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机器之心报道
编辑:张倩
曾经被称为「开源之光」的 Meta , 之后可能也要走闭源路线了 。据知情人士透露 , Meta 新成立的超级智能实验室近期正在讨论一项可能改变其人工智能发展方向的重大决策 。
在 Meta 内部 , 关于 AI 发展路径出现了不同声音 。 包括新任首席 AI 官 Alexandr Wang 在内的一些高层领导建议 , 公司不应该将其最优秀的 AI 模型开源 。 然而 , 另一些高管则认为 , 在 Meta 努力追赶竞争对手的当下 , 开源策略仍然具有优势 。
这一讨论的焦点集中在 Meta 最强大的开源 AI 模型「Behemoth」(Llama 4 最大版本)上 。 据 The Information 报道 , Meta 最近几周暂停了 Behemoth 的部分工作 。 此前 , Meta 已因性能问题延迟了 Llama 4 的两个版本 , 随后还延迟了推理版本和最大版本(即Behemoth) 。
据知情人士透露 , Meta 已完成对 Behemoth 模型的数据训练 , 但由于内部性能表现不佳而延迟发布 。 同时 , 内部人士称 , 超级智能实验室的高层团队上周讨论了放弃这一模型 , 转而开发闭源模型的可能性 。
多年来 , Meta 一直选择开源其 AI 模型 。 这一策略为 Meta 赢得了开发者的广泛赞誉 。 该公司首席 AI 科学家 Yann LeCun 曾表示「获胜的平台将是开放的平台」 。
然而 , 任何转向闭源 AI 模型的举措都将是 Meta 在哲学层面和技术层面的重大转变 。
Meta 的 AI 战略调整伴随着组织架构的重大变化 。 上个月 , 该公司完成了对 Scale AI 的 143 亿美元投资 , 获得 49% 的股份 , 并聘请 Scale AI 的 CEO Alexandr Wang 担任 Meta 首席 AI 官 。
Meta 随后将整个 AI 部门重新命名为「Meta 超级智能实验室」 , 由 Alexandr Wang 领导 。 在更大的 AI 部门内 , Alexandr Wang 领导着一个由十几名新聘研究员、Scale AI 的几名副手以及前 GitHub CEO Nat Friedman 组成的核心团队 。
该团队在一个与公司其他部分隔离的办公空间工作 , 并且紧邻扎克伯格 。 最近 , 扎克伯格在采访中公开表示 , 在关于超级智能实验室成功招揽人才的种种报道中 , 有一个重要因素被忽视了 , 即对于更多算力的掌控 。 加入Meta超级智能实验室的人才都有很高的算力调度权 。 扎克伯格还指出 , Meta 计划在 2026 年启用一个名为「普罗米修斯」(Prometheus)的 1GW 超级集群 , 这使其成为首批拥有如此规模人工智能数据中心的科技公司之一 。
面对外界对后续路线的关注 , Meta 发言人在声明中表示:「我们在开源 AI 方面的立场没有改变 。 我们计划继续发布领先的开源模型 。 我们历史上并没有发布所有开发的内容 , 预计未来将继续训练开源和闭源模型的组合 。 」
目前 , 超级智能实验室的讨论仍处于初步阶段 , 尚未做出最终决定 , 任何重大变化都需要 CEO 扎克伯格的批准 。 随着谷歌、OpenAI 和 Anthropic 等竞争对手在 AI 领域的激烈竞争 , Meta 如何平衡开源理念与商业竞争需要 , 将成为业界关注的焦点 。
在周二举行的问答会议上 , Alexandr Wang 告诉约 2000 名 Meta AI 员工 , 虽然他的小团队工作将保持私密性 , 但 Meta 整个 AI 部门现在都将致力于创造超级智能 。 不过 , 他并未明确表态 AI 模型将采用开源还是闭源模式 。 这给整个 AI 行业的发展带来了不确定性 。
与此同时 , OpenAI 最近也宣布 , 开源模型将无限期推迟 。
这一消息让不少人担心:如果 Meta 等顶级 AI 公司以后都不开源了 , 那些依赖开源模型打造产品的创业公司该怎么办?
还有人指出 , 其实更应该担心的是学术界 , 因为学术界现在几乎完全依赖于开源模型 。 如果 Meta 不开源 , 美国学术界可能就要依赖中国的开源模型了 。
不过 , 也有些人是有心理准备的 , 比如早早提出并实践「分布式训练」的从业者们 。
开源和闭源 , 你觉得 Meta 会选哪条路?
参考链接:
【内部爆料:Alexandr Wang上任第一把火,Meta大模型闭源】https://www.theinformation.com/briefings/meta-discusses-developing-closed-ai-models?rc=vm2xxv
https://www.nytimes.com/2025/07/14/technology/meta-superintelligence-lab-ai.html
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