Meta创始人扎克伯格接受《金融时报》和《纽约时报》采访，反对美国封禁中国AI模型

7月29日，Meta创始人马克·扎克伯格分别接受《金融时报》和《纽约时报》采访，明确表示美国政府不应该为了在AI竞赛中领先而封禁中国的AI模型，他认为这并非真正有效的对策，美国企业应该认清自身的短板与阻碍，以此提升竞争力。

（《纽约时报》扎克伯格访谈报道）

封禁不是答案，竞争才是

扎克伯格在采访中直言，在美国封禁先进的中国AI模型不会是一个"有效的解决方案"。他认为，限制最前沿的AI模型是错误的网络安全策略，反而可能削弱美国企业的安全能力。他主张美国企业应该"系统性地"识别瓶颈和障碍，以此更好地与中国AI企业竞争，而非依赖禁令。

扎克伯格直接将矛头指向了OpenAI和Anthropic，指责这两家竞争对手试图利用监管影响力将权力集中在少数封闭实验室手中。他强调，"整个行业发展的广泛趋势一直是走向更大的开放性，将更多的技术权力交到更多人手中，而不是更少"。

他进一步警告了"监管俘获"（regulatory capture）的风险。如果由少数几家主导AI公司来主导行业监管审查，企业可能利用监管程序排挤竞争对手。

在《纽约时报》采访中，扎克伯格批评了许多AI开发者的"末日论"论调。他说："很多其他实验室关于这个话题的讨论充斥着末日论调，需要有声音为这场辩论带来现实主义。"他认为，如果领先的研究实验室以严格控制的方式开发AI技术，那将无异于"放弃我们在美国科技发展中的价值观"，并扼杀创新。

关于AI对齐问题，他直言："很多人认为，如果你构建某种单一的AI，就能通过某种理想化的对齐形式确保它对人类仁慈。我个人对这条路径持怀疑态度。"他认为，一个中央化的"仁慈"AI超级力量是不可持续的，因为人们拥有不同的观点和价值观体系。"我认为，一个单一的仁慈超级智能同时与所有人对齐，这在字面上是不可能的。"他转而呼吁"个性化超级智能"——为每个人配置符合其需求和愿望的AI机器人。

扎克伯格的AI哲学

在《华尔街日报》专栏文章“The AI Future Is for Everyone”中，扎克伯格将上述采访中的碎片化观点升华为一套系统的AI哲学框架。

（扎克伯格在《华尔街日报》发表专栏文章）

他提出三大支柱：个人赋权是繁荣之源，发明是超级智能的首要目的，权力制衡是安全之基。他写道："我们这个时代的关键问题，不是超级智能是否会出现，而是谁将拥有它。它将被集中化并限制给少数机构，还是成为赋能每个人的工具？"他认为，将权力交到人们手中是人类取得最大进步的方式，历史上的重大创新很少诞生于成熟的大型机构之中。

扎克伯格明确将"发明"置于"自动化"之上。他认为，早期AI回答问题、做常规工作；而未来超级智能将帮助发现新知识——从治愈家人疾病的新药到改善业务的新方法。"虽然你每天能提问的数量有限，但超级智能能发明的、帮助你实现目标的宝贵事物是无限的。"

他以"超级智能律师"作比喻：若只有一人拥有则造成不公，若人人拥有则司法更公平高效。当人们被赋权，他们自然相互制衡，也制衡更大机构的权力。

在风险应对上，他区分了两类：对于网络安全等风险，开源软件的历史表明，给予所有人充分访问是长期保护安全的最佳方式；对于生物风险等更高风险领域，则需要政府和其他机构加强协调。在经济与就业方面，他主张若AI偏向自动化则影响负面，但若超级智能广泛分发，未来将看到更多而非更少的工作，创业将更容易，经济将更具创业精神。

Meta模型：从开源到闭源

尽管扎克伯格在公开场合大力倡导开源，Meta的AI战略却在悄然发生根本性转变。

Meta的AI模型目前分为两条线。第一条是Llama系列开源模型。Llama 4于2025年4月发布，采用混合专家架构，Maverick变体拥有约4000亿总参数、170亿活跃参数，在MMLU等关键基准上曾超越GPT-4o；Scout变体则提供1000万token的超长上下文窗口。

（Llama 4介绍图）

然而，Llama 4的发布伴随着争议。独立研究人员发现Meta在基准测试中使用了修改后的实验版本，而向公众发布的版本能力较弱。Meta首席AI科学家杨立昆后来承认Llama 4的基准测试"被稍微篡改了一点"。

第二条线则是Meta Superintelligence Labs（MSL）开发的闭源模型Muse Spark。2025年6月，Meta以约143亿美元收购Scale AI 49%股权，Scale AI创始人Alexandr Wang出任Meta首位首席AI官，统一领导研究、基础设施和产品线。杨立昆则于2025年底因反对闭源方向辞职。

2026年4月8日，MSL发布了Muse Spark，这是Meta首个闭源专有前沿模型，标志着Meta十年开源权重传统的终结。在Artificial Analysis Intelligence Index v4.0上，Muse Spark得分52，排名第4，落后于GPT-5.4（57分）、Gemini 3.1 Pro（57分）和Claude Opus 4.6（53分）。它擅长医疗和多模态任务，但在编码和高级推理基准上落后。

（Muse Spark宣传图）

2026年7月9日，Meta推出Muse Spark 1.1重大升级，并首次开放付费开发者API——Meta Model API，定价为每百万输入token1.25美元、每百万输出token4.25美元，约为OpenAI和Anthropic收费的四分之一。该API兼容OpenAI SDK格式，支持100万token上下文窗口、视频和PDF输入，以及多智能体并行推理的"沉思"模式。

在商业化方面，Meta正在筹划名为"Meta Compute"的云基础设施业务，计划向外部客户销售过剩的AI算力和模型访问权限，直接与AWS、Azure和Google Cloud竞争。7月28日，Meta还宣布与BlackRock成立合资公司，在德州El Paso开发1吉瓦AI数据中心园区，总开发成本约140亿美元，Meta持股20%并投入超100亿美元。