回溯AI产业的萌芽期，价值创造的核心在于技术普及与生态培育。在这一阶段，Meta凭借开源策略成功确立了其在AI领域的影响力地位。Llama等系列模型的开放，不仅加速了技术的产业化进程，更重要的是帮助Meta构建起以自身为核心的开源生态系统。这种“生态构建者”的角色定位，使Meta在技术标准制定、开发者社区建设等关键环节掌握了重要话语权。

随着产业步入成熟期，价值分配的逻辑开始发生根本性转变。当基础技术逐渐普适化，价值重心开始向上层应用和专属能力领域迁移。此时，继续坚持完全的开源策略可能导致核心价值的稀释——在技术差异逐渐缩小的背景下，过早开放最新研究成果无异于将竞争优势拱手相让。Meta对这一趋势的清醒认知，在Llama 4模型市场表现未达预期后变得尤为强烈。

这一认知直接体现在公司的资源再分配策略上。Meta明显加大了对Behemoth等封闭项目的投入力度，同时推迟了其开源计划；另一方面，高度保密的TBD Lab获得了优先资源支持，而传统开源团队FAIR的预算和影响力则持续收缩。这种资源流向的转变，清晰地标示出公司战略重点的位移：从追求生态影响力的最大化，转向追求商业价值的独占性。

值得玩味的是，Meta并未完全放弃其开源传统，而是转向更具策略性的“选择性开放”路径。在基础模型领域保持适度开放，以维持生态影响力；而在具有明显竞争优势的核心技术领域，则通过封闭开发构建技术壁垒。这种二元策略的背后，是公司在“生态影响”与“商业回报”之间寻求平衡点的战略考量。

从本质上讲，Meta的战略转型标志着其从重视价值分配转向注重价值捕获。在产业早期阶段，参与价值创造、扩大价值分配网络是首要任务；而当产业格局初步成型后，如何确保自身能够充分捕获所创造的价值就成为核心考量。这一转变在Meta与竞争对手的博弈中表现得尤为明显。当OpenAI、谷歌等玩家通过封闭策略实现技术突破和商业变现时，Meta若继续坚持完全开源，将在价值捕获环节处于相对劣势。

然而，这种战略转型也带来了新的挑战。一方面，Meta需要维持其在开源社区的影响力和声誉，这对其人才吸引和生态建设依然至关重要；另一方面，过度的封闭可能削弱其与传统合作伙伴的信任基础。如何在“价值独占”与“生态协同”之间找到恰当的平衡点，成为Meta战略执行过程中必须面对的关键课题。

展望未来，Meta的价值分配策略很可能走向更加精细化的分层模式：在基础研究层面保持适度开放，以维持学术影响力和技术标准话语权；在应用技术和产品化层面则采取更为谨慎的保护策略，确保商业利益的充分实现。这种分层策略的成功执行，需要Meta在组织架构、资源分配和文化建设上进行系统性重构。TBD Lab与FAIR团队的协同共存，将考验Meta的战略管理智慧。

归根结底，Meta的战略转向反映了AI产业从规模扩张向价值深化的演进趋势。在这个转变过程中，企业需要更加清醒地认识自身在价值网络中的定位，更加精准地把握开放与保护的平衡艺术。对于Meta而言，这次转型不仅关乎短期市场竞争态势，更将决定其在AI时代的长期产业地位和价值获取能力。在开源理想与商业现实的张力之间，Meta正在探索一条属于自己的发展道路，这条道路的走向将深刻影响整个AI产业的未来格局。