扎克伯格和李彦宏，两位互联网时代的rainmaker，如今在AI浪潮中却陷入了相似的“巨头创新窘境”。
作者｜胡润峰
编辑｜刘洋雪
3月中旬，据Barron's巴伦等媒体报道，Meta已推迟发布其备受期待的新一代AI大模型“Avocado”（牛油果），原因是其性能在内部测试中仍落后于谷歌Gemini 3.0等头部竞争对手。
更值得玩味的是，Meta内部甚至讨论过临时授权使用谷歌的Gemini模型来支撑自身产品；同时，公司新一轮裁员计划浮出水面，报道委婉地表示，“可能影响公司近8万名员工中的20%”。
消息多少令人唏嘘。作为“美股七巨头”之一，Meta在AI核心战场上颓势尽显。自2023年发布Llama 2以来，尽管Meta持续投入，但其技术能力已被OpenAI的GPT、谷歌的Gemini及Anthropic的Claude等对手甩开差距。
Meta近年的踌躇，让人不禁联想到大洋彼岸的另一家科技巨头：百度。两家公司轨迹迥异，却在当前的AI竞赛中，陷入了同款困境：实力雄厚，也努力追逐每一个风口，但热点一个不漏，顶级产品却始终缺席。
二十多年前，李彦宏抓住了中文互联网信息爆炸的机遇，凭借中文搜索技术建立起近乎垄断的市场地位。其后，马克·扎克伯格在哈佛宿舍创建了Facebook，迅速成为全球社交网络的代名词。它们都完美地赶上了上一轮互联网浪潮，并通过将庞大的流量转化为持续、稳定的现金流，构建起各自的帝国。
但当AI新时代来临，它们陷入了相似的“巨头创新窘境”：起大早、砸大钱，也有阶段性成果，就是出不了定义市场的顶级产品。
Meta和百度对AI的反应并不慢。
Meta在2013年就成立了FAIR（Facebook人工智能研究实验室），2017年发布PyTorch框架，成为深度学习社区中最受欢迎的开源框架之一。
百度则在2013年成立了中国首个深度学习研究院（IDL），并于2016年发布“百度大脑”AI平台，更是业界最早喊出 “All in AI”的巨头。
Meta高举“元宇宙”大旗，重金投入VR/AR与硬件；同时积极布局大模型，开源Llama系列。
百度则全力打造文心大模型，将AI技术应用于自动驾驶、智能语音等多个领域，并试图在智能硬件上打开新的增长空间。
然而，现实略显尴尬：Meta的AI未能与社交平台有效融合，元宇宙、硬件、大模型多点开花却无一击穿市场；百度的文心一言在C端市场被后来者赶超，与吉利合作的智驾品牌极越已经折戟，AI硬件也未能出圈。
究其根源，二者的“病根”不乏相通之处。它们的成功源于精准卡位时代红利，而非源于长期、孤注一掷的硬核技术深耕。家底厚、用户多、现金流稳，但骨子里是顶级的流量变现高手。
百度的搜索与Meta的社交，都是拥有极强网络效应的垄断性业务。这种垄断带来了巨额利润和舒适区，但也消磨了破釜沉舟的勇气。当一家公司绝大部分收入和利润都来自现有业务时，它很难发自内心地“All in”一项可能颠覆主业的新技术。所有的创新尝试，都容易沦为对主业的“优化”和“赋能”，而非一场彻底的自我革命。
Meta在“元宇宙”上投入数百亿美元，看似激进，实则是在寻找“下一个社交平台”，底层逻辑仍是流量与时长，而非真正的AI原生思维。其AI应用往往成为社交产品的附庸，而非独立创造价值的核心。
什么才能拯救陷入创新窘境的巨头？谷歌提供了一个对照样本。
2022年底ChatGPT横空出世后，仓促应战的谷歌一度狼狈不堪。转折发生在2023年，联合创始人谢尔盖·布林重返一线。他不仅亲自写代码，更推动了深度的组织变革：合并长期内耗的Google Brain与DeepMind；建立最高优先级机制，赋予团队极大自主权。其成果是Gemini系列的快速崛起与市场信心的重振。
反观Meta与百度，缺乏的正是这种创始人级别的、彻底的战略决心与组织破局能力。扎克伯格将公司改名Meta，展现了转型姿态，但在AI领域的策略仍显分散——既要推进开源模型，又要开发智能眼镜，还要持续投入元宇宙。这种“多点开花”，在创新进入深水区时，往往意味着火力分散。李彦宏虽高喊“All in AI”，但百度仍被搜索业务的巨大营收惯性拖拽。
Meta会不会成为“美国版百度”？答案取决于扎克伯格的选择。
如果继续当前“多点撒钱、不敢破旧”的策略，在旧有成功的路径依赖中徘徊，那么它的命运，或将如百度一样，虽然庞大且重要，但难以再定义新的时代。
唯一的生路，是像谷歌的“布林时刻”那样，展现创始人彻底躬身入局的决绝，进行深度的组织重构与权力收束，死磕一个明确的AI原生主航道，并敢于为此动摇乃至暂时牺牲部分旧业务的根基。
AI这场无限游戏里，最残酷的或许不是小公司的掉队，而是昔日定义时代的巨头，手握最厚的资本、最多的人才、最早的船票，最终却被自己过去的成功，温柔地困在了原地。
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