祖克柏AI策略引爆大混亂:超級智慧實驗室「一拆四」、高層走人、老鳥鬧離職⋯發生什麼事?
祖克柏AI策略引爆大混亂:超級智慧實驗室「一拆四」、高層走人、老鳥鬧離職⋯發生什麼事?

Meta執行長祖克柏(Mark Zuckberg)才砸最高上億美元年薪挖來各路AI精英、籌組超級智慧團隊,一度在AI界引發熱議。然而不到兩個月,如今卻傳出Meta正著手重組超級智慧團隊,並面臨嚴重內部動盪,部分AI高層可能將出走。

根據《紐約時報》報導,祖克柏在本週宣佈旗下「Meta超級智慧實驗室」將重組,拆分為4個團隊,其中一個團隊將專注在AI研究;一個研發超級智慧,建立超越人類智慧的系統;還有一個負責產品;另一個則聚焦資料中心和AI硬體等基礎設施。

Meta超級智慧實驗室「一拆四」 - visual selection.jpg
圖/ 數位時代

Meta希望透過這次重組,讓AI部門營運更有效率,更快地開發AI產品與其他公司競爭,並且能夠實現打造超級智慧的目標。然而重組過程中,知情人士透露,預計將有一些AI高層會離開公司。

與此同時,Meta還在考慮縮減整個AI部門的規模,可能會透過內部調轉或裁員等手段達成。在近年大肆招募擴編後,AI部門的人數已經達到數千人之多,他們希望精簡部分人力。目前一切都還在討論當中,尚未做出最終決定。

Scale AI
祖克柏找來Scale AI執行長汪滔領導的超級智慧實驗室,短短2個月便著手重組。
圖/ Scale AI

不過在做出最終決定之前,Meta也傳出凍結了AI招募,但具體期限尚未公佈。Meta耗費巨資挖角人才已經受到投資者關注,甚至被分析師認為可能傷害股東的投資報酬。

Meta也可能也會捨去先前僅依靠內部技術開發AI產品的作法,改而積極尋找外部可用的AI技術,包括其他開源模型,或者從其他公司授權取得閉源模型的使用許可。同時Meta可能不再堅持開源路線,新團隊已將下一個AI模型設定為閉源。

Meta新老AI員工對立嚴峻,薪資落差讓人不平衡

今年4月,Meta推出了新一代AI模型Llama 4,然而外界卻反應平平,讓祖克柏決定親自組建團隊投入AI領域,先是向Scale AI投資143億美元,延攬該公司執行長汪滔擔任AI長,還開出數百萬到上億美元年薪,挖角OpenAI、蘋果、Google等競爭對手的AI研究人員,在矽谷引發一場人才爭奪戰。

延伸閱讀:Meta天價挖角失敗! Andrew Tulloch是誰?祖克柏為何砸15億美元也要搶他?

但這場大徵才計畫,卻在Meta內部引發動盪。Meta前高級工程總監艾瑞克.梅傑(Erik Meijer)就在X上發文表示,「每個行動都會產生反應,創立超級智慧團隊會有意想不到的副作用。」他還向媒體張貼了知名的捲尾猴實驗——猴子完成同樣任務,卻獲得不同獎勵:拿到沒那麼好吃食物的猴子,會把食物扔回去,憤怒地晃動籠子。

一位Meta研究人員表示,祖克柏的所作所為,像是在告訴員工他們失敗了。有一些AI部門員工考慮加入競爭對手的實驗室,還有些以離職相逼,希望能在超級智慧實驗室中爭取到一個職位,種種情況都給公司帶來了混亂。

新老員工間的對立似乎也持續加劇。曾參與Llama 4開發的前Meta員工羅漢.安尼爾(Rohan Anil)在一篇現在已經刪除的X推文中寫道,「Meta確實有優秀的研究人員,但他們對待非超級智慧團隊的研究人員態度很差。」他在今年6月離開Meta,加入Anthropic。

還有多位知情人士向《紐約時報》透露,祖克柏砸大錢引進這些AI人才,也讓老員工對新員工感到相當不滿。Meta員工透露,新老員工間的對立,不僅僅是因為薪資上的落差,還涉及到爭奪運算資源、與精英團隊的關係等等。

不過,Meta成立已久的基礎AI研究團隊(FAIR)在動盪中影響較小,儘管同樣隸屬於超級智慧實驗室,大體上仍保持獨立。但有內部人士透露,FAIR正漸漸名存實亡,能分配到的運算資源越來越少。

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Meta面臨人才流失,但是好是壞還很難說

Meta今年面臨嚴重的AI人才流失問題。AI研究副總裁Joelle Pineau在5月離開公司、Meta傑出研究科學家Laurens van der Maaten也離職,並在8月上旬加入Anthropic。今年3月,Meta還失去了FAIR研究工程師Naman Goyal和高級AI研究科學家Shaojie Bai。

創投公司SignalFire今年5月的報告中提到,Meta的留任率為64%。相較之下,Anthropic以80%位居前排,DeepMind、OpenAI則分別為78%、67%。不過這是整體職位的資料,包括工程師、業務、人資等,非單純針對AI人才。

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人才持續流失的問題,也是促使祖克柏展開AI人才招募的原因,然而Meta不惜重金延攬精英人才引發的這場混亂,使得Meta人才仍在流失當中。

其他公司也沒有錯過Meta內部動盪的機會,馬斯克旗下xAI今年就從Meta挖角多達14名員工,其中有部份就是這一兩個月加入的。另外,微軟也在試圖挖走Meta的AI人才,為此列出了一份挖角清單,並開出數百萬美元的入職獎金。

就目前所知,研發科學家Angela Fan在近期離開公司轉投OpenAI,生成式AI副總裁Loredana Crisan也傳出將離職加入Figma。

那祖克柏這次大規模招募是錯的嗎?或許也不一定。實際上,業界確實對Meta原先的AI團隊評價較低,一間AI公司高管就向《富比士》直言,「我們或許會對祖克柏招募的一些新人感興趣,但我們已經很久沒對Meta原有員工提起興趣了。」

Meta老員工也並非都反對這次招募活動,有人認為從執行長角度而言,這次招募有其價值。並且Meta的生成式AI團隊近年擴張過快,從原先的200多人大幅成長至破千人的規模,已經變得難以管理。有Meta員工認為,假如祖克柏希望重新開始,有人主動離開公司或許是個好機會。

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資料來源:紐約時報、Business Insider、Forbes

關鍵字: #AI #meta
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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