲惫。

Meta已像“高压锅”但员工却不主动离职，因为Meta有超越行业25%的薪酬水准，和免费的餐饮和福利。

被视为公司文化基石的DEI（多元化、公平与包容）项目退潮。恐惧，正在取代过去开放的内部讨论文化。

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文丨李海伦

编辑丨徐青阳

2025年，马克·扎克伯格在Meta启动了史上最猛烈的改革：技术路线颠覆，组织架构调整，巨额资金投入。扎克伯格以极其罕见的“决绝”，为公司设定了一条只能向前的航线。这是一场豪赌，也是Meta“活下去”的唯一机会。

这一年里，Meta不仅在AI 竞赛中被迫直面与OpenAI、谷歌之间不断扩大的差距，也在组织层面经历了连续的收缩与重组。

围绕人工智能业务，Meta进行了多轮裁员与团队洗牌，一部分 AI 相关岗位被直接削减，另一部分则被重新整合进新的研究与产品体系之中。对一家以工程师文化著称的公司而言，这样的密集调整本身就释放出强烈信号。

在战略层面，扎克伯格的动作同样激进。他以约143亿美元的战略投资将28岁的Scale AI创始人Alexandr Wang(汪滔)招入麾下，并在Meta内部组建了一支全新的顶尖研究团队——「TBD Lab」，几乎以“贴身式”的方式推动这场 AI 转型。

在 Meta 内部，新招募的顶尖研究团队与长期负责核心业务的“老臣”之间矛盾加深；高压的游戏化排名机制、极端透明的管理方式，加剧了组织内部的紧绷感。

裁员、重组、贴身管理与不断加速的交付节奏，共同勾勒出一个事实——扎克伯格的焦虑显而易见。而这种焦虑，正在自上而下地扩散。

2026年的脚步正在逼近。这场赌局的结局，也终将揭晓——是超级智能的逆袭，还是一次代价高昂的战略失衡？

01 Meta的“生死赌局”

2025年，当全球科技界屏息关注AI领域的每一次突破时，扎克伯格在Meta内部悄然启动了一场史无前例的战略转向。这不再是一次对既有业务的优化升级，而是一场涉及技术路线、组织结构、财务模型乃至公司文化的全盘重塑。

在内部，这一年被反复称为“高强度之年”；在外部，它更像是一场输不起的豪赌。

1. 财务豪赌：700亿美元，一场输不起的AI军备竞赛

2025年1月的财报电话会议上，当时的扎克伯格向投资者透露了一个惊人的数字：Meta将在2025年投入至少700亿美元用于AI基础设施建设。这个数字几乎是2024年390亿美元资本支出的两倍。

后来，在10月份的财报电话会议上，这家科技巨头宣布计划明年在AI上投入更多资金，可能超过1000亿美元。

Meta的资本支出有望继续加速

资本市场迅速意识到，这已不是常规意义上的“加大研发投入”，而是一种接近极限的资源倾斜。

根据多家投行的测算，Meta的自由现金流正在经历断崖式变化：从2024年的约540亿美元，大幅下滑至2025年预计的200亿美元左右。换言之，如果维持当前支出节奏，Meta将几乎用尽自身的造血能力。

这引发了华尔街的集体焦虑：一家成熟的科技巨头，是否应该将超过三分之二的年度收入，投入到一个尚未产生明确商业回报的技术领域？

更令投资者不安的是，Meta已开始动用更为复杂、也更具争议性的融资方式来支撑AI扩张。这些安排在短期内缓解了现金流压力，却意味着公司正在将未来数年的财务安全，押注在一条尚未被验证的技术路径上。

2. 技术滑铁卢：Llama 4与“皇帝的新衣”时刻

2025年4月，Meta在旧金山高调发布第四代开源大模型 Llama 4。舞台灯光下，扎克伯格再次强调了Meta的愿景——“构建世界领先的AI，并将其开源，让全世界受益”。

但发布会后的现实迅速冷却了这种雄心。

多家独立评测机构的测试结果显示，Llama 4在多个关键能力维度上未能达到行业领先水平，尤其是在复杂推理与工程能力方面，表现并不突出。

更严重的，是围绕评测公正性的争议。来自一些AI社区（Reddit和Hugging Face等）的研究人员发现，Meta在部分公开排行榜中提交的模型版本，与开发者实际可获取的版本存在明显差异。当第三方尝试复现实验结果时，性能落差引发了广泛质疑。

Meta随后发布声明，承认“部分评估配置存在差异”，但否认有意误导。然而，对一家试图在AI领域争夺技术话语权的公司而言，信任一旦被撕开裂缝，解释往往显得苍白。

在Reddit和技术社区中，“Meta基准测试门”迅速发酵，成为2025年AI圈最具争议的话题之一。

这不仅是一次模型表现不及预期的问题，更是Meta第一次在“AI可信度”层面遭遇系统性质疑。

3. 文化崩塌：当高强度成为常态

技术受挫的同时，Meta内部的组织张力也在急剧上升。

2025年5月，一份内部备忘录显示，公司对绩效管理进行了收紧：对于规模超过150人的团队，必须有15%—20%的员工被评定为“低于期望”，明显高于上一年的比例。

在实际执行中，这项政策迅速变形。多位内部管理者透露，一些团队开始采取“策略性评级”：

要么刻意不填补岗位空缺，让现有员工分摊低分名额；

要么招聘“注定失败”的成员，用于吸收淘汰指标。

与此同时，Meta引入了名为“Level Up”的游戏化系统，为员工使用AI工具设置积分和徽章，并定期公布排名。一些团队开始要求员工“为了积分而用AI”，即便这些工具并不适合具体工作流程。

文化冲突在高层言论中进一步显性化。扎克伯格在多次内部会议上提及需要更多“男性气概的能量”，引发了超过2000名员工的内部联署抗议。尽管他随后解释这是指“决断力和执行力”，但争议已蔓延至公司外部。

扎克伯格在多次内部会议上提及需要更多“男性气概的能量”被X平台网友质问

4. 组织地震：FAIR退场，一个时代的结束

2025年10月，Meta宣布裁减约600名员工，裁员重点集中在长期承担基础研究任务的 FAIR 实验室。这是一个清晰的信号：

在Meta的AI版图中，长期探索性研究正在让位于更强调速度和结果的路线。一个月后，杨立昆正式宣布离职。这位2013年加入Meta、并于2018年获得图灵奖的“AI教父”，曾是公司学术AI路线的象征。

图灵奖得主、Meta FAIR首席AI科学家

多位知情人士表示，分歧并非源于一次决策，而是长期累积的理念冲突。

在Meta内部，技术路线的主导权正在从研究导向，转向高度集中化的决策体系。在随后的数月中，多名核心AI研究人员相继离开。LinkedIn上的离职帖子反复提及一个关键词：对“快速发布、后期修复”文化的疲惫。

到2025年下半年，Meta已经站在一个极其危险的位置上：资本投入前所未有，却尚未换来技术领先；组织规模持续膨胀，却伴随着文化撕裂与人才流失；战略高度集中，却几乎没有试错空间。

这不再是一家为未来下注的公司，而只是一家公司，且已经无法承受失败。

02 扎克伯格的救市“三板斧”

回顾Meta 2025年的一系列关键节点，一个事实变得越来越清晰：

当技术领先优势开始动摇、核心研究人员相继离场、资本市场耐心明显下降时，Meta实际上已经付出了第一轮代价。杨立昆的离开、FAIR被边缘化，以及多名资深研究者的流失，并非偶发事件，而是这场AI转型进入深水区后的早期信号。

正是在这一背景下，扎克伯格启动了一套事后看来高度一致、却在当时显得异常激进的应对方案。这些动作并非同时发生，也并非源于一张完整的蓝图，而是在压力不断累积的过程中，被连续推上台前。

事后回看，这些措施可以被归纳为“救市三板斧”：

第一，人才招聘，用天价交易与高密度招聘迅速重塑核心人才结构，弥补研究体系的断裂；

第二，组织重构，将AI相关决策权高度集中到创始人本人及其直接控制的组织单元中，以压缩执行摩擦；

第三，资本支持，通过复杂的融资安排和基础设施投资，为下一代模型争取时间与算力窗口。

第一板斧：天价“人才闪电战”，以资本暴力重塑技术基因

2025年夏天，Meta内部启动了一场被称为“人才海啸”的行动。扎克伯格的目标明确：用资本换时间，用天价合约直接构建技术壁垒。

最具象征意义的一步，发生在6月。Meta以约143亿美元的价格获得数据标注公司 Scale AI 的重要股份，并将其28岁的创始人汪滔（Alexandr Wang）引入公司，出任首席AI官。

Meta首席AI官Alexandr Wang（汪滔）

这并非一次传统意义上的收购，而更像是一次“指挥权转移”。

在Meta内部，汪滔被视为“战时指挥官”，负责领导一个高度保密的新团队，研发下一代前沿模型。而负责将这些前沿模型整合至Meta各类产品中的，是硅谷广受欢迎的投资人奈特·弗里德曼，他同时也是全球知名编程协作平台GitHub的前负责人。

与此同时，Meta从竞争对手和创业公司中高价挖角AI研究人员，签约奖金动辄上亿美元。在新兴的硬件AI融合领域，Meta也展现出强劲布局。新成立的设计工作室由苹果前顶级设计高管艾伦·戴伊领衔，专注于将AI深度整合到智能眼镜等硬件产品中。

第二板斧：创建TBD实验室，扎克伯格的AI战争室

2025年8月，Meta成立了一个直接向扎克伯格汇报的独立部门——TBD实验室。

它并非传统研究机构，而更像是一个“战争室”。核心成员的工位被安置在扎克伯格办公室附近，他本人频繁介入技术讨论，要求每周更新进度。

这一重组改变了Meta的权力结构。

长期主导技术路线的 FAIR 被边缘化，资源和决策权高度集中到 TBD 体系中。当产品路线与模型优先级发生冲突时，最终裁决往往来自创始人本人。

在Meta内部，季度评审被周度汇报取代，节奏显著加快。“这让人筋疲力尽，”一位中层经理坦言，“但每个人都知道，这是扎克伯格认为唯一可能赢的方式。”

第三板斧：玩起“债务游戏”，用未来抵押未来

人才战争之外，真正支撑这场豪赌的，是复杂而激进的财务工程。

2025年，Meta先后通过公司债券与私人信贷市场筹集了数百亿美元，用于建设超大规模AI数据中心。部分资产被放入特殊目的实体中，以降低对母公司资产负债表的直接冲击。

在会计层面，这些设计显得精巧；在战略层面，它们传递出一个明确信号：Meta已从一家依靠稳健现金流扩张的公司，转变为一家用未来押注未来的公司。

问题不在于这种模式是否聪明，而在于它几乎不允许失败。一旦AI业务未能如期起飞，现金流与债务压力将迅速叠加。

03 AI赌局之外：Meta正在失去的东西

在硅谷，“快速行动、打破常规”曾是一条屡试不爽的成功法则。Meta正是依靠这种激进的工程文化，建立起横跨全球的社交帝国。

但当这套逻辑被原样复制到AI这样一个更复杂、更受监管、也更依赖社会信任的领域时，它开始显露出明显的局限性。

到2025年，Meta的AI竞赛已经悄然发生了性质变化：胜负不再只取决于谁拥有更多算力、更多人才或更大的预算，而是取决于谁更值得被信任。

在这一层面上，Meta被迫同时在三条战线上作战：

对内，如何稳住一支在高压与不确定性中逐渐沉默的团队；

对外，如何应对全球监管机构对其AI行为的高度警惕；

对资本市场，则是如何说服愈发怀疑的投资者，为一场千亿美元级别、尚未兑现回报的赌局持续买单。这三条战线相互叠加，构成了一场真正意义上的“信任保卫战”。

1. 员工战线：当恐惧取代反馈

如果说第一阶段的问题是“员工是否还能承受高强度工作”，那么到2025年，问题已经升级为：员工是否还敢说真话。

2025年Meta的员工体验可以用“高压锅”来形容，绩效管理系统的改变只是冰山一角。

根据外媒报道，一项Meta在2025年年初进行的内部匿名调查揭示了这一变化。当被问及“你是否担心因公开讨论工作条件而遭受纪律处分”时，多数员工为此感到担忧。恐惧，正在取代过去相对开放的内部讨论文化。

Meta内部的价值信号也发生了明显变化。曾被视为公司文化基石的DEI（多元化、公平与包容）项目开始退潮。尽管公司在2024年仍高调承诺为相关计划投入数十亿美元，但到2025年，多个DEI团队被解散或并入其他部门，相关预算被大幅削减。

不过，这些变化并未立即引发大规模离职，但它们改变了员工的行为方式：越来越多的反馈被保留在私人聊天中，而不再进入正式渠道；风险提示被弱化，问题更倾向于被“向上包装”，而非如实暴露。

值得注意的是，仍有相当一部分员工选择留下。他们给出的理由并不复杂：

薪酬水平仍然领先行业（平均比竞争对手高25%）

能接触到前沿AI项目（特别是TBD实验室的机会）

免费餐饮和福利依然优厚（Meta每年在员工餐饮上花费超过2亿美元）

2. 监管红线：旧信任赤字，在AI时代集中爆发

如果内部的问题是沉默，那么外部的问题则是放大镜。

2025年8月中旬，一份长达200页的内部文件曝光，显示Meta允许其AI聊天机器人与13岁到17岁的用户“谈情说爱”，包括“扮演浪漫角色”。更令人不安的是，文件提到这种功能“有助于提高青少年用户的参与度”，并在内部被视为提升用户参与度的一种手段。

文件泄露后48小时内，Meta收到了来自12个国家监管机构的质询。欧盟委员会启动了正式调查，可能依据《数字服务法案》处以高达全球年收入6%的罚款。对Meta来说，这可能意味着超过70亿美元的罚金。

在美国，共和党和民主党罕见地一致批评Meta。参议院听证会上，民主党参议员埃德·马基质问：“Meta是在故意设计让人上瘾的AI，目标是青少年的大脑吗？”共和党参议员泰德·科鲁兹则警告：“如果科技公司不能自律，国会将不得不采取行动。”

Meta的回应策略也引发争议。据《华尔街日报》报道，扎克伯格亲自游说白宫，希望将AI监管框架“推迟到2026年后”。作为交换，Meta承诺在美国投资600亿美元建设数据中心，创造数万个就业岗位。

内容审核的放松同样引起关注。在2025年中期选举期间，Meta减少了政治内容的审核力度，允许更多边缘观点在平台上传播。内部数据显示，选举相关假信息的传播量比2024年同期增加了42%。

Meta显然正处于十字路口上，如果它不能重建与监管机构的信任，它可能面临欧洲市场的严重限制，甚至在美国也面临更严格的监管。

3. 华尔街的耐心缩水：7%的涨幅，低于其他“七巨头”公司

2025年Meta股价的表现可以用“过山车”来形容。

年初股价约为700美元，在Llama 4发布后跌至不到500美元，夏季招聘狂潮时反弹至近800美元，10月财报后又回落至750美元左右。全年涨幅7%-7.5%，远低于标普500指数的22%，也低于其他“七巨头”公司。

10月的抛售潮使Meta在“美股七巨头”中排名接近垫底

投资者最关心的问题是：AI投资何时能产生回报？

在7月的财报电话会议上，扎克伯格给出了模糊的答案：“我们正在将AI集成到广告系统的每一个环节，从创意生成到定向投放。长期来看，这将极大提高广告效率。”但当分析师追问具体的时间表和量化影响时，回答是“还需要更多时间”。

扎克伯格现在面临的问题是，他需要同时说服两种投资者：增长型投资者希望看到颠覆性的AI产品，价值型投资者希望看到利润和现金流。显然，目前他两者都没能满足。

04 四大悬疑：决定Meta未来的核心拷问

投入了千亿美元，重组了整个公司，赌上了未来愿景——但到了2025年末，Meta的AI转型之路依然迷雾重重。一系列根本性的问题，如同悬在Meta头上的 “达摩克利斯之剑”，尚未得到解答。

这些问题超越了短期的财务数据或产品发布，触及了公司战略的哲学根基、领导力本质、技术可行性、生态布局与社会契约。它们不是可以在下次财报电话会议上轻松回应的话题，而是将决定Meta在未来十年是继续引领科技浪潮，还是沦为又一个转型失败的商业案例。

1. 路线背叛：开源信仰的黄昏，还是战略骗局？

Meta的开源策略曾经是其技术声誉的基石。2023年发布Llama 2后，两个月就被下载超过3000万次，被数十万开发者用于商业和研究项目。时任首席AI科学家杨立昆在多个场合表示：“开放是AI发展的唯一可持续路径。”

但2025年的现实描绘了一幅不同图景。Llama 4的发布虽然名义上仍是开源，但其许可证条款明显收紧。

技术专家们开始重新评估开源策略的价值。Reddit联合创始人阿里克西斯·奥哈尼安在播客中评论：“开源的初衷是加速创新，但当领先的公司开始将开源作为‘人才招募工具’而非真正的技术贡献时，整个生态需要重新思考。”

扎克伯格似乎也在调整叙事，但问题是，这种转变是否来得太晚？Meta已经失去了开源社区的领导地位，现在试图追赶闭源模型，可能陷入两头不讨好的困境。

2. 天价赌注：28岁的汪滔是天才还是错误？

汪滔可能是科技史上薪酬最高的年轻高管之一。加入Meta后，他不仅获得了首席AI官的头衔，还直接领导着最重要的AI项目牛油果。但质疑声从未停止。

背景争议首当其冲。汪滔的成名作Scale AI是一家数据标注公司，而非AI模型研发公司。显然，他擅长的是运营数据工厂，而非前沿研究。

TBD实验室的内部运作也引发疑问。据悉，汪滔的管理风格多受数据驱动，他要求每个研究想法都必须附有详细的成功度量指标和时间表。“这扼杀了创造力，”一位离职的研究员说。

与扎克伯格的关系更是一把双刃剑。一方面，汪滔获得了前所未有的资源支持，他可以直接调动数百名工程师，预算几乎没有上限。但另一方面，他也面临着扎克伯格的极致期望。两人每周的1对1会议常常持续数小时，扎克伯格会深入技术细节，提出尖锐问题。据《金融时报》披露，汪滔曾私下向身边人表达过不满，认为扎克伯格日益强化的微观管理令人窒息。

弗里德曼同样面临来自扎克伯格日益增长的压力，被要求加快AI产品的交付进度。其团队内部部分成员对匆忙推出的Vibes感到不满——这款AI生成视频流产品，为抢在OpenAI发布类似产品Sora之前上线，开发节奏被极度压缩。

2026年牛油果的发布将成为汪滔的终极考验。如果成功，他将巩固自己在硅谷的地位；如果失败，他很有可能成为Meta历史上任期最短的高管之一。

3. 模型套娃：牛油果，是技术飞跃还是“缝合怪”？

代号“牛油果”的下一代AI模型承载着Meta的翻盘希望。根据泄露信息，该项目有以下关键特征：

从头开始构建，而非基于Llama系列迭代

专注于编码任务，对标OpenAI GPT系列、谷歌Gemini和Anthropic Claude

将采用“全新架构”，或放弃Llama系列的混合专家（MoE）架构

训练数据包括大量视频和多模态内容，而不仅限于文本

可能包括高效推理和长上下文窗口

最引人注目的是其训练策略——使用竞争对手的模型进行知识蒸馏。具体而言，TBD团队正在使用：谷歌的Gemma系列模型、OpenAI的gpt-oss（开源版本）以及阿里巴巴的Qwen系列。

这种方法被业界称为“模型套娃”，在学术界也存在争议。MIT教授莉迪亚·切尔顿指出：“使用其他模型作为训练数据可能导致‘模型近亲繁殖’，错误和偏见在模型间传递和放大。更糟糕的是，如果这些模型本身使用了受版权保护的数据，法律风险巨大。”

进度压力巨大。内部时间表显示，牛油果原计划在2025年底推出，但因训练稳定性和性能测试问题延迟。现在，该公司预期将在2026年第一季度推出。

由于时间紧迫，牛油果跳过了许多传统的质量控制步骤。例如，模型没有经过全面的偏见审计，也没有完成所有安全评估。内部文件显示，团队计划“在发布后通过更新解决安全问题”。

最现实的问题是：即使牛油果成功发布，市场是否还需要另一个大模型？到2026年，OpenAI的GPT-6可能已经发布，谷歌的Gemini 4也在路上。牛油果需要提供真正差异化的价值，而不仅仅是“另一个选择”。

4. 硬件幻梦：智能眼镜，能否逃出“谷歌眼镜”的魔咒？

自2023年10月第一代产品发布，Meta Ray-Bans智能眼镜已经售出了200万副，并计划在2026年增产至每年1000万副。这个数字令人印象深刻，但分析其使用模式后，故事变得复杂。

Meta已开发智能眼镜，扎克伯格寄望于通过AI眼镜的升级，未来或许能替代iPhone和安卓系统，成为新一代主流计算平台

Ray-Ban眼镜主要被用作时尚配饰、用于拍照和短视频录制或通过内置扬声器听音乐和播客，大约只有10%的人使用AI相关功能，如实时翻译、物体识别等。Meta面临的是经典的“解决方案寻找问题”困境，眼镜的AI功能很酷，但大多数用户没有持续使用需求，有点儿像谷歌眼镜的故事重演。

扎克伯格的愿景是宏大的：他希望智能眼镜最终取代智能手机，成为人们与数字世界交互的主要界面。为此，Meta正在开发代号“Orion”的下一代眼镜，计划于2026年底发布。

但专家质疑这是否足够。苹果据称也在开发AR眼镜，可能在2026年发布。考虑到苹果在硬件设计和生态系统整合上的优势，Meta将面临残酷竞争。

硬件只是冰山一角，真正的挑战是创建人们每天都要使用的杀手级应用。目前无论是Meta还是苹果，都没有展示出这样的应用。而没有应用，硬件就只是昂贵的玩具。

05 终局猜想：2026，Meta的三种未来

战略已定，资源已耗，组织已重塑，问题已浮现：到2025年底，扎克伯格手中已无更多底牌。所有能调动的资本、能招募的人才、能承担的风险，都已押注在2026年的翻牌时刻。

此刻的Meta，站在了一个清晰的十字路口：前方是三条截然不同的道路，每一条都通向一个可能的未来。

1. 理想结局：牛油果引爆，Meta“王者归来”

假设牛油果在2026年春季成功发布，性能达到谷歌Gemini 2.5的水平，并在夏季达到或超过Gemini 3水平，同时成本显著低于竞争对手，一系列连锁反应将被触发。

这一结果将首先修复市场信任。长期困扰Meta的核心问题——“千亿美元投入是否有回报”——将获得正面回应。资本市场的估值逻辑也将随之切换：从质疑烧钱速度，转向押注增长潜力。

其次，技术突破将为产品整合扫清道路。此前，Meta AI功能在其旗舰社交产品（如WhatsApp、Instagram）中的体验“严重受限”且“界面过时”，更强的模型底座，使AI真正融入Meta的社交生态成为可能，从创作工具到广告系统，形成可持续的闭环。

最终，当AI的融合完成角色转变时：从财报中最大的成本项，变成新的增长引擎。

当然，在这一结局中，扎克伯格的激进决策将被重新诠释为远见与魄力。但即便如此，监管压力、竞争反击与安全风险依然存在。只是这些问题，将在“成功前提”下被处理。

2. 中庸情景：苦苦追赶，陷入消耗战

更可能出现的，或许是一种“既未失败，也未突破”的僵持状态。

倘若牛油果如期发布，性能合格，却未能形成决定性优势。Meta因此难以撼动OpenAI与谷歌的领先地位，只能作为“可选方案”存在于市场中。这种格局意味着持续消耗。

高昂的算力与研发投入压制利润，有限的收入增长难以迅速改善回报率，而债务与折旧压力长期存在。组织层面，“高强度”开始转化为慢性疲劳。

当突破迟迟未至，核心人才可能在回报兑现后选择离场，Meta对顶尖AI研究者的吸引力也将逐渐减弱。这条路径中的Meta，将从高速增长的技术先锋，转型为一家现金流稳定但增长受限的巨型科技公司，其股价与战略想象力长期被压制。

3. 崩塌噩梦：当豪赌失败，Meta会跌落多远？

最坏的情景是，牛油果在性能、安全或合规层面遭遇失败。

一旦核心赌注失效，市场信心可能迅速崩塌。开发者与客户转向竞争平台，舆论叙事将被“Meta豪赌失败”主导。资本市场的反应将是直接而残酷的。

股价下挫、信用评级承压、债务再融资成本飙升，迫使公司进入防御状态。

在这种情况下，Meta可能被迫进行大规模裁员与战略收缩，不仅AI野心受挫，连长期项目也难以为继。公司将退回其社交媒体基本盘，从“定义未来的公司”，转变为“守护存量的巨头”。这将是一种结构性的退场，而非短期挫折。

结语：翻牌时刻

无论最终走上哪条道路，Meta在2025年的选择都已将自己置于一个无法回头的历史节点。

扎克伯格以极罕见的“决绝”，为公司设定了一条只能向前的航线。这场从开源信仰出发、走向闭源豪赌的转型，其意义已超越一家公司的成败。

它为整个科技行业提供了一个现实而昂贵的案例：当“All in AI”成为唯一选项，代价将真实而不可逆。

2026年，随着牛油果揭晓，我们看到的不只是Meta的命运，也将是下一阶段AI竞争的轮廓。

扎克伯格把Meta的未来押在了AI上。现在，轮到AI决定Meta的未来了。

（特约作者金鹿对本文亦有贡献