华尔街见闻

　　Meta为冲破算力瓶颈，启动两大巨型AI集群：普罗米修斯（Prometheus）与亥伯龙（Hyperion）。前者领域高达1 GW，选择了“全标的”策略，整合了自建园区、第三方租出以及现场自然气发电等多种形态。后者的一期功率就将跳跃1.5 GW，瞻望2027年底周详球最大单一AI数据中心园区。

　　Meta正在发起一场史无先例的计谋转型，以扭转其在基础模子竞赛中的逾期所在。

　　7月15日据华尔街见闻，Meta首席实践官扎克伯格周一示意，将投资数千亿好意思元设立几座大型数据中心，其中首个数据中心普罗米修斯（Prometheus）瞻望将于来岁插足使用。

　　据报谈，Meta正在效仿xAI，继承更天真、设立速率更快的“帐篷式”数据中心联想，并同期在俄亥俄州和路易斯安那州精巧设立两个“吉瓦级”（GW）的超等计较集群，技俩里面代号辞别为普罗米修斯（Prometheus）和亥伯龙（Hyperion）。

　　在首创东谈主扎克伯格的切身推动下，这家年现款流高达千亿好意思元的告白巨头正不计老土产货重金插足算力基础身手和顶尖东谈主才，旨在追逐并稀奇OpenAI等竞争敌手，其中枢野心直指“超等智能”。

　　算力为王：从“帐篷”到“吉瓦级”集群

　　为了快速获取海量算力，Meta已将畴昔十年的数据中心设立蓝图束之高阁。

　　据报谈，扎克伯格决定再次翻新计谋，拥抱一种将设立速率置于首位的全新联想。这种受xAI启发的“帐篷式”结构，继承预制电力和冷却模块以及超轻型结构，殉国了部分冗余（举例备用柴油发电机），以求尽快让GPU集群上线首先。

　　为达成这一野心，Meta正在鼓励两项庞大的基础身手技俩：

普罗米修斯（Prometheus）集群：位于俄亥俄州，一个领域高达1吉瓦的AI磨砺集群。Meta选择了“全标的”策略，整合了自建园区、第三方租出以及现场自然气发电等多种形态。据报谈，该技俩旨在通过超高带宽网罗荟萃扫数站点，形成协调的后端网罗。为了处理应地电网的供电瓶颈，Meta以致效仿马斯克，正在设立两座200兆瓦的现场自然气发电厂。

亥伯龙（Hyperion）集群：位于路易斯安那州，领域更为庞杂，旨在全面稀奇OpenAI备受预防的星际之门技俩。据报谈，Hyperion的一期工程的IT功率就将跳跃1.5吉瓦，瞻望到2027年底成为全球最大的单一AI数据中心园区。

　　这些举措的野心相当明确：让Meta在东谈主均算力资源上从“GPU穷乏”振荡为“GPU极其敷裕”，使其磨砺算力领域能与OpenAI等头部实验室相匹敌。

　　Llama 4之殇：复盘本领与计谋根源

　　Meta的激进转型，源于其Llama 4 Behemoth大模子的失败。在Llama 3一度引颈开源模子海浪后，此次失败使Meta的声誉受损。

　　据报谈，失败的本领根源主要包括以下几点：

架构采用造作：模子继承了“分块注重力”（Chunked Attention）机制以追求长文本处理成果，但这在块与块的规模形成了“盲点”，挫伤了模子的长程推理才调。此外，模子率先继承的“人人采用路由”（Expert Choice Routing）固然升迁了磨砺成果，但在推理阶段证明欠安，半途切换回“Token采用路由”（Token Choice Routing）又导致人人单干杂乱。

数据质料瓶颈：在磨砺半途，团队从使用大派别据集转向其新建的里面网罗爬虫，但在数据清洗和去重方面准备不及。更遑急的是，与其他顶尖AI实验室不同，Meta莫得欺诈YouTube的海量视频与文本数据，这可能收尾了其多模态才调的迷惑。

扩张与评估短板：报谈指出，Llama 4团队在将商议实验扩张到大领域磨砺上遭逢了贫寒，忙绿有劲的指点来协调本默契线。同期，Meta在强化学习和里面评估基础身手方面也相对逾期，未能赶早发现架构采用中存在的问题。

　　报谈觉得尽管Llama 4本人失败了，但Meta仍通过模子蒸馏本领，将其常识移动到更小的Maverick和Scout模子中。

　　弥合差距：豪掷令嫒与计谋收购

　　在重整算力基础身手的同期，扎克伯格将计谋重点转向了另一个关键身分：东谈主才。他深知Meta与顶尖AI实验室之间的东谈主才差距，因此切身满责为一个全新的“超等智能”团队招募成员。

　　据报谈，Meta为顶尖商议员开出的薪酬有野心频频高达4年2亿好意思元，部分关键岗亭以致收到了被圮绝的10亿好意思元级别报价。

　　这一策略不仅是为了眩惑东谈主才，亦然为了举高竞争敌手的用东谈主老本。近期加盟的著明东谈主士包括前GitHub CEO Nat Friedman，以及与Ilya Sutskever共同创立SSI的Daniel Gross。

　　在东谈主才策略以外，计谋收购成为另一大撑捏。对Scale AI的投资被视为关键一步，远非“退而求其次”。

　　据分析，此举径直针对Llama 4暴涌现的数据和评估短板。

　　Scale AI的首创东谈主Alex Wang偏执专精于模子评估的SEAL实验室将为Meta带来急需的才调，尤其是其迷惑的推理模子评估基准HLE（Humanity’s Last Exam），将有劲弥补Meta的不及。

　　风险提醒及免责要求

　　市集有风险，投资需严慎。本文不组成个东谈主投资提出，也未探究到个别用户相当的投资野心、财务景况或需要。用户应试虑本文中的任何宗旨、不雅点或论断是否合适其特定景况。据此投资，连累惬心。

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