Meta招聘冻结引争议，扎克伯格AI泡沫论遭网友嘲讽态度反转

近日，据外媒消息，Meta 在本周早些时候重组了其人工智能部门后，已冻结招聘。

这一举动与 Meta 此前报道的为顶尖人才提供高达 10 亿美元薪酬的计划截然不同，此前数周，该公司已从竞争对手那里挖走了 50 多名人工智能研究人员和工程师，其中包括来自 OpenAI 的 20 名研究人员和工程师，至少 13 名来自谷歌、3 名来自苹果、3 名来自 xAI 以及 2 名来自 Anthropic。

因担心泡沫，Meta 冻 AI 招聘

冻结措施已于上周生效，目前尚不清楚将持续多久。至于停止招聘的原因，报道称是由于 CEO 马克·扎克伯格担心大量人工智能投资无法带来回报，所以叫停了招聘热潮。

这家科技巨头同时冻结了其刚组建的“超级智能实验室”的招聘，只有极少数例外情况需要得到 AI 主管亚历山大·王 (Alexandr Wang) 的批准。

外界猜测，Meta 此次冻结招聘很可能是其仍在进行重组，重组后其 AI 部门 Meta 超级智能实验室将拆分为四个新部门：由 Scale AI 前创始人 Alexandr Wang 负责的 TBD Labs，以及分别专注于研究、产品集成和基础设施的三个部门。

Meta 的一位发言人试图淡化此次冻结的影响，他表示：“目前所做的只是一些基本的组织规划：在招募人员并进行年度预算和规划工作后，为我们新的超级智能工作创建一个坚实的结构。”

此前，该公司一直向包括 OpenAI 和谷歌在内的竞争对手的顶尖研究人员提供巨额薪酬，以吸引他们加入 Meta 超级智能实验室，因为扎克伯格希望在该领域占据主导地位。

它还承诺对人工智能数据中心进行前所未有的投资。

这种“前所未有”的投资规模有多大呢？答案是数千亿美元。

扎克伯格曾在公开场合表示，Meta 的首个 1 千兆瓦（GW）数据中心大型项目，以希腊巨人的名字命名为“普罗米修斯”，将于明年上线，并计划建设“多个巨人集群”。

这些 1 千兆瓦（GW）的数据中心的耗电量将超过约 75 万户美国标准家庭的用电量。扎克伯格表示，公司计划“在未来几年内”建造另一个规模更大、耗电量达 5 千兆瓦的数据中心，名为 Hyperion。

扎克伯格在 Meta 旗下社交媒体平台 Threads 的一篇帖子中表示，他计划“投资数千亿美元”用于计算领域，以打造超级智能。

他说，Meta 将成为首家上线 1GW 全新数据中心的科技巨头。“仅一个这样的数据中心就覆盖了曼哈顿很大一部分的面积，”他说。

Meta 今年 5 月份向投资者表示，仅今年一年，该公司就计划投入高达 720 亿美元来推动其数据中心扩张计划。

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扎克伯克为什么如此疯狂地斥巨资构建数据中心并大肆招揽人才，或许是因为在这场 AI 军备竞赛中，Meta 的脚步与谷歌、OpenAI 等竞争对手比起来有些慢了。

今年早些时候，该公司因内部架构调整陷入混乱，导致其最新“Behemoth”人工智能模型的发布被推迟。

报道称，在开发初期，Behemoth 内部计划于 4 月发布，以配合 Meta 首届面向开发者的 AI 大会，但后来将该模型的内部发布目标推迟至 6 月。目前，该模型的发布时间已被推迟至秋季或之后。

Meta 曾在 4 月份表示，正在预览 Llama 4 Behemoth，并称其为“世界上最智能的大语言模型之一，也是 Meta 迄今为止最强大的新新模型”。该公司 4 月时还发布了 LLM Llama 的最新版本，称为 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick。但都没有引来太多关注。

如今 GPT-5 都已经发布了，小扎能不着急吗！

事实上，一直以来扎克伯格都在强调，他希望开发一种“个人超级智能”，作为永久的超人助手，并生活在智能眼镜中。

他上个月写道：“我们相信将这种力量交到人们手中，让他们去追求自己生活中所珍视的东西。”

“这与业内其他人的观点不同，他们认为超级智能应该集中用于实现所有有价值的工作的自动化，然后人类将依靠其产出生活。”

扎克伯格最近告诉投资者，他希望由“小型、人才密集的团队”而不是庞大的研究人员团队来推动人工智能工作。

尽管如此，该公司表示，未来几年员工薪酬成本将大幅增加。摩根士丹利分析师本周警告称，薪酬上涨可能会“稀释股东价值，且不会带来任何明显的创新收益”。

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网友怎么看？

对于 Meta 冻结 AI 招聘这一举措，不同网友的关注点各有不同。一部分人从团队运作和组织架构的角度进行了分析，而另一部分人则将目光投向了公司领导者及其过往决策带来的影响，也有网友对扎克伯格领导 Meta 多年来取得的成就表示肯定。

在 Reddit 上，有用户表示这只是一次架构调整，为了解决之前组织人员太冗余的问题：

“我认为他们只是在整顿组织架构。制作一个模型不需要数千名员工，每个专业模型大概需要一个 10 人的团队。我们公司当时只用 3 个人就训练了一个基础模型。他们在之前的组织臃肿问题上失败了，他们只是在解决这个问题。”

也有人认为，此次停止招聘，是因为 Meta 已经找到了合适的人才，开始专注团队建设了。

“或者他拥有了自己的梦想团队，现在停止招聘，专注于团队建设和整合。你不会招聘，直到你拥有了世界经验...... 你雇佣了适当数量的人，然后开始工作。”

也有网友对扎克伯格领导 Meta 多年来取得的成就表示肯定，并认为他决定开源 FAIR 成果为如今开源 AI 做出了巨大贡献。

“产品部门大错特错。Meta 拥有一批优秀的研究科学家。只是产品部门里都是些唯唯诺诺的人，他们乐于把 Meta AI 塞进 WhatsApp，并宣称这是成功，因为数百万用户只是在搜索信息而已。扎克被这件事蒙蔽了双眼，他的警示是正确的。解雇所有那些唯唯诺诺的人。聘请最优秀的研究人员，让他们直接与那些了解未来竞争巨大挑战的产品人员配对，然后全力以赴！我不是扎克的忠实粉丝，但我们必须明确一点，如果没有他多年来决定开源 FAIR 成果，人工智能的现状今天将会截然不同，而且会非常封闭！”

也有网友批评扎克伯格的行为，很幼稚，一些决定甚至做得无厘头，不是一位合格的管理者。

“扎克现在只是在下意识地做出反应。1 亿美元雇人，现在却来了个 180 度大转弯。他就像个孩子一样。他拥有的一切都是别人亲手送上门来的，所以他根本没学过怎么经营一家公司。”

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报告： 95% 的公司在 AI 投资上“零回报”

人们对备受期待的 ChatGPT 新版本 GPT-5 的反响平平，加剧了人们对人工智能进步的担忧。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 将人工智能的炒作比作世纪之交的互联网泡沫。

Meta 暂停招聘之前，科技股本周暴跌，原因是人们担心人工智能领域的巨额投资未能获得回报。英伟达、Arm 和 Palantir 等公司股价均有所下跌。

股市波动很大程度上是由麻省理工学院的一份报告引起的，该报告称 95% 的公司在人工智能投资上“零回报”。

报告中提到，过去三年，全球企业已向生成式人工智能项目投入了 300 亿至 400 亿美元。然而，这些努力大多并未带来真正的商业回报。95% 的企业组织表示采用人工智能工具后没有获得任何可衡量的收益。只有一小部分企业获得了显著的效益。

报告称：“只有 5% 的集成 AI 试点项目带来了数百万美元的价值。” 相比之下，绝大多数试点项目的收入或收益均未受到任何影响。

许多公司纷纷尝试 ChatGPT、Copilot 等大型语言模型平台，调查显示，超过 80% 的大型公司已经进行了探索或试点。

近 40% 的公司报告称已在某种程度上部署了这些系统。但研究人员发现，大多数用例仅限于提高个人生产力，而非提升公司的整体利润。

一个主要原因是，生成式人工智能工具往往无法匹配实际工作流程。报告描述了“工作流程脆弱、缺乏情境学习以及与日常运营的协调性差”。

与人类不同，大多数生成式人工智能模型无法保留过去的反馈，也无法随着时间的推移构建新的推理能力。它们也难以适应环境或在不同任务之间迁移经验。

研究指出：“大多数 GenAI 系统无法保留反馈、适应环境或随着时间的推移而改进。” 缺乏这些特性，长期整合仍然成本高昂且效率低下。

围绕生成式人工智能的炒作引发了董事会的高度期待。但报告显示，许多投资尚未转化为更高的利润或显著的成本节约。

一些公司将人工智能用于客户服务、市场营销或写作辅助。虽然这些工具可以为员工节省时间，但它们很少能为企业本身带来直接收益。

该报告还淡化了人们对生成式人工智能短期内将造成大规模失业的担忧。相反，它的效果更有可能在于降低企业的外部成本。

报告称：“在人工智能系统实现情境适应和自主运行之前，组织影响将通过外部成本优化而非内部重组体现出来。”

这意味着企业可能会削减外包任务的开支，但不太可能在短期内用机器取代大量员工。

这一结论与公众普遍认为生成式人工智能将迅速取代数百万个工作岗位的观点相悖。研究人员认为，这项技术远未达到这样的水平。

专家表示，许多失败源于对人工智能能做什么、不能做什么的误解。程序或许能快速生成文本或代码，但它无法像人类一样真正地学习。例如，员工可以根据新的指示、先前的错误以及情境需求进行调整。生成式人工智能模型无法将这些记忆应用于不同的任务，除非经过重新训练。

投资者和高管们对人工智能依然抱有浓厚兴趣，希望持续的进步能够弥合这些差距。但短期前景表明，进展速度低于许多人的预期。研究结果表明，尽管人工智能前景广阔，但企业应降低预期。该技术尚未准备好覆盖所有行业或工作流程。

报告还强调了更智能的 AI 应用规划的必要性。企业可能需要专注于能够带来即时、可衡量的成本节约或生产力提升的 AI 应用场景。

这可能包括客户支持脚本、编码辅助或文档起草，但并非全公司范围的转型。广泛的整合仍然被认为为时过早，而且容易失败。

参考链接：

https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/

https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1mw7i5e/zuckerberg_freezes_ai_hiring_amid_bubble_fears/

https://www.telegraph.co.uk/business/2025/08/20/us-tech-stocks-tumble-on-ai-bubble-fears/

https://www.telegraph.co.uk/business/2025/07/15/zuckerberg-hundreds-billions-manhattan-sized-data-centre/