Meta 执行长马克·祖克柏（Mark Zuckerberg）在一档 Podcast 节目中披露，公司在去年底曾评估对人工智能投入高达 1,000 亿至 2,000 亿美元的巨额资金，而当时新模型甚至尚未通过实质验证。这一内部决策细节，让外界得以窥见这家社群巨头在 AI 竞赛中的激进程度。

祖克柏是在《Cheeky Pint》Podcast 节目中分享这段经历的。他表示，当时团队对研发进展感到振奋，但在模型尚未正式亮相的情况下，他直接向 Meta 首席 AI 长汪滔（Alexandr Wang）确认这笔庞大支出是否切实可行。汪滔回忆称，Meta 财务长 Susan Li 曾在夏威夷的一场高层聚会上多次向他示警，直言若计划失败，财务后果将会「非常、非常糟糕」。

这一披露的背景，是 Meta 近几季持续膨胀的资本支出。根据公司最新指引，今年资本支出（含融资租赁本金支付）预估将达 1,300 亿至 1,450 亿美元。建达（Cantor Fitzgerald）分析师更预测，相关支出恐在 2027 年进一步攀升至 2,000 亿美元。市场对烧钱速度的担忧已直接反映在股价上——今年 4 月 Meta 公布财报并上调年度支出预测后，盘后股价曾一度重挫逾 6%。

尽管面临压力，祖克柏仍认为风险处于可控范围。他强调，若这项计划最终没有成功，代表的将不只是 Meta 单一项目的挫败，而是整体 AI 发展都出了问题；退一步来说，即便最坏的情况发生，公司依然能将这些庞大的算力资源转做他用。

从产业视角看，Meta 的案例折射出当前 AI 竞赛的一个核心特征：头部科技公司正在以远超传统资本开支周期的规模下注，而决策时点往往早于技术验证。这种「先建基础设施、再等模型成熟」的策略，一方面推高了算力、电力与数据中心产业链的需求预期，另一方面也让市场对投资回报周期产生分歧。对关注 AI 产业的投资者而言，Meta 的支出节奏、财务长与 AI 负责人的内部张力，以及股价对资本支出指引的敏感反应，都是观察科技巨头 AI 战略可信度的重要窗口。

祖克柏将这场豪赌描述为对资本实力、内部信心与市场耐心的全面考验。而汪滔所转述的财务长警告，则从侧面说明，即便在 Meta 内部，这笔支出的风险也并非没有争议。