近日，Linux基金会宣布成立一个名为Agentic AI Foundation (AAIF)的新组织，旨在帮助企业开发和管理AI代理，提供一套共享的工具、标准和社区驱动的创新生态。这个组织的成员包括AWS、OpenAI、Google、微软、IBM和思科等一线科技公司。然而，据报道，Meta并未加入这个开放源代码的阵营，而是选择了开发一个新的专有AI模型——代号“Avocado”，以期通过这个模型实现商业盈利。
Meta为何选择封闭的AI生态？
Meta一直以来在AI领域的策略是偏向“开放权重”（Open Weights）模式，而非完全的开源。Brian Jackson，Info-Tech Research Group的首席研究总监表示，Meta的立场清晰：“Meta从未真正对开源模型感兴趣，反而更多关注开放权重模型。” 他认为，Meta如果真正要承诺开源，就必须愿意分享其训练数据，并放弃对模型治理的控制权。但Meta显然将训练数据视为竞争差异化的关键，因此不愿公开它们，并且希望继续掌控自己模型的治理。
与此相比，开放权重模型仅仅是在训练过程中对神经网络进行调节的不同“权重”设置，而开源软件则要求开发者分享所有源代码、工具和数据。Meta未能在开放权重模型上找到可持续的商业模式，也未能像其他竞争者那样制定一套盈利策略。为了解决这个问题，Meta如今正尝试通过Avocado模型来封闭其技术栈，并通过API按流量收费实现盈利。
Meta的转变：从开放到封闭
有分析师认为，Meta从开放源代码AI到封闭、货币化的AI架构的转变，标志着一个“结构性”的变化，而非单纯的策略调整。这种转变表明Meta对AI基础设施的未来哲学有了根本性的不同看法。
在这个转变过程中，Meta并未选择加入由OpenAI、Google、Anthropic、微软等公司组成的Agentic AI Foundation，而是选择了垂直整合与平台控制。这一做法表明，Meta将其AI视为不只是推动生态系统发展的基础工具，而是一个独立的、可以售卖和扩展的商业产品。
Meta的战略定位：孤岛还是新机遇？
这种转变并不令人意外，随着性能要求、基础设施负担和盈利压力的逐渐加大，Meta的开源AI战略有了调整。如今，保持竞争力意味着更紧密的内部研发循环和控制整个技术栈，Meta选择这种方式，意味着它不再依赖开放平台，而是通过“Avocado”将AI模型封闭化，优化其性能和盈利能力。
这种策略将会改变Meta在开发者、企业客户和行业合作伙伴中的形象。开放性帮助Meta获得了信任和市场相关性，但现在封闭技术栈的做法让Meta能够掌控性能、盈利和平台差异化。当然，也有人认为，这虽然能帮助Meta在短期内保持商业优势，但是在全球AI生态日益趋向互操作性和标准化的今天，Meta的做法可能会导致其技术架构与行业其他平台不兼容，从而影响其在长期的竞争力。
封闭生态的潜在风险与挑战
Meta如果坚持不加入AAIF框架，可能面临架构碎片化的风险。虽然短期内，这种做法有助于提高Meta平台的黏性，使其在一定程度上控制更多的客户和流量，但从长远来看，Meta可能会与行业推动的互操作性、可组合性、跨平台协同的趋势背道而驰。
随着CIO和技术决策者要求“互操作性智能”的呼声越来越高，Meta选择将自己的AI平台独立出来，虽然在自己的应用和广告系统中可能会获得短期的优势，但也使自己与日益开放合作的AI基础设施生态系统逐渐脱节。Meta的这一策略转变标志着其对未来AI行业形势的不同理解。虽然短期内，Meta的闭环平台可能能带来盈利和竞争优势，但这种封闭模式也可能让它在行业标准化的进程中逐渐孤立。