Meta在AI领域持续面临多重挑战。从谷歌、OpenAI等巨头的激烈竞争到Llama系列项目接连受挫，再到核心团队成员大规模流失，迫使小扎不得不重新调整研发架构。这场重组不仅涉及组织结构的变革，更暗含着技术路线和战略方向的深层调整。

2025年5月，Meta内部传出重大人事变动。首席产品官Chris Cox在备忘录中透露，原有研发体系将被拆分为三个核心团队：AI产品团队负责Meta AI助手、AI Studio开发平台及社交平台的AI功能；AGI基础团队统筹Llama大模型系列并提升多模态能力；FAIR研究部门则继续由Yann LeCun领导。这次调整不仅涉及团队架构，更意味着Meta在AI研发方向上的战略转向。

AI产品团队由Connor Hayes负责，主要承担Meta AI助手及社交平台AI功能的开发。这个团队将直接对接用户需求，推动AI在实际场景中的落地应用。AGI基础团队由Ahmad Al-Dahle和Amir Frenkel领导，负责Llama系列大模型的优化升级，重点提升推理、多媒体和语音处理能力。FAIR研究部门虽保持独立，但内部结构也有所调整，部分多媒体研究团队并入AGI基础团队。

人才流失成为影响项目进展的关键因素。2023年Llama系列论文的14位作者中，仅剩3人留在Meta。这直接导致Llama 4项目推进受阻，原定2025年春季上线的Behemoth模型已多次延期。内部人士透露，缺乏资深工程师是造成延迟的重要原因。华尔街分析认为，这是Meta连续四年科技人才负增长的直接后果，也促使公司加快重组步伐。

人才流失的连锁反应在多个方向显现。Naman Goyal加入Thinking Machines Lab，Baptiste Rozière转投Mistral AI，Aurélien Rodriguez进入Cohere，Eric Hambro加入Anthropic，Timothée Lacroix成为Mistral联合创始人。这些变动不仅影响技术团队稳定性，也对Meta的项目进度产生直接影响。

项目进展的波折让Llama 4面临多重质疑。4月发布的多模态模型在基准测试中表现亮眼，但开发者质疑测试集存在手动标注痕迹。Behemoth模型跳票引发关注，内部训练日志显示其推理能力未显著超越竞品。开发者普遍认为Scout、Maverick更像是Llama 3.5版本，缺失Meta宣称的跨10M token上下文处理能力。实际体验中，模型在视觉-语言对齐和话题回答上存在明显偏差，延迟和资源占用问题也让边缘设备应用受限。

技术路线分歧成为内部矛盾的焦点。Yann LeCun领导的FAIR团队坚持「世界模型+对比学习」路线，认为纯粹堆参数的自回归LLM将走向瓶颈。这种路线选择与谷歌、OpenAI等同行的LLM发展路径形成鲜明对比。LeCun多次引用「猫智商论」，批评同行对AI末日论的恐慌，认为真正威胁是被巨头垄断的黑箱模型。这种态度让团队内部出现分歧，小扎面临协调不同技术路线的挑战。

重组后的架构试图平衡研究与产品方向。FAIR团队继续探索世界模型驱动的下一代AI，而AGI基础团队则专注于大模型优化。这种「研究-产品双轨制」既保持技术探索自由度，又能确保产品落地。LeCun提出的「自监督外推器」概念，被视为Meta重组后技术路线的理论支撑。

这场重组不仅是组织架构的调整，更是技术路线选择的博弈。Meta在AI领域的持续投入已超过650亿美元，但如何在竞争中保持技术优势，需要平衡人才、研发和产品三方面的投入。Llama系列项目的发展轨迹，将成为检验重组效果的重要标尺。