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14億年薪還不夠!美國巨頭再砸140億收購華人AI公司

2025-12-30 | 來源: 深網 | 轉到微信 | 有8人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

如今，Manus已在這一方向上跑出可量化的成績。除了年度經常性收入突破1億美元外，官方數據顯示，上線以來，Manus已處理超過147萬億個token，並創建超過8000萬台虛擬計算機。

對Meta而言，這是一條已經被市場初步驗證的應用路徑。相比仍停留在概念階段的諸多Agent產品，Manus的核心價值或許不在於單項技術，而在於其背後那套聚焦於“交付結果”的、已被反復打磨的產品方法論與工程體系。

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然而，Meta對成熟方案的迫切需求，恰恰折射出其自身AI戰略面臨的深層挑戰。過去一年，Meta在AI領域經歷了一次明顯的戰略震蕩與組織陣痛。

2025年4月發布的Llama 4，並未達到外界的普遍預期：旗艦Maverick版本在多模態等關鍵能力上，僅與上一代模型水平相當；被寄予厚望的Behemoth版本卻多次推遲發布時間。這一結果，不僅影響了市場對Meta技術節奏的判斷，也在公司內部放大了對模型路線與組織效率的質疑。

隨後，是一連串高密度的組織調整。Meta先是引入Scale AI的團隊，並任命其創始人Alexandr Wang出任首席AI官，隨後成立超級智能實驗室，試圖將原本分散在多個部門的AI資源集中起來，統一研發與產品方向。但在短時間內，多輪重組、項目反復歸屬、人員頻繁流動，使得內部協同成本不降反升。

基礎研究團隊FAIR的處境變化，成為這一轉向的標志性事件。長期堅持“世界模型”與對比學習路線的FAIR，在資源分配和戰略優先級上逐漸被邊緣化。隨著Meta明確將更多資源投向以Llama為核心的產品化路線，FAIR在公司內部的話語權明顯下降。今年11月20日，FAIR負責人、圖靈獎得主楊立昆宣布離開Meta，也被外界視為Meta AI從學院派理想主義，全面轉向產品與落地導向的節點。

與此同時，人才流失問題逐漸顯性化。公開資料顯示，Llama初版論文的14位作者中，僅有少數仍留在Meta，其余成員流向創業公司或競爭對手。在內部路線分歧長期存在、組織結構反復調整的背景下，團隊穩定性與技術連續性均受到影響。

此前，多位前Meta員工在公開場合表達了對內部文化的擔憂：頻繁重組、目標模糊，以及圍繞績效的高壓管理，使大型AI項目難以形成穩定節奏。有人形容，Meta的AI部門正逐漸形成一種“恐懼文化”——每個人都在為短期指標負責，卻難以沉澱長期能力。

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更深層的壓力，來自時間窗口。在Meta的判斷中，大模型競爭正從能力提升階段，進入應用形態定型的關鍵階段。如果未來一到兩年內，競爭對手率先打造出面向十億級用戶的“個人智能體入口”，那麼Meta過去多年積累的平台優勢和網絡效應，可能被重塑。

在這樣的節奏下，Meta需要更快看到結果——不僅是模型指標的進步，更是用戶可以直接感知、並規模化復制的產品形態。在這一現實壓力下，Manus的出現，恰好補上Meta在應用層長期缺失且已無時間自行培育的一塊拼圖。

上億美金薪酬、集權與內耗：Meta激進人才戰略

收購Manus，並不是Meta在AI領域的唯一重注。過去一年，Meta同步展開一場罕見而激進的人才爭奪戰，其激烈程度與代價之高，在行業內亦屬罕見。

據悉，Meta向部分頂級AI研究者開出的薪酬方案，已達到數千萬甚至上億美元級別。其中，包括為前蘋果AI基礎模型負責人龐若鳴提供總額約2億美元、分五年兌現的薪酬方案；以及向前OpenAI項目負責人余家輝提供總額約1億美元、附帶高額簽字費的長期合同。相關薪酬水平，已明顯高於此前大模型行業的普遍區間。

這輪高強度引入，直接服務於新設立的MSL。在Meta的最新組織架構中，MSL被定位為公司AI戰略的核心執行單元，負責整合模型研發、推理優化與部分產品化探索，其明確目標之一，是推動下一代Llama模型重新回到行業第一梯隊。

與此前以部門為單位的推進方式不同，MSL在人員調配與資源使用上被賦予更高的集中度。一批來自不同公司、具備多樣背景的研究者被快速納入這一體系。與此同時，Meta也通過並購等方式，引入外部團隊和管理者，試圖在短時間內重塑內部AI的權力結構與能力版圖。

但高薪與集權，並未自動化解長期存在的結構性問題。圍繞Llama的研發，Meta內部長期存在路線分散的現實：不同團隊在目標設定、節奏安排和資源優先級上並不完全一致。隨著組織多次調整，部分項目經歷反復歸屬，研究者在短期目標與長期方向之間承受更大不確定性。

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評論1	游客 [辛.香.氏.說]	2025-12-31 10:00
Meta has fallen into a big trouble in highly intense AI competitions. During the rapid developments of AI, nobody clearly knows where the ultimate destination of AI is at this stage. All AI giants want to take lead by huge investments on facilities and technical genius. However, they would collapse overnight if the investments could not lead to reasonable profits. Investors would walk away and support those with new hopes. Card shuffling is inevitable no matter how big they used to be. 贊 5 踩 2 回復 0