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Meta的AI版图:36亿用户、自建算力、Muse闭环
“Meta选择了用AI赚钱,而不是卖AI。”

图1|扎克伯格与王滔在 Cheeky Pint 访谈现场,2026 年 10 月 12 日
Meta并没有在韬光养晦,AI时代比的是竞速,是快速迭代创新。但是把商业模式思考通,做到螳螂捕蝉黄雀在后是资金紧缺时代的保命符。10 月 12 日,Meta 超级智能实验室发布新模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full。独立评测机构 Artificial Analysis 给 Wonder Full 打 56 分,与 Anthropic 的 Claude Sonnet 5.5 并列第二,比第一名 Claude Opus 5.5 低 2 分。同一天,Meta 首席执行官扎克伯格和首席 AI 官王滔接受了Stripe 联合创始人 John Collison 的访谈,访谈中提到Meta 准备签下一千亿到两千亿美元的算力支出。9 月 8 日,Muse 上线,这是一个替用户上网、比价、下单的个人 AI 助手,9 月 18 日登上美国 App Store 免费榜第一,把 ChatGPT 挤了下去。
Meta的用户基础是他最大的爆发潜力。2026 年第二季度披露,每天有 36 亿人至少打开 Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp 中的一款,2023 年初是 30 亿一路增长。Muse 上线前 13 天在美国累计下载约 250 万次,同期只少于 ChatGPT 的 310 万次,科技媒体 The Verge 的主播 10 月 2 日说,最近每次打开 Instagram 都是 Muse 的广告,Meta 的优势就是能把广告铺到每一块屏幕上。

图2|每天使用 Meta 家 App 的人数逐季上升,2026 年二季度 36 亿
科技创新冲得太快,太烧钱,在商业上未必是一件好事儿。后来者虽然慢,但有充足的资金和时间,一旦头部企业出现了瑕疵,或者是产品创新减速,或者是资金吃紧,就是反杀的好时机。Meta的模型不是一帆风顺,2025 年 4 月,Llama 4 发布后口碑失利,整个团队推倒重来,重新组建团队,四处打电话挖人。6 月,Meta 买下数据标注公司 Scale AI 49% 的股份,把它的创始人王滔请来当首席 AI 官,成立超级智能实验室。同月扎克伯格、王滔和 Nat Friedman 合写了一份备忘录,题目叫《个人超级智能》,意思是给每个人配一个属于自己的超级智能。2025 年底,第一次预训练完成,2026 年 2 月做出 Muse 原型。王滔说“AI 时间的七个月,大概等于平常的十年。”

图3|Meta 首席 AI 官王滔,官方发布视频截帧,2026 年 10 月 12 日
Meta选择了用AI赚钱,而不是卖AI。OpenAI 和 Anthropic 的收入主要来源于会员费和Token付费。扎克伯格说:Meta 的核心生意早就是几千亿美元的规模、还在快速增长,大模型可以让主业的收入增加,Meta能负担起 AI 的高投入。a16z 的节目 10 月 5 日也说,消费级 AI 靠订阅收钱是一种不自然的倒挂,历史上最大的消费科技公司几乎都靠广告和交易费挣钱,不靠会员。王滔畅言:Meta 的核心生意像世界第八大奇迹。

图4|Muse 官方宣传图:替人订服装、管预算,对用户免费
拥有自己的大模型
Meta拿下AI商业的第一步:拥有自己的大模型。Meta的模型即便不是头部但也仍然在第一梯队。扎克伯格说,超级智能最有价值的用法是发明和创造,不是自动化,这里有一大块空位,但你得把整套东西握在自己手里。
Meta不准备采购外部模型:产品越来越薄,模型越来越成为产品本身。

图5|独立评测机构的智能指数榜,Muse Wonder Full 并列第二,2026 年 10 月 13 日
在大模型首次失利之后,Meta重新组建团队,训练自己的模型。这个团队7个月把Meta模型冲到了第二名。Artificial Analysis 的智能指数由 10 项评测合成,按四类加权:智能体任务占 30%,编程占 20%,科学推理占 20%,通用能力占 30%,权重偏向让 AI 替人干活的智能体任务。10 月 13 日的榜单上,排在 Muse Wonder Full 后面的 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Gemini 4 Argon 都是 53 分,Muse Wonder 52 分。六周前 Meta 上一代 Muse Spark 1.3 只有 48 分。在真人盲测投票的 LMArena 文本榜上,Muse Wonder 也排第二,第一名为谷歌的 Gemini 4 Argon。
做出这个模型的研究团队不到 200 人。

图6|Meta 官方 14 项评测对比表中文版,灰底格是该项第一
大公司的模型能力越强,OpenAI和Anthropic的客户就越少。
堆钱建算力
拿下AI商业的第二步,堆钱建算力。算力就好比金矿,即便挖不出金子,金矿也能卖掉。Meta 在建三座自己的算力园区:俄亥俄的 Prometheus 超过 1 吉瓦,号称全球第一座吉瓦级数据中心,2026 年上线;路易斯安那的 Hyperion 规划 5 吉瓦;得州 El Paso 约 1 吉瓦,与贝莱德合资建。按公司给出的区间,2026 年的算力资本开支比 2024 和 2025 年的总和还多,2025 年又差不多是 2024 年的两倍。扎克伯格说自建机房对 Meta 是一种财务上的优势,别人向云厂商按年付租金,Meta 的显卡折旧完了还能接着用,一张 H100 现在比去年还值钱,因为算力一直不够。

图7|Meta 自建的三座算力园区,按公司公布的规划规模
扎克伯格押的不是Meta一定会在大模型上胜出,而是AI一定会在未来长期增长。他提到要这件事不成,不只是我们得失败,得整个 AI 都失败;只要 AI 整体成了,会有很多人抢着要我们的算力。他说去年底他问王滔:你确定这能成吗?王滔回忆,去年底高管团队在夏威夷开会,首席财务官 Susan Li 好几次把他拉到一边提醒,AI 要是发展不如预期,那算力投资会一败涂地。
Meta留了后手。自建算力中心,自己用不了就租给别人。如果Muse成功了,那么这些算力中心和商业闭环可以持续正循环运行。彭博 7 月 1 日报道,Meta 正在筹建一块云业务,把富余的 AI 算力和模型对外卖。Meta 同时也是大租户:2025 年 9 月与算力租赁公司 CoreWeave 签约,2026 年 4 月把合同扩大了约一半,一边建一边租。算力的价格也支持这个后手:研究机构 SemiAnalysis 4 月的数据,H100 一年期租金从 2025 年 10 月到 2026 年 3 月涨了约四成,按需算力全部售罄。
大模型和商业形成闭环
AI商业的第三步也是最重要的一环,将大模型和商业形成闭环。流量入口是 36 亿人的 App 和 AI 眼镜,用户的行为和聊天变成数据,数据喂自研模型,模型让广告更准,广告挣来的钱建算力,算力再训出更强的模型。环外伸出两条线:Muse 作为AI代理替人办事、替人下单,仍然可以中间商赚差价。

图8|我们按访谈内容画的 Meta 商业版图
第一个节点就是广告
Meta是广告界的老手,将广告串到自己的商业版图当中,是传统经验的复制。Meta 的广告生意从 2007 年 11 月上线自助投放系统算起,2012 年把广告从右栏搬进信息流、同年推出移动广告,2013 年上线相似受众定向。2022 年起 Meta 主推自动化投放工具 Advantage+,2024 年 12 月上线检索模型 Andromeda,把可运行的模型复杂度拉高一万倍,换来召回提高 6%、广告质量提高 8%,2025 年 11 月又推出生成式广告推荐模型 GEM。到 2026 年二季度,GEM 排序加上用户理解模型,让 Facebook 广告点击提高 8.3%、转化提高 15.7%;用户看到的广告条数涨 14%,每条均价涨 12%,广告收入涨 27%,量价齐升。目前已有 900 万家中小企业用上 Meta 的 AI 广告创意工具。

图9|Meta 广告十九年的关键节点
第二个节点是眼镜
眼镜是未来生活中必不可少的电子终端,消费者更习惯用语言和听觉来实现功能。根据第一性原理,AI眼镜或许可以抢占大量的手机流量入口。Meta 的硬件底子从 2014 年收购虚拟现实头显公司 Oculus 开始。眼镜这条线始于 2021 年 9 月与依视路陆逊梯卡合作的初代 Ray-Ban Stories,2023 年 9 月升级为 Ray-Ban Meta、装进语音助手,2024 年 9 月发布 AR 眼镜原型 Orion,2025 年 6 月推出运动款 Oakley Meta,9 月 17 日上了首款带屏的 Ray-Ban Display。据依视路陆逊梯卡统计,2025 年销量超过 700 万副 Meta AI 眼镜,是前两年合计的三倍多。Counterpoint 统计,2026 年上半年全球 AI 眼镜出货同比增长 263%,无屏的一类占 96%,Meta 在这一类里占 94%;若把带屏的也算上,Meta 是 37%,排在 Rokid 之后。扎克伯格认为眼镜上不应该有应用商店,它会直接在你视野里生成你要的东西,不经过苹果和谷歌的商店。

图10|Meta 眼镜十二年的关键节点
串成环的是Muse
凭借Meta强大的用户基础,Muse一度登上了美国APP应用榜首。用户基础是超越模型聪明度的超强粘性。用户对模型没有忠诚度,哪家便宜哪家聪明就会马上切过去,但是对于Meta的产品不会。Muse就是最好的一个用户粘性实验。App Store 榜首连续占了约六天,Google Play 第二天也跟上。Muse 能把这个环串起来,是因为它站在钱经过的地方。它用 Stripe 的 Link 结账,已接入 Instacart、Shopify、沃尔玛、Expedia。对于商家版,Meta 的 Business Agents 在 WhatsApp 和 Messenger 全球上线,每周有超过 100 万家企业用它接待客户、完成销售。扎克伯格说,就像今天每家企业都有网站、社交账号、邮箱一样,以后每家企业都会有 AI 助手。他举了自己的例子:为了让 Muse 帮他和女儿张罗周六的烘焙,他专门开了一个 Instacart 账号,通过 Muse 接入。现在不只是人类,Muse也需要各个平台的账户。王滔让他的 Muse 每周从台湾、日本的小农场淘越来越冷门的茶叶。

图11|四款 AI 助手上线后头 13 天在美国的累计下载
商业模式上扎克伯格举了一个例子,Muse 长期有很多办法从帮人省下、多挣的钱里抽一小笔,这会是一条很大的收入。研究机构 TMTB 推断 Meta 可能两头收取费用,既收广告费,又在你让 Muse 买鞋的同时,商家再付一小笔促成费。
这一套下来OpenAI和Anthropic难以学习。王滔说,Meta 不会在算力、基础设施、分发上受制于人,而这三样正是 AI 创业公司目前的瓶颈。未来Meta可以给小商家做成开箱即用的一整套工具。
OpenAI和Anthropic多了一个不需要充会员并且不断压低大模型价格的对手,还缺少了一个重要的大客户Meta。Muse一路被平台围剿,9 月 20 日,亚马逊不让 Muse 在站内替人下单;10 月 14 日,摩根大通不让 Muse 这类外部 AI 助手直接进客户账户,理由是安全顾虑。会主动挡 AI 助手的,多半是护城河很薄、只靠用户在站里多耗时间或多收用户钱活着的生意。a16z 9 月 30 日的节目说,亚马逊和 Instacart 的广告收入都超过了各自整个公司挣的钱,差别在谁更离不开站内广告,所以亚马逊关门、Instacart 开门。
Instagram和WhatsApp的用户通过广告付费的形式免费使用了AI,帮助Meta形成商业闭环。Meta 2025 年 10 月 1 日宣布,从 12 月 16 日起,用人们与 Meta AI 的聊天来推荐内容和广告,用户不能选择退出。
扎克伯格和盘托出了他的商业版图,但是这个商业版图需要客户来买账。他自己也不认为 AI 会一家通吃。他说,大家以为赢家通吃的东西通常并非如此,能做最前沿工作的公司大概不超过十来家;Meta 服务几十亿人和几亿家小企业,坐在一边不参与的迟早会后悔。
吹过的牛怎么实现?
即便如此,Meta仍然要担心负债端。2025 年 10 月 30 日,Meta 发行约 300 亿美元公司债,六个年期从 5 年到 40 年,是它历史上最大一笔,也是当年美国最大的单笔公司债。半年后 2026 年 4 月 30 日,又发了约 250 亿美元。账面上的长期借款因此从 2024 年底到 2026 年 6 月底涨了近两倍。与此同时,2025 年 10 月,Hyperion 划到 Meta 与资产管理公司 Blue Owl 新成立的合资公司名下,Blue Owl 持股 80%,Meta 占比 20%,合资公司以 Beignet Investor 的名义借了约 273 亿美元,2049 年到期,年息 6.581%。Meta 从 2029 年起回租这座机房,五个四年期共二十年,并为前十六年的资产残值提供有上限的担保。

图12|Hyperion 机房的钱从哪来,债记在合资公司名下
Meta的资金能否支持扎克伯格完成他的商业版图?Meta 6 月底手里的现金仍相当于大半年的投入。二季度单季投入的钱几乎吃掉了全部经营活动挣来的钱,剩下的自由现金只有一年前同期的十分之一不到。标普 4 月 30 日维持 Meta 的 AA- 信用等级,展望稳定,按它的口径 Meta 仍是净现金,经调整的负债只有盈利的零点一倍;但标普同时点名,Meta 账外还有一大笔未来的机房租约要陆续入账,它的可支配现金 2026 年会大幅下滑,2027 年会转负。但是对照其他公司:标普 7 月把甲骨文的信用等级降到还算稳妥的最后一档,甲骨文一年投入的钱是经营活动挣来的钱的 1.7 倍。Meta相比较而言手头还算宽裕。
扎克伯格最担心的也还是收入问题。一是,广告增速会不会从二季度的 27% 明显回落。二是,再借钱的成本会不会变贵,同时那些租约开始入账。三是,下一次投入指引会不会再往上调,而自由现金连续几季为负。

图13|2026 年二季度 Meta 广告条数、均价、收入的同比增幅,增速是要盯的第一件事
一旦Meta的广告收入下滑,或者其他商业平台对Muse围剿都可能造成这个商业闭环的断裂。仍然要持续关注未来广告增速和平台围剿这两件事。















































































