Meta的AI战略转型 - Meta在Llama 4项目失败后启动激进转型，核心策略包括人才争夺、数据收购和基础设施重建，目标是不计成本进入AI领先行列 [1][5][6] - 转型动因源于技术决策失误（训练中途更换核心架构）、评估体系缺陷（缺乏测试框架）和组织管理混乱（资源分散）[4] - 公司以300亿美元收购Scale AI 49%股份，解决数据质量痛点，同时获得评估能力补充 [6][72] 人才争夺战 - 扎克伯格亲自挂帅招聘，标准配置为4年2亿美元，向OpenAI团队开出10亿美元天价报价 [5][10] - 新策略聚焦"创始人模式"，已从OpenAI、Anthropic等挖来顶尖人才，形成飞轮效应 [71] - 人才缺口集中在评估能力领域，通过收购Scale AI引入SEAL实验室及HLE评估基准 [72] 基础设施革命 - 颠覆传统数据中心设计，采用"帐篷速建"模式，放弃冗余设计以追求部署速度 [11][24][26] - 推进Prometheus（1GW）和Hyperion（2GW）两大超级集群，后者将成为2027年全球最大单体园区 [27][37] - 配套现场天然气发电方案，包含Solar Turbines和西门子能源设备，解决电网供应瓶颈 [32][34] 技术失败复盘 - Llama 4主要败因包括分块注意力机制导致推理盲点、专家选择路由切换失误及数据质量缺陷 [45][51][67][69] - 数据策略从公共爬虫转向自建体系，但缺乏YouTube等多模态数据源，规模扩展时清理流程不完善 [69] - 模型蒸馏出较小版本Maverick和Scout，但性能仍受原始架构限制 [70] 行业竞争格局 - Meta当前DAU 1亿，日均查询2亿次，远低于ChatGPT的7.5次/用户/日，但基础设施投资增速将匹敌OpenAI [13][20] - 2026年预测显示Prometheus集群算力达3.17亿TFLOPS，超越Anthropic和OpenAI同期项目 [16] - 税收优惠（OBBB法案）使2026年税单或减少50%，加速资本开支回收 [75][78][80] 商业化路径 - 核心广告业务持续增长，生成式AI技术可反哺广告精准度提升 [81][84] - 潜在变现模式包括社交平台订阅服务、Reality Labs集成及多模态广告工具 [85][86] - 超级智能项目短期财务表现或类似Reality Labs，但长期协同效应显著 [83][87]