你没看错，言外之意就是成果再好，价值挺大，先别往外发，先落地到 Meta 产品里再说。据悉，这政策最近几周才突然实施，目的是「减少外部分享、增加内部贡献」，避免帮助竞争对手。

这一波操作直接把 AI 三巨头之一、图灵奖得主 Yann LeCun 给整破防了。

知情人士透露，LeCun 在 9 月份就跟同事表态过， 自己可能会辞掉 FAIR 首席科学家的职务。

要知道，LeCun 可是 FAIR 的联合创始人， 在 Meta 驻扎多年， 一直起着学术引领作用。现在连他都动了退意， 可见内部矛盾有多激烈。

不过根据此前的报道，最终 Meta 还是妥协了，允许 LeCun 继续专注于自己的研究并发表成果，但能不能挽回他的心，那就不好说了。

有一说一，Meta 的 AI 部门只能用一个乱字来形容， 短短 6 个月内重组了 4 次。

5 月底第一次拆分成「AI 产品」和「AGI 基础」团队，7 月 1 日成立 MSL 把这俩整合到一起。8 月 19 日，MSL 又被解散重新拆成 4 个小组：FAIR 负责基础 AI 研究、超级智能研发组、产品组（包括 Meta AI 助手）、基础设施组（包括数据中心和 AI 硬件）。

打工人可能回家睡一觉， 醒来就发现自己被划给新部门、换了新领导、接了新任务。

更魔幻的是， 今年 7 月 Meta 任命前 OpenAI 研究员赵晟佳担任 MSL 首席科学家， 这几乎等于把 LeCun 从核心领导位置降级了。虽然 Meta 对外说 LeCun 职务未变， 但组织架构上的分量已经今非昔比。

而这一切的源头， 还得从 Llama 4 说起。

今年春天，Meta 的最新大语言模型 Llama 4 表现平平， 发布还被推迟。后来提交给 AI 排行榜的实验版虽然性能更好， 但被外界指责在掩盖问题。

小扎一看， 不行， 得换个活法。

于是 Meta 开启了钞能力模式，今年 6 月投资 Scale AI 143 亿美元， 顺便把人家 CEO Alexandr Wang 拉过来当自己的首席 AI 官。

之后小扎亲自上阵当首席招聘官， 请顶尖 AI 人才到家里吃晚饭， 开出数百万甚至上亿美元的 offer， 从 OpenAI、Google、微软挖了 50 多号顶尖研究员。

连 OpenAI 首席研究官 Mark Chen 都忍不住吐槽：「感觉就像有人闯进我家偷东西。」

但钱也不是万能的，而且就算挖来了， 也留不住。像 Avi Verma、Ethan Knight 这种顶级研究员， 入职没几周就辞职回了 OpenAI。另一位离职者 Rishabh Agarwal 也曾表示：「不去 TBD 实验室确实是个艰难决定， 但……还是得走。」

现在 Meta 内部的氛围， 用一位前研究员的话说就是：「抢地盘、抢项目、窃取成果。」

新来的高薪研究员待在 TBD 实验室享受顶级资源，每周五天到总部坐班；老员工要么被裁，要么眼睁睁看着新人拿着自己十倍的薪水干类似的活儿。

抛开薪资差异不讲，TBD Lab 资金和精力都最集中，导致工作环境过于紧张，有些老员工即使有机会调过去也不太乐意。

就在 Meta 宣布裁员前后，Meta 还宣布从明年起禁止第三方聊天机器人 (比如 ChatGPT) 接入 WhatsApp。

理由是 OpenAI 等公司「超出客户服务范围使用了商业通信功能」。

OpenAI 当然不服，对这说法提出异议。

OpenAI 副总裁 Kevin Weil 就在社交媒体发文：「难以置信 Meta 要关闭拥有数百万用户的『1-800-CHATGPT』服务。如果你是用户， 可以迁移到我们的应用保留聊天记录。」

尽管裁员动作很大，但 Wang 在备忘录中强调：「此次调整绝不意味着减少投资。事实上，我们将继续招聘业界领先的 AI 专业人才。我们的目标是让 MSL 运作得更高效。」

他还信心满满地表示：「我对我们正在训练的模型、雄心勃勃的算力计划以及正在构建的产品充满信心，我们正走在通往超级智能的正确道路上。」

Meta 高管也反复强调，裁员并不意味着公司缩减 AI 投入，超级智能仍是扎克伯格的首要战略目标之一。Meta 已在年内上调资本支出预期上限至 720 亿美元，主要用于 AI 项目，并将于下周公布第三季度财报。

Meta 发言人也回应称：「研究是 Meta 超级智能实验室的核心支柱之一，我们并未限制研究人员发表成果。」

但说归说，Meta 的 AI 战略给外界的观感就是：一边狂砸钱挖人搞超级智能，一边频繁重组裁掉「不够核心」的员工，一边限制研究自由防止技术外流。

至于能不能在这场 AI 军备竞赛中追上 OpenAI 和 Google……

小扎曾作出这样一番表态：「在 AI 人才竞争中，新的硬通货是算力。在这里，人们会说，『我希望汇报给我的人越少越好，但 GPU 越多越好。』」

此外，据报道，MSL 联合负责人 Nat Friedman 8 月曾表示，他希望赋能团队中的技术成员、减少官僚流程，特别提到要减少内部会议频率，以改善 MSL 的工作文化。

但问题是，持续的重组和对研究自由的新限制，Meta 能否建立稳定而高效的企业文化，将这些高成本投入转化为真正的技术优势？

目前来看，Meta 已成功招揽了一批精英人才，并在建设支持他们的基础设施。但内部摩擦、人才流失、战略摇摆……这些问题还没解决。

行吧，反正有钱就是任性。

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