Meta Platforms 在 AI 领域连出重拳。公司发布了新一代 AI 模型 Muse Spark 1.1，并宣布将自研 AI 芯片投入生产，计划于 9 月 启动，由 博通 和 台积电 分别负责设计与制造。这些举措在 Motley Fool 的播客节目中引发了分析师之间的激烈辩论。
Muse Spark 1.1 是此前 1.0 版本的重大升级，最显著的变化是提供了 100 万 token 的上下文窗口，是上一代的约四倍。分析师 Jon Quast 指出，更大的上下文窗口能让 AI 代理在更长时间内保持任务连贯性，避免因“遗忘”而浪费算力。更关键的是，Meta 为新模型制定了激进的定价策略，输入和输出价格均比 Anthropic 和 OpenAI 的同类产品便宜超过 50%。Quast 认为，这一定价优势对专注于 AI 模型的 Anthropic 和 OpenAI 构成直接压力，因为 Meta 拥有庞大的广告业务作为“现金牛”，可以承受这种低价策略。
在芯片方面，Meta 的策略与苹果、谷歌和亚马逊类似。分析师 Matt Frankel 解释，这些自研芯片将主要用于处理 较简单的 AI 任务，从而减少对英伟达和 AMD 昂贵处理器的依赖。Meta 正计划明年将其计算能力再翻一番，自研芯片有助于控制这一过程中的资本支出。不过，Frankel 也指出，对于更复杂的训练和推理任务，Meta 仍将需要英伟达等公司的高性能芯片。
然而，主持人 Tyler Crowe 对这些举措持保留态度。他认为，Meta 近期动作频繁，包括通过创新融资方式建设数据中心、发布智能眼镜、推出预测市场等，显得 业务分散、缺乏焦点。Crowe 形容公司像是在“往墙上扔很多意大利面，看哪些能粘住”。他指出，Meta 历史上所有试图建立广告之外第二收入来源的尝试均未成功，最终业务仍回归到 Facebook 和 Instagram 的核心广告模式。他质疑，这些新投入究竟是增值举措，还是资本的浪费。
Frankel 则相对乐观，他承认 Meta 在核心广告业务上“异常擅长”，其 Facebook 平台的平均每用户收入远超 Pinterest 和 Snap 等竞争对手。但他也同意，公司尚未证明自己能在广告之外开辟新的重要收入来源。这场辩论的核心在于：Meta 的多元化 AI 布局是战略远见，还是资本配置的分散。对于投资者而言，需要关注这些新业务能否在长期转化为实质性的收入增长，而不仅仅是技术上的亮点。