告别元宇宙，Meta拥抱AI

"在扩大GPU算力的过程中，Meta目前几乎没有任何新的产品技术可以展示。

编辑| Tian

出品 | 青投创新

在今天发布财报之前，Meta刚刚经历了今年第二轮大规模裁员，总计已经有2.1万人离开了这家打开元宇宙大门的公司。

不仅如此，扎克伯格还向员工透露，裁员的步伐不会停止，同时也将陆续关闭超过五千个空缺职位招聘。

Meta曾经开启元宇宙之路时有多风光，如今就有多落寞。

不过，令所有人颇感意外的是，已经连续三个季度营收下降的Meta，在今天发布的今年一季度财报中显示，公司已经扭转了连跌局势，实现净利润57亿美元。

分析财报可以看出，这得益于AI加持下，Meta的基本盘社交平台重新焕发的活力，Facebook的月活达到29.9亿，实现2%的增长。

这也表明了Meta在经历元宇宙业务发展停滞不前的现实窘境下，正全力扑向AI。

Meta的AI实力

尽管作为引领全球奔向元宇宙世界的公司，但Meta在AI领域的布局与成果也并非说它已经在这股AI浪潮中掉队。

在开发AI训练深度学习模型方面，2020年剑桥大学就曾发布报告称，Facebook主导开发的深度学习框架PyTorch已碾压谷歌的TensorFlow，并且在多个AI论文中，研究人员已经广泛使用了PyTorch，抢占了大部分原来属于TensorFlow的位置。

而在如今大火的大语言模型领域，Meta在今年2月24日发布的大语言模型LLaMA(羊驼)因其参数量远小于GPT-3，效果却仍能优于后者，一度在圈内引起热议。

3月15日，斯坦福发布语言大模型Alpaca，模型由LLaMA微调而来；3月23日，Nebuly公司开源了基于LLaMA的模型ChatLLama，允许用户基于预训练的LLaMA模型构建个性化的ChatGPT服务；3月31日，美国多所高校的研究人员开源了语言模型Vicuna，这是一个与GPT-4性能相近的LLama的微调版本。

在图像识别领域，Meta也有所建树，推出了DINO V2模型，该模型除了具备图像的识别、分类、分割处理等图像特征提取功能外，还具有语义分割，完善了以图搜图功能。

尽管一季度生成式AI领域完全被ChatGPT和GPT-4的热度占据，但羊驼家族的庞大体系毫无疑问证明了Meta在大语言模型领域同样拥有强大的实力。

转向AI的难解之题

在ChatGPT大火之前，没有人会准确断言AI时代何时到来，也包括Meta。

所以Meta拥有强大的大模型羊驼家族，但却面临着棘手的问题：GPU部署不够、产品进展缓慢等等。

目前全球GPU市场份额80%都在英伟达手中，而GPU非常适合AI计算，这就意味着如Meta一样的科技公司就算在GPU研发上曾投入巨资，但目前想要进军AI领域，就不得不花高价从英伟达手上购买GPU。

此前Meta曾靠CPU来承担AI计算任务，可CPU是计算机行业的主力芯片，是不太适合AI计算的。

事实也证明了，采用CPU在AI领域比GPU速度更慢、效率更低。此外，与Meta采用的芯片相比，GPU在运行不同类型的AI模型时也更具灵活性。

Meta在GPU部署上的滞后，很大原因也是扎克伯格此前的决策，让整个公司转向元宇宙，算力压力严重影响了Meta部署AI的计划。

AI的利好趋势

在扩大GPU算力的过程中，Meta目前几乎没有任何新的产品技术可以展示。

相比较之下，微软和谷歌等公司正在推动生成式AI产品的公开商用(Bing、Bard等)。