Meta 重启开源 AI 模型路线 行业围绕开放与封闭范式展开博弈

据瑞士通讯社 ATS 消息，Meta 正式对外发布新一代开源人工智能模型产品，重新把开源模式摆在企业 AI 战略的核心位置，这一发展路径与美国其他头部 AI 企业的闭源路线形成明显分野。

Meta 曾经凭借 Llama 系列开源模型在全球开源 AI 赛道占据重要位置，企业在 2025 年末暂停该方向布局，相关迭代成果没有达到内部预期。随着行业竞争格局发生变化，Meta 重新转向开源发展路线。企业今年将投入最高 1450 亿美元用于人工智能基础设施建设，同时对各类可能延缓技术迭代的监管约束持抵制态度。

Meta 当前的主流收入来自平台广告业务，产品面向全球约 36 亿用户。企业正处在多重舆论与司法压力之下，今年已经两次因社交平台对青少年产生不良影响被司法机构判罚，美国四个州发起的相关诉讼也将于加州奥克兰开庭审理。

Meta 提出一套自愿式监管构想，企业主张 AI 企业应当向美国政府开放模型训练阶段的前置访问权限，同时配备专业技术团队守护关键基础设施安全。这套方案不赋予监管机构强制叫停模型发布的权限，企业认为任何会推迟美国 AI 模型上线节奏的监管条款，都会削弱自身在全球市场当中的竞争地位。该思路和欧盟《人工智能法》形成鲜明反差，欧盟自 8 月 2 日起正式落地相关监管规则，监管机构获得对高风险通用人工智能模型的约束权限，可以对模型部署实施限制措施。

Meta 已经上线 Muse Glimmer 轻量化开源模型，该模型可以直接在个人电脑设备运行，开发者能够下载、修改模型参数权重，和依托云端服务调用的闭源产品形成技术差异。性能更强的 Muse Spark 1.2 开源版本也将在短时间内对外推出。自 2025 年开始，开源大模型赛道迎来快速发展，多家中国科技企业持续输出具备市场竞争力的开源模型产品，在全球开发者社区获得广泛使用。

针对行业内部关于超级人工智能风险的讨论，Meta 否定单一闭环管控超级智能的思路，认为不存在能够同时匹配数十亿人类多元价值诉求的单一超级智能系统，把高性能模型完全封闭管控反而是风险更高的选择。该观点与部分 AI 科研人员的立场相悖，不少科研从业者呼吁在形成成熟可控技术方案前，暂缓超级智能相关研发工作。企业同时提出，人工智能的核心价值在于激发创新创造，不会单纯导向大规模自动化替代，技术落地之后创造的就业岗位规模将超过被替代的岗位数量。

为回应外界对企业 AI 算力基建扩张的社会关切，Meta 对外公布规模 10 亿美元专项基金，用于支持数据中心落地所在的地方社区建设。企业还调整内部治理流程，把 AI 模型发布安全标准的审批权限交由董事会执行，改变过去高度集中的决策模式。

后续 Muse Spark 1.2 开源版本会完成代码权重整理与适配工作，面向全球开发者开放下载。Meta 将持续推进算力基础设施建设，同时继续对外输出自身关于 AI 监管的主张，与各国现行监管框架产生更多交互碰撞。全球开发者社区会基于开放权重模型开展二次开发，衍生出更多垂直场景的 AI 应用产品。