Meta 的 AI 计划，突然踩了刹车。
据《纽约时报》、路透社、彭博社等多家媒体报道，Meta 正在开发的新一代基础大模型 Avocado（牛油果），原本计划在本月发布，但由于性能未达预期，发布时间被推迟到至少 5 月。
原因很直接：模型表现尚未追上头部玩家。
在 Meta 的内部测试中，Avocado 在推理、代码生成和写作能力上，仍落后于竞争对手的最新模型。知情人士透露，Avocado 明显优于 Meta 的上一代模型，也超过了 2025 年 3 月版本的 Gemini 2.5，但依然落后于 2025 年 11 月发布的 Gemini 3.0。
换句话说：Meta 进步显著，但对手进步更快。
在基础模型赛道，这种差距往往意味着生态吸引力、开发者资源与人才招募能力会受到影响。因为基础模型不仅是产品能力的体现，更是 AI 平台的底座。
更具戏剧性的是，Meta 内部一度讨论过一个方案：临时授权 Google 的 Gemini 模型，来支持自己的 AI 产品。
虽然目前尚未做出决定，但这一讨论本身已说明问题：Meta 的 AI 战略正处在一个非常关键的窗口期。如果核心模型持续落后，其 AI 助手、代码工具、视频生成等产品能力都将受到牵制。
事实上，Meta 在 AI 上的投入堪称互联网公司中最激进之一：
* 2025 年 AI 相关支出：720 亿美元
* 2026 年预计支出：最高 1350 亿美元
* 数据中心长期规划投入：6000 亿美元级别
此外，Meta 还做了一件极具象征意义的事：投资 143 亿美元于 Scale AI，并让该公司创始人 Alexandr Wang 直接出任 Meta 首席 AI 官。
目标只有一个：建立通向超级智能的 AI 体系。扎克伯格甚至公开表示，AI 将开启人类新时代。
而尚未成熟的 Avocado，正来自 Meta 内部的新 AI 实验室：TBD Lab（To Be Determined Lab）。该实验室目前仅约 100 人，但配置极高，堪称精英团队。TBD Lab 正同时开发两类模型：基础大模型 Avocado 与图像/视频生成模型 Mango。
据《纽约时报》报道，TBD Lab 于去年年底完成了 Avocado 的第一阶段预训练，并于今年 1 月开始后训练，团队正是在此阶段将目标发布日期定在 3 月中旬。目前，该实验室已推出过一款类似 OpenAI Sora 的视频生成应用 Vibes。
不过，内部进展并非一帆风顺。报道称，有研究员在 Avocado 发布前离职，且 Alexandr Wang 与 Meta 产品负责人之间就“AI 如何提升广告业务”存在分歧。这其实也是 Meta AI 战略的一条主线：AI 必须服务于广告业务。
Meta 一直是开源大模型阵营的旗手，其 Llama 系列几乎是开源生态的核心力量。但此次的 Avocado 有可能改变策略。内部讨论显示，扎克伯格和 Alexandr Wang 更倾向于闭源。
原因不难理解：模型成本极高，竞争日趋激烈，商业化压力巨大。而其主要对手（如 OpenAI、Anthropic）几乎全部采用闭源路线。
Meta 的这次延期，实则透露了一个行业信号：大模型竞争已从“能否做出来”转向“谁迭代更快”。头部玩家的差距不再是有无模型，而是体现在推理能力、工程效率、推理成本与迭代速度上。谁能持续领先，谁就能成为 AI 平台生态的中心。
值得注意的是，Meta 已开始规划下一代模型，命名依旧保持水果系列：Avocado → Mango → Watermelon，规模将更大。扎克伯格曾在一次投资者电话会上表示：“我们的第一批模型可能只是不错，但更重要的是，它们会显示出我们正在快速前进。”
言下之意是：现在或许不是最强，但很快会追上。
问题只剩下一个：在这场 AI 竞赛中，时间是否还足够。
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