Meta備受期待的AI模型終於來了，但它能賺錢嗎？

要點

• Meta本週發佈了Muse Spark，這是其一年多以來首個重大新AI模型，也是公司迄今爲止展示其在Scale AI聯合創始人Alexandr Wang身上鉅額投資價值的最大努力。

• Meta從開源AI轉向專有模型，這一轉變帶來了商業層面的影響，公司需要找到新的收入路徑。

• 晨星分析師Malik Ahmed Khan表示：“我認爲Meta必須向投資者和運營方證明，他們確實在做一些有實質內容的事情。”

在Meta斥資數十億美元引入Scale AI的Alexandr Wang、並將其作爲Mark Zuckerberg人工智能改革核心人物將近10個月後，公司終於在週三發佈了Muse Spark，這是轉型以來的首個新模型。一個關鍵問題隨之而來——用戶會爲它付費嗎？

儘管OpenAI、Anthropic和Google等競爭對手憑藉強大的模型、流行的聊天機器人以及其他服務引領了人工智能熱潮，Meta在AI上的投入同樣巨大，但迄今尚未展示出新的收入來源。

去年6月，Meta花費超過140億美元引入Wang及其部分頂級工程師和研究人員，並很快成立了新的精英部門——Meta Superintelligence Labs。今年1月，公司向華爾街表示，計劃在今年投入1150億至1350億美元的資本支出，幾乎是2025年的兩倍。

“過去一年基本沒有發佈新產品，卻進行了大量招聘，而今年的資本支出壓力也非常明顯，”晨星分析師Malik Ahmed Khan在採訪中表示，“我認爲Meta必須向投資者和運營方證明，他們確實在做一些有分量的事情。這只是第一步。”

Khan表示，Meta的第二步是讓模型真正發揮作用，並找到變現路徑。

Meta新發布的Muse Spark是一個專有模型，這與其前一代模型家族Llama形成鮮明對比——後者主要是開源產品。不過公司表示，未來仍計劃發佈部分開源版本。在4月發佈的Llama 4未能吸引開發者之後，Zuckerberg對公司戰略進行了調整。

Gartner分析師Arun Chandrasekaran將這一舉措稱爲“重大轉變”，並表示這“表明公司有意逐步淡化Llama品牌”。

借鑑其他前沿AI實驗室的做法，Meta計劃在初期向“特定合作方”提供“私有API預覽”，之後向第三方提供Muse Spark的付費API訪問。

但Meta在這場競爭中已經明顯落後。憑藉模型和服務的流行度，OpenAI和Anthropic的合計估值已遠超1萬億美元；Google則將Gemini嵌入其應用和產品組合中，並通過雲業務出售模型訪問權限。

Meta的AI技術若要成功，既需要具備與頂級模型競爭的能力，還必須提供新的商業機會。

“皇冠上的明珠”

Citizens分析師Andrew Boone表示，Meta最明顯的優勢在於其每月超過30億用戶的Facebook、Instagram和WhatsApp生態。而Meta的商業機會並不在於吸引開發者——目前開發者更傾向於OpenAI、Anthropic、Gemini以及一系列中國模型——而是應聚焦其核心市場：廣告。

“那纔是皇冠上的明珠，也是必須持續改進的領域，”建議買入該股票的Boone表示。

Khan對此表示認同。

“我認爲這將是Meta視角下的殺手級應用場景，”Khan說，其目標是“讓廣告更具吸引力，並提升投放精準度。”

去年，廣告業務佔Meta約2000億美元收入的98%。公司曾多次嘗試實現業務多元化，其中最顯著的是投入數百億美元推動元宇宙發展。但廣告模式始終是Meta最穩定的收入來源，而AI投資則主要用於提升定向能力併爲營銷人員提供更好的工具。

Khan表示，當廣告主在Meta平臺上獲得投資回報後，往往會將資金重新投入更多廣告。因此，如果AI服務能帶來更好的效果，他們願意爲此付費是合理的。

Meta拒絕就API計劃發表更多評論，僅重申了最初公告內容。

根據Meta公佈的技術基準測試，Muse Spark在圖像和視頻處理方面表現突出，AI初創公司Disarray的CEO Doris Xin表示。這些能力對廣告主尤爲重要，因爲他們需要爲已經習慣短視頻（如Reels）和社交媒體圖片內容的用戶打造動態營銷活動。

“相比Claude和Gemini，我認爲它明顯更偏向消費者應用，”Xin評價Muse Spark時說道。

不過，Zuckerberg的野心遠不止廣告領域。他此前通過Llama面向開發者，希望吸引AI領域最優秀的人才使用Meta工具，即使這些人並不付費。

隨着轉向專有模型，向開發者推銷的難度加大。AI初創公司Samu Legal Technologies的CEO Joseph Ott表示，他不確定能從中獲得什麼價值。

“我使用Llama的唯一原因是可以對其進行微調，”Ott說，指的是對AI模型進行定製化訓練的做法。

許多開發者會使用所謂的“開放權重”模型（例如中國科技公司提供的模型）作爲基礎，來訓練滿足特定需求的AI模型。Ott表示，目前尚不清楚Meta的Muse Spark如何在免費或更便宜的替代方案以及領先的專有模型中脫穎而出。

AI與數據訓練公司Encord聯合創始人Ulrik Stig Hansen表示，Meta開發自己的AI基礎模型非常重要，以避免未來對第三方的依賴。作爲少數擁有足夠資源和算力來構建和維護大型AI模型的公司之一，Meta希望在這一全球最熱門的市場中保持競爭力。

“這關乎AI主權，以及在這場競爭中佔有一席之地，”Hansen說，“他們希望被視爲一家AI公司。”

至於Meta在Wang及其團隊上的鉅額投資，Boone表示，最新的基準測試表明Zuckerberg已經得到了他想要的結果，現在“球又回到了Mark這邊”。

“我們已經給你一個最先進的前沿模型，”Boone在談及Muse Spark團隊時說道，“接下來你打算怎麼用它？”