Meta創始人扎克伯格接受《金融時報》和《紐約時報》采訪，反對美國封禁中國AI模型

7月29日，Meta創始人馬克·扎克伯格分別接受《金融時報》和《紐約時報》采訪，明確表示美國政府不應該為了在AI競賽中領先而封禁中國的AI模型，他認為這并非真正有效的對策，美國企業應該認清自身的短板與阻礙，以此提升競爭力。

（《紐約時報》扎克伯格訪談報道）

封禁不是答案，競爭才是

扎克伯格在采訪中直言，在美國封禁先進的中國AI模型不會是一個"有效的解決方案"。他認為，限制最前沿的AI模型是錯誤的網絡安全策略，反而可能削弱美國企業的安全能力。他主張美國企業應該"系統性地"識別瓶頸和障礙，以此更好地與中國AI企業競爭，而非依賴禁令。

扎克伯格直接將矛頭指向了OpenAI和Anthropic，指責這兩家競爭對手試圖利用監管影響力將權力集中在少數封閉實驗室手中。他強調，"整個行業發展的廣泛趨勢一直是走向更大的開放性，將更多的技術權力交到更多人手中，而不是更少"。

他進一步警告了"監管俘獲"（regulatory capture）的風險。如果由少數幾家主導AI公司來主導行業監管審查，企業可能利用監管程序排擠競爭對手。

在《紐約時報》采訪中，扎克伯格批評了許多AI開發者的"末日論"論調。他說："很多其他實驗室關于這個話題的討論充斥著末日論調，需要有聲音為這場辯論帶來現實主義。"他認為，如果領先的研究實驗室以嚴格控制的方式開發AI技術，那將無異于"放棄我們在美國科技發展中的價值觀"，并扼殺創新。

關于AI對齊問題，他直言："很多人認為，如果你構建某種單一的AI，就能通過某種理想化的對齊形式確保它對人類仁慈。我個人對這條路徑持懷疑態度。"他認為，一個中央化的"仁慈"AI超級力量是不可持續的，因為人們擁有不同的觀點和價值觀體系。"我認為，一個單一的仁慈超級智能同時與所有人對齊，這在字面上是不可能的。"他轉而呼吁"個性化超級智能"——為每個人配置符合其需求和愿望的AI機器人。

扎克伯格的AI哲學

在《華爾街日報》專欄文章“The AI Future Is for Everyone”中，扎克伯格將上述采訪中的碎片化觀點升華為一套系統的AI哲學框架。

（扎克伯格在《華爾街日報》發表專欄文章）

他提出三大支柱：個人賦權是繁榮之源，發明是超級智能的首要目的，權力制衡是安全之基。他寫道："我們這個時代的關鍵問題，不是超級智能是否會出現，而是誰將擁有它。它將被集中化并限制給少數機構，還是成為賦能每個人的工具？"他認為，將權力交到人們手中是人類取得最大進步的方式，歷史上的重大創新很少誕生于成熟的大型機構之中。

扎克伯格明確將"發明"置于"自動化"之上。他認為，早期AI回答問題、做常規工作；而未來超級智能將幫助發現新知識——從治愈家人疾病的新藥到改善業務的新方法。"雖然你每天能提問的數量有限，但超級智能能發明的、幫助你實現目標的寶貴事物是無限的。"

他以"超級智能律師"作比喻：若只有一人擁有則造成不公，若人人擁有則司法更公平高效。當人們被賦權，他們自然相互制衡，也制衡更大機構的權力。

在風險應對上，他區分了兩類：對于網絡安全等風險，開源軟件的歷史表明，給予所有人充分訪問是長期保護安全的最佳方式；對于生物風險等更高風險領域，則需要政府和其他機構加強協調。在經濟與就業方面，他主張若AI偏向自動化則影響負面，但若超級智能廣泛分發，未來將看到更多而非更少的工作，創業將更容易，經濟將更具創業精神。

Meta模型：從開源到閉源

盡管扎克伯格在公開場合大力倡導開源，Meta的AI戰略卻在悄然發生根本性轉變。

Meta的AI模型目前分為兩條線。第一條是Llama系列開源模型。Llama 4于2025年4月發布，采用混合專家架構，Maverick變體擁有約4000億總參數、170億活躍參數，在MMLU等關鍵基準上曾超越GPT-4o；Scout變體則提供1000萬token的超長上下文窗口。

（Llama 4介紹圖）

然而，Llama 4的發布伴隨著爭議。獨立研究人員發現Meta在基準測試中使用了修改后的實驗版本，而向公眾發布的版本能力較弱。Meta首席AI科學家楊立昆后來承認Llama 4的基準測試"被稍微篡改了一點"。

第二條線則是Meta Superintelligence Labs（MSL）開發的閉源模型Muse Spark。2025年6月，Meta以約143億美元收購Scale AI 49%股權，Scale AI創始人Alexandr Wang出任Meta首位首席AI官，統一領導研究、基礎設施和產品線。楊立昆則于2025年底因反對閉源方向辭職。

2026年4月8日，MSL發布了Muse Spark，這是Meta首個閉源專有前沿模型，標志著Meta十年開源權重傳統的終結。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）。它擅長醫療和多模態任務，但在編碼和高級推理基準上落后。

（Muse Spark宣傳圖）

2026年7月9日，Meta推出Muse Spark 1.1重大升級，并首次開放付費開發者API——Meta Model API，定價為每百萬輸入token1.25美元、每百萬輸出token4.25美元，約為OpenAI和Anthropic收費的四分之一。該API兼容OpenAI SDK格式，支持100萬token上下文窗口、視頻和PDF輸入，以及多智能體并行推理的"沉思"模式。

在商業化方面，Meta正在籌劃名為"Meta Compute"的云基礎設施業務，計劃向外部客戶銷售過剩的AI算力和模型訪問權限，直接與AWS、Azure和Google Cloud競爭。7月28日，Meta還宣布與BlackRock成立合資公司，在德州El Paso開發1吉瓦AI數據中心園區，總開發成本約140億美元，Meta持股20%并投入超100億美元。