#扎克伯格

WSJ最近发表文章,披露Meta是如何错失DeepMind的,在我看来,扎克伯格实确实是一个过早致富的大富豪, 他声称对什么都感兴趣,甚至说自己用过Manus和OpenClaw,但是从他和Hassabis的对话中,我们可以看出来 这个人从头到尾都在撒谎。他用极大的热情和慷慨掩盖自己的无知,企图用钱拿下所有的东西,正如当年买入Instagram,甚至购买一整套《习近平治国理政》讨好中国政府那样 可惜,在AI时代和真正的聪明人面前,这种低劣的伎俩可能已经失效了 以下是华尔街日报的原文: "如果Facebook不收购DeepMind,它就会落入谷歌之手。Hassabis专程飞到西海岸,与仍是最强竞购方的拉里·佩奇共进午餐。 扎克伯格得知消息后,随即邀请他共进晚餐。抵达扎克伯格帕洛阿尔托的家中,Hassabis对他施了一个不动声色的测试。两人谈及AI的潜力,扎克伯格表现出恰如其分的兴奋。 但随着晚餐推进,Hassabis话锋一转,聊起其他热门技术:VR、AR、3D打印。扎克伯格对每一项都表现出同等程度的亢奋。'这就是我想知道的答案,' Hassabis说,'Facebook出价更高,但我想找的是真正理解AI为何远胜其他一切的人。' 晚餐结束后,Hassabis回到拉里·佩奇那里,说了一句话:'我们继续谈。'" 扎克伯格对VR的错误押注,对Meta造成的伤害远不止800亿美元的烧钱——更致命的是声誉损伤。 Hassabis在那顿晚餐里就已洞穿一切,而扎克伯格甚至不知道自己错失了什么。八年后,他把公司改名Meta,在一个懂行的人都知道已死透的方向上加倍下注。 到了2025年,为了追赶AI,扎克伯格又豪掷140亿美元收购了一家由话术型CEO掌舵的数据标注公司,同时大刀阔斧改组AI团队——这两步操作在业内人士眼中同样是翻白眼级别的决策,进一步坐实了Meta技术领导层的严重失格。
不知道为啥,所有关于Meta的新闻,总是感觉让大家在看笑话。。。 纽约时报一篇文章,让AI转写下: Meta的AI追赶战:花了600亿美元,"还是不够好"。 Meta今年准备花1350亿美元,几乎是去年的两倍。 扎克伯格说要造出"超级智能",开启"人类新纪元"。 听起来很燃,但现实是,他们最新的AI模型Avocado(对,就叫牛油果),在内部测试里表现平平,比不过Google、OpenAI和Anthropic的产品。 原定3月发布,现在推到5月,甚至在考虑要不要直接用Google的Gemini。 这事儿挺有意思的。 1. 钱能解决一切问题吗? Meta去年6月砸了143亿美元投资Scale AI,还把它29岁的CEO王亚历山大挖来当首席AI官。 组建了精英实验室TBD Lab,招了顶尖研究员,配了最好的算力。 按理说,这配置应该能碾压对手了吧? 但AI这东西,不是简单的投入产出关系。 你可以这么理解:造AI模型就像培养一个天才少年。 你能给他最好的老师、最贵的课程、最先进的设备,但他能不能真正变聪明,还得看很多说不清的东西---学习方法、思维方式、甚至运气。 Google、OpenAI他们领先,不只是因为钱多,更因为他们在这条路上摸索得更早,踩过的坑更多,积累的经验更深。 2. 内部的拉扯 有意思的是,Meta内部现在也在打架。 新来的王亚历山大和老臣子们(产品官Chris Cox、技术官Andrew Bosworth)在吵一个问题:这个AI到底该怎么赚钱? 你想,Meta的主业是广告。 老臣子们肯定希望AI能直接提升广告效果,让收入蹭蹭涨。 但王亚历山大可能更想做出真正牛逼的技术,先别急着变现。 这种矛盾在大公司很常见。 做技术的想追求极致,做业务的要看ROI。 谁也没错,但就是拧巴。 上周Meta专门成立了一个新的AI工程团队,放在技术官手下,说是要"协作"。 但你懂的,这种组织架构调整,往往意味着权力的重新分配。 外界都在传扎克伯格和王亚历山大闹翻了。 Meta赶紧辟谣,扎克伯格还在Threads上发了张两人的自拍,配文"Meta总部日常"。 这个自拍,信息量很大。 3. 开源还是闭源? Meta一直是开源的坚定支持者。 他们之前的Llama模型都是开源的,让全世界开发者都能用。 但现在,扎克伯格和王亚历山大在考虑把Avocado做成闭源。 为什么? 因为竞争太激烈了。 OpenAI和Anthropic都是闭源的,他们的理由是"安全风险"——不能让别人拿我们的技术去干坏事。 但实话实说,更重要的原因可能是:这是我们的核心竞争力,凭什么分享? Meta如果继续开源,就等于把自己辛苦研发的成果拱手送人。 但如果闭源,又违背了他们一直以来的理念,也会失去开源社区的支持。 这是个两难。 4. 下一个模型叫西瓜 文章最后提了一句:Meta的下一个AI模型,代号Watermelon(西瓜)。 从牛油果到西瓜,水果越来越大。 这大概是他们对"模型越来越强"的美好期待吧。 但我在想,如果Avocado都还没做好,为什么要急着规划Watermelon? 可能是因为在AI这个赛道上,你不能停。 一停就会被甩得更远。 即使现在的模型还不够好,也得继续往前冲,边跑边调整。 这让我想起跑马拉松。 有时候你明知道配速有点快,身体有点吃不消,但你不敢慢下来,因为你看到前面的人越跑越远,后面的人正在追上来。 5. 最后想说的 Meta这次的困境,其实挺能代表整个科技行业现在的状态: 大家都在疯狂投入,但没人知道终点在哪。 扎克伯格说要造"超级智能",但什么是超级智能? 怎么才算达到?达到了之后能干什么?这些问题都还没有答案。 唯一确定的是,这场竞赛还会继续。 Meta会继续砸钱,Google会继续领先,OpenAI会继续保密,Anthropic会继续强调安全。 而我们这些普通用户,就在旁边看着,等着他们做出真正能改变生活的东西。 你觉得Meta能追上来吗?
勃勃OC
4个月前
勃勃OC
4个月前
说一个Unpopular Opinion: Meta可能是本轮硅谷大科技公司AI淘金热中唯一的受害者 类似谷歌、亚马逊以及微软等云公司的算盘其实非常清楚:就算AI是个大泡沫,只要自己客户愿意为AI买单——大部分还是AI Coding这种并非完全泡沫的业务,就可以实现以战养战。 投资硬件-跑更多模型-获得更多客户-赚更多钱,这笔钱可以补偿硬件投资的损耗,甚至还有的找。 换言之,就是AI投入可以产生正的现金流;只要能产生正现金流,就好比买房子收租一样,这笔投资就不是亏的。 但Meta不同,他无法在AI投入上以战养战。没有任何一个人用Meta的模型写代码,更不会傻到放弃ChatGPT和Meta聊天——除了被强行绑定在Messenger和Instagram里的开屏即聊一样 作为一个重运营的社交软件,Meta在某些方面的底线其实和国内公司差不多低。比如每天给你发消息告诉你xxx发帖子了,只为让你登陆一下Facebook,这样就可以涨自己DAU。这其实是造假行为,不知Meta这些组的员工们知道吗? 所以这家公司的运营数据看看就行。关于广告收入,完全也是因为上了新的CFO,让广告展示数翻倍到和知乎差不多,并且大幅提高广告费 令人惊讶的是,美国消费者竟然并未因此造反,可见美国人和中国人一样,其实都是地球人。在广告收入大幅上升之后,META股价水涨船高。 但我们都知道,这一切和AI都毫无关系 可惜扎克伯格似乎并不知道,他又打算作死了;而且每次,都是在Meta并不擅长的领域,之前是VR,现在是AI。 一个社交媒体能这么做,确实也只有硅谷能给他这个舞台。 营销公司好好营销多放点广告就得了,反正大家也是被迫观看,误触点击,搞什么AI? 钱多了确实会盲目自信。那就烧吧,反正亏的只有员工疯狂内卷后缴纳的高额RSU Tax 散户投资者口袋的钞票 Meta的合理价值应该在$500之下 NFA
勃勃OC
4个月前
说一个Unpopular Opinion: Meta,可能是本轮AI淘金热中唯一受害者 云公司的算盘清楚的很:就算AI是个纯粹的泡沫,只要自己客户愿意为AI买单——大部分还是AI Coding这种并非完全泡沫的业务,就可以实现以战养战。 投资硬件-跑更多模型-获得更多客户-赚更多钱,这笔钱可以补偿硬件投资的损耗,甚至还有的找。 但Meta不同,他无法在AI投入上以战养战。没有任何一个人用Meta的模型写代码,更不会傻到放弃ChatGPT和Meta聊天——除了被强行绑定在Messenger和Instagram里的开屏即聊一样 作为一个重运营的社交软件,Meta在某些方面的底线其实和国内公司差不多低。比如每天给你发消息告诉你xxx发帖子了,只为让你登陆一下Facebook,这样就可以涨自己DAU。这其实是造假行为,不知Meta这些组的员工们知道吗? 所以这家公司的运营数据看看就行。关于广告收入,完全也是因为上了新的CFO,让广告展示数翻倍到和知乎差不多,并且大幅提高广告费 令人惊讶的是,美国消费者竟然并未因此造反,可见美国人和中国人一样,其实都是地球人。在广告收入大幅上升之后,META股价水涨船高。 但我们都知道,这一切和AI都毫无关系 可惜扎克伯格似乎并不知道,他又打算作死了;而且每次,都是在Meta并不擅长的领域,之前是VR,现在是AI。 一个社交媒体能这么做,确实也是硅谷给了他这个舞台。 营销公司好好营销多放点广告就得了,反正大家也是被迫观看,误触点击,搞什么AI? 钱多了确实会盲目自信。那就烧吧,反正亏的只有员工的RSU Tax 散户投资者口袋的钞票 Meta的合理价值应该就在500之下
宝玉
6个月前
扎克伯格讲了一个特别精彩的观点:在打造AI团队时,人并不是越多越好。好比在厨房里煮一道菜,厨师再多,炖汤的时间也不会更快。 最近一次访谈里,扎克伯格揭开了Meta打造AI顶尖团队背后的独特秘诀。听上去,这更像是在组织一支精锐的“突击小分队”,而不是管理庞大的研发部门。 一场“小而精”的科学实验 “你真正想做的,”扎克伯格开门见山,“是把它看作一场小而精的集体科学实验。也就是说,你需要的团队越小越好,小到团队里的每个人,都能把整个项目的全貌清晰地装进自己脑子里。” 扎克伯格也强调,并非所有项目都适合这种模式。比如,Meta赖以生存的动态信息流(Feed)和广告推荐系统,就是典型的“大兵团作战”:通过不断增加人员,整体产出就能持续提高。即便每个人带来的边际贡献会逐渐减少,但总量依旧可观。 “在那种大团队里,即便你身边同事的实验失败了,也不会明显拖慢你的节奏。”他说。 但大语言模型的开发,则截然不同。 “它更像是一艘小船,需要团队成员紧密协作,”扎克伯格生动地比喻道,“你希望船上的人尽可能少,每个人都能完全掌握全局,拿出最顶尖的工作状态。这意味着,船上每个座位都无比珍贵,一票难求。” 扁平化管理,拒绝“技术退化” 为了维持这支小团队的顶尖战斗力,扎克伯格明确指出,要尽量避免团队管理的层级过多。 “我们不想让团队内部形成复杂的管理层次,”他说,“因为一旦某个人转入管理角色,即使几个月前他还是一线科研大牛,技术能力也会迅速衰退。” 因此,Meta推崇的是一种“人数精简、人才密度极高、管理结构极度扁平”的团队模式。在扎克伯格看来,这样的团队才是真正能够打赢硬仗的精锐之师。 CEO亲自下场,但只做两件事 当被问到他本人在团队中的角色时,扎克伯格谦虚地承认,自己并不是AI科学家。他的作用只有两个,却至关重要——招揽世界顶尖人才,提供最优质的资源保障。 “我的首要任务,就是吸引全球最厉害的AI研究者加入Meta,”他说。为了达成这个目标,他花了大量时间与世界范围内的顶尖科学家和行业专家面对面交谈,去了解谁最适合Meta,以及Meta是否能在他们职业生涯的重要节点上,提供最好的机会。 扎克伯格补充道:“第二件我非常关注的事情,是确保我们的人均算力(compute per researcher)远远超过其他任何实验室。”他自信满满地说,“目前来看,在人均算力方面,我们确实遥遥领先。” 扎克伯格也坦言,这种大手笔投入的底气,来自Meta强劲的商业模式和稳健的盈利能力。 采访者笑着调侃道:“你们利润还不错吧?” 扎克伯格也笑了:“嗯,还算可观。” “所以你可以直接打电话给老黄(英伟达CEO黄仁勋),跟他说:‘请再来点GPU?’” “哈哈,倒也没那么简单,”扎克伯格开了个玩笑,“不过通常我都是用智能眼镜给他发短信的。”