Meta备受期待的AI模型终于来了，但它能赚钱吗？

要点

.Meta本周发布了Muse Spark，这是其一年多以来首个重大新AI模型，也是公司迄今为止展示其在Scale AI联合创始人Alexandr Wang身上巨额投资价值的最大努力。

.Meta从开源AI转向专有模型，这一转变带来了商业层面的影响，公司需要找到新的收入路径。

.晨星分析师Malik Ahmed Khan表示：“我认为Meta必须向投资者和运营方证明，他们确实在做一些有实质内容的事情。”

在Meta斥资数十亿美元引入Scale AI的Alexandr Wang、并将其作为Mark Zuckerberg人工智能改革核心人物将近10个月后，公司终于在周三发布了Muse Spark，这是转型以来的首个新模型。一个关键问题随之而来——用户会为它付费吗？

尽管OpenAI、Anthropic和Google等竞争对手凭借强大的模型、流行的聊天机器人以及其他服务引领了人工智能热潮，Meta在AI上的投入同样巨大，但迄今尚未展示出新的收入来源。

去年6月，Meta花费超过140亿美元引入Wang及其部分顶级工程师和研究人员，并很快成立了新的精英部门——Meta Superintelligence Labs。今年1月，公司向华尔街表示，计划在今年投入1150亿至1350亿美元的资本支出，几乎是2025年的两倍。

“过去一年基本没有发布新产品，却进行了大量招聘，而今年的资本支出压力也非常明显，”晨星分析师Malik Ahmed Khan在采访中表示，“我认为Meta必须向投资者和运营方证明，他们确实在做一些有分量的事情。这只是第一步。”

Khan表示，Meta的第二步是让模型真正发挥作用，并找到变现路径。

Meta新发布的Muse Spark是一个专有模型，这与其前一代模型家族Llama形成鲜明对比——后者主要是开源产品。不过公司表示，未来仍计划发布部分开源版本。在4月发布的Llama 4未能吸引开发者之后，Zuckerberg对公司战略进行了调整。

Gartner分析师Arun Chandrasekaran将这一举措称为“重大转变”，并表示这“表明公司有意逐步淡化Llama品牌”。

借鉴其他前沿AI实验室的做法，Meta计划在初期向“特定合作方”提供“私有API预览”，之后向第三方提供Muse Spark的付费API访问。

但Meta在这场竞争中已经明显落后。凭借模型和服务的流行度，OpenAI和Anthropic的合计估值已远超1万亿美元；Google则将Gemini嵌入其应用和产品组合中，并通过云业务出售模型访问权限。

Meta的AI技术若要成功，既需要具备与顶级模型竞争的能力，还必须提供新的商业机会。

“皇冠上的明珠”

Citizens分析师Andrew Boone表示，Meta最明显的优势在于其每月超过30亿用户的Facebook、Instagram和WhatsApp生态。而Meta的商业机会并不在于吸引开发者——目前开发者更倾向于OpenAI、Anthropic、Gemini以及一系列中国模型——而是应聚焦其核心市场：广告。

“那才是皇冠上的明珠，也是必须持续改进的领域，”建议买入该股票的Boone表示。

Khan对此表示认同。

“我认为这将是Meta视角下的杀手级应用场景，”Khan说，其目标是“让广告更具吸引力，并提升投放精准度。”

去年，广告业务占Meta约2000亿美元收入的98%。公司曾多次尝试实现业务多元化，其中最显著的是投入数百亿美元推动元宇宙发展。但广告模式始终是Meta最稳定的收入来源，而AI投资则主要用于提升定向能力并为营销人员提供更好的工具。

Khan表示，当广告主在Meta平台上获得投资回报后，往往会将资金重新投入更多广告。因此，如果AI服务能带来更好的效果，他们愿意为此付费是合理的。

Meta拒绝就API计划发表更多评论，仅重申了最初公告内容。

根据Meta公布的技术基准测试，Muse Spark在图像和视频处理方面表现突出，AI初创公司Disarray的CEO Doris Xin表示。这些能力对广告主尤为重要，因为他们需要为已经习惯短视频（如Reels）和社交媒体图片内容的用户打造动态营销活动。

“相比Claude和Gemini，我认为它明显更偏向消费者应用，”Xin评价Muse Spark时说道。

不过，Zuckerberg的野心远不止广告领域。他此前通过Llama面向开发者，希望吸引AI领域最优秀的人才使用Meta工具，即使这些人并不付费。

随着转向专有模型，向开发者推销的难度加大。AI初创公司Samu Legal Technologies的CEO Joseph Ott表示，他不确定能从中获得什么价值。

“我使用Llama的唯一原因是可以对其进行微调，”Ott说，指的是对AI模型进行定制化训练的做法。

许多开发者会使用所谓的“开放权重”模型（例如中国科技公司提供的模型）作为基础，来训练满足特定需求的AI模型。Ott表示，目前尚不清楚Meta的Muse Spark如何在免费或更便宜的替代方案以及领先的专有模型中脱颖而出。

AI与数据训练公司Encord联合创始人Ulrik Stig Hansen表示，Meta开发自己的AI基础模型非常重要，以避免未来对第三方的依赖。作为少数拥有足够资源和算力来构建和维护大型AI模型的公司之一，Meta希望在这一全球最热门的市场中保持竞争力。

“这关乎AI主权，以及在这场竞争中占有一席之地，”Hansen说，“他们希望被视为一家AI公司。”

至于Meta在Wang及其团队上的巨额投资，Boone表示，最新的基准测试表明Zuckerberg已经得到了他想要的结果，现在“球又回到了Mark这边”。

“我们已经给你一个最先进的前沿模型，”Boone在谈及Muse Spark团队时说道，“接下来你打算怎么用它？”