文 | 深流研究所，作者 | 之丰
扎克伯格终于可以松一口气了。
砸了这么多钱，Meta 的 AI 模型总算追上来了。前天，Meta 发布新模型 Muse Spark 1.3。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 榜上，公开版拿到61 分，和 GPT-5.6 Sol、Grok 4.6 打平手，仅次于 Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5。
小扎也是高兴到亲自下场打 call，称 Muse Spark 1.3性能强、价格还便宜。
资本市场对 Meta 收不回本的担忧不无道理。过去几年，为了奋力追赶，小扎花钱是毫不手软。
小扎的 AI 账单，已经堆到桌面上了
扎克伯格把 AI 当成了一场不能输的战争来打。
先看资本开支，这一项就从 2024 年的 390 亿美元涨到 2025 年的 722 亿美元。今年直接给出了1300 亿至 1450 亿美元的指引。两年时间，最高接近翻了四倍。
研发费用也一路往上窜。2025 年达到 574 亿美元，比 2024 年增长 31%。如果看过去 12 个月，这个数字已经达到约 716 亿美元。
Meta 的债务也在增加。去年 9 月底，Meta 长期债务约 288 亿美元；到今年 6 月底，已经到了837 亿美元。仅今年 5 月，Meta 就发了约 249 亿美元的长期债券。
而且为了挖人，Meta 也是大出血。比如，Meta 用 143 亿美元拿下 Scale AI 49% 的股份，把创始人 Alexandr Wang 直接拉进来。而为了挖走苹果基础模型团队负责人 Ruoming Pang，Meta 更是给出了超过 2 亿美元的多年薪酬包。
新模型走性价比路线
小扎讲 Muse Spark 1.3 " 便宜 "。大家打开价目表一看，Muse Spark 1.3 的 API 价格是输入每百万 Token 1.25 美元，输出 4.25 美元，和上一版基本持平。
那小扎不是在胡说八道吗？他说的 " 便宜 "，不是明面上的降价。
Meta 让模型学会了少花钱把事情办完，提高了性价比。Meta 官方的测试显示，相比 Muse Spark 1.2，1.3 在 coding workflow 里少用了约 20% 的工具调用，Token 消耗下降约 25%。所以，单价哪怕一模一样，最后结账，新模型花的钱就是更少。
当然，Meta 新模型也给出了 " 地板价 " 的选择。Muse Spark 1.3 的 Contributor 版本直接把价格压低到输入 0.10 美元、输出 0.20 美元 / 百万 Token，几乎是不要钱了。
所以这笔买卖很有意思：开发者能使用几乎白菜价的模型，Meta 拿到了真实世界的使用反馈。双方各取所需。
Meta AI 生意的大客户是自己
模型越来越强，小扎当然越开心。当模型就是商品，那么产品越有竞争力，用户也更愿意使用。
但 Meta 又和纯模型公司要考虑的点不同。模型变强能让小扎更加松一口气的原因还在于，Meta 终于有了一个更像样的 AI 底座，可以把模型能力塞进自有业务里。
对 Meta 来说，模型先给自己用，其次才是卖。模型更重要的任务，是先把原来的生意做得更好。
Meta 的主要营收来自广告。今年二季度，Meta 总营收 608 亿美元，同比增长 28%，其中，广告收入约 594 亿美元，同比增长 27%。同期广告展示量增长 14%，平均广告价格增长 12%。
这些数字当然不能全部算成 AI 的功劳，Meta 财报上也没敢这么讲。但种种迹象表明，AI 已经开始进入广告业务最核心的地方。
今年二季度，Meta 开始把大模型放进广告检索系统，让模型同时理解广告内容和用户偏好，再去判断什么广告更适合什么人。
在早期测试中，单是用大模型改善用户偏好理解，就让 Instagram 的 app event conversion 提高了 1%。进一步结合其他模型后，Meta 称Facebook 广告点击提高 8.3%，转化提高 15.7%。
Meta 还有一套更直接的 AI 广告工具 Advantage+。广告主把商品、预算和目标扔进去，这套工具负责受众、预算、投放以及广告素材等一系列工作。
截至今年二季度，Meta AI 驱动的 Advantage+ 解决方案已经达到超过750 亿美元的年度收入运行率，超过 900 万家小企业使用至少一种 Meta 的生成式 AI 广告创意工具。
当然，这 750 亿美元也不能算作是 Meta 凭空多出来的 AI 收入。它本质上还是广告生意。但这也已说明 AI 已经开始深入 Meta 最赚钱的地方。
这时候再去看 Meta 砸下去的那些钱就能明白，Meta 不一定需要靠卖模型把 1300 亿美元赚回来。模型只要让广告系统多赚一点，就已经开始参与回本。
这也是 Meta 这类应用层公司和 OpenAI 这类公司的区别。Meta 让模型把广告投得更准，广告主多花一点钱，这笔钱也可以算在 AI 的功劳簿上。
这也是为什么，判断一家应用层公司的 AI 投得值不值，没那么容易。这些钱散落在原来的业务里，很难单独拎出来。但它们加在一起，才是 Meta 真正的 AI 回报。
看不见的循环已经跑起来了
对于 Meta，AI 更像一台全新的、更强的发动机。发动机自己可以卖钱，但更重要的是，它可以装进原来的汽车里，让汽车跑得更快。
于是就出现了一个挺有意思的循环。
广告主因此愿意多投一点钱，Meta 的广告收入也随之增加。Meta 再把其中一部分收入投入 GPU、数据中心和人才，继续训练更强的模型。更强的模型，又回到广告系统里，进一步改善推荐、广告匹配和投放效果。
Meta 现在手里有一流模型、有钱，有几十亿用户的真实场景，还有一个成熟的商业机制。模型公司需要先证明 AI 能成为一门生意，Meta 可以先让 AI 成为原来那门生意的增压器。
对 Meta 来说，模型本身的利润率并不是唯一的账。模型便宜一点，开发者就多用一点；开发者多用了，真实反馈也变多。然后模型继续改进，再进入产品。而 Meta 旗下 DAU 数十亿的产品，又是一个巨大的真实世界实验场。
这一套模型和产品的循环更隐蔽，但价值也更高。
小扎没把鸡蛋放在一个篮子里
当然，AI 这场仗太烧钱了，小扎也在给自己留后手。
Meta 从今年 7 月开始推进 Meta Compute，探索把自己的 AI 基础设施和算力能力对外供应。扎克伯格 5 月份就已经放过口风，说如果未来真的出现富余算力，对外出租当然可以考虑。
最近腾讯也谈到了类似的算力商业化思路。刘炽平在腾讯 Q2 业绩电话会上讲，公司会优先把算力用在自有模型和 AI 应用上，只有在满足自身需求之后，才会考虑把剩余算力拿出去租赁。
有趣的是，小扎之前烧大钱做的元宇宙项目，也有个意外之喜。
Meta 当年做元宇宙，钱主要砸在 Reality Labs 这个部门上。这是个挺大的窟窿，2025 年一年就亏掉192 亿美元。但 Reality Labs 孵化出的 Ray-Ban 眼镜，反倒意外成了现在最有存在感的 AI 硬件之一。现在 Ray-Ban Meta 智能眼镜已经卖出数百万副，AI 也逐渐成为它的重要卖点。
Meta 花的钱还没完全回来，但至少找到了几条能看到回报的路。模型起来了，能卖得出去了。AI 进入原有业务，增厚利润。多余的算力，还可以出租。硬件加上 AI，也看到了挣钱的苗头。
不过，小扎现在手里牌多不等于一定能赢。况且，Meta 花钱的速度暂时比这些回报兑现的速度要快得多。今年二季度，Meta 的自由现金流同比暴跌 91%，这个数字还是让华尔街心颤。
Meta 现在还没有把这笔千亿美元级投入彻底算清楚。但至少可以看到，对于 Meta 这类应用层公司，AI 的价值是有机会从模型本身，传导到已有的业务场景，并逐步兑现为实际回报。这或许也是有成熟业务、有用户连接力的公司，在 AI 时代最值得期待的地方。
