公司财务表现 - 第二季度收入增长放缓至15% 低于去年同期的22% 为2023年初以来最慢扩张速度[1] - 2025年总支出预计介于1130亿至1180亿美元之间 AI人才招聘可能使支出超过区间低端[2] - 公司将投入"数百亿美元"建设AI计算基础设施[19] AI战略转型 - 公司决定模仿中国初创企业DeepSeek的技术 但Llama 4版本令第三方开发者失望[6] - 因AI模型表现不佳 公司斥资数十亿美元重组AI部门并考虑进一步战略调整[6] - 从竞争对手招聘多名顶级研究人员 包括ChatGPT联合创始人Shengjia Zhao担任AI实验室首席科学家[3] 人才招聘与组织架构 - 6月投资14.3亿美元于Scale AI 使其CEO Alexandr Wang加入并负责核心AI单元[4] - 新成立Meta Superintelligence实验室由Wang和前GitHub CEO Nat Friedman共同领导[4] - 未能成功收购AI初创企业Safe Superintelligence 但聘请了其联合创始人Daniel Gross[3][4] 技术路线调整 - DeepSeek开源R1模型采用混合专家(MoE)架构 相比密集模型训练和运行成本更低[12][14] - 公司原计划保持密集模型架构以支持语音识别功能改进 但最终转向MoE方法[15][16] - Llama 4未能实现相对于中国开源模型的显著领先 开发者仍偏好Llama 3[10][17] 开源策略重新评估 - 高管和新聘人才质疑当前开源AI策略 考虑跳过"Behemoth"版本发布转向开发专有模型[18] - 公司表示开源立场未变 计划继续发布领先开源模型 同时训练开放和封闭混合模型[18] - 类似PyTorch工具 Llama系列遵循开源许可条款向社区免费提供[9] 市场竞争态势 - OpenAI和Anthropic等实验室积极推动MoE模型开发 但设计细节对外保密[13] - AI人才争夺战类似2017年自动驾驶狂热 企业提供"疯狂薪酬方案"争夺顶尖人才[22] - 所有主要AI公司均在招聘人才并投入数十亿美元开发各自AI模型[23] 投资者反应与行业前景 - 投资者对AI支出和战略转变接受度提高 与几年前推元宇宙时形成对比[23] - 美国银行分析师认为公司对计算资源的投入显示对收入轨迹的信心[20] - 行业整体对AI投入热情高涨 形成"赢家通吃"市场动态[22][24]