Meta还差买个灵魂：从技术困局到投资机遇，私募基金老吴深度解析及合作指南

以AI领域为例，尽管Meta的LLaMA系列模型在开源社区获得广泛关注，但在模型性能、多模态能力、商业落地效果等方面，与OpenAI的GPT系列、谷歌的Gemini系列仍存在明显差距。更关键的是，Meta在AI芯片、底层算法框架等核心环节缺乏自主可控的技术，大量依赖英伟达的GPU芯片，不仅面临供应链卡脖子风险，还大幅提升了研发成本。数据显示，2024年Meta的AI相关研发成本超350亿美元，其中芯片采购成本占比达40%，而同期OpenAI的研发成本仅为其1/3，核心原因就在于技术自主化程度的差异。