Meta上调全年AI资本支出指导至$135-145亿，Q2净利润下降14%、营业利润下降8%

Meta已经输掉了AI竞赛的上半场，现在别无选择，只能讲述一个不同的故事——但迄今为止它还没有把这个故事讲好。"来自深圳一家券商的证券分析师王弘在Meta发布Q2财报后不久，在今天上午对Leiphone.net表示。

净利润下跌14%，营业利润下降8%，自由现金流萎缩至仅7.84亿美元，全年AI资本支出再次上调至1350亿至1450亿美元——这一系列数字令华尔街震惊。

有趣的是，在财报发布前一个多月，Meta行动频繁：其内部孵化器悄悄开发了一款自主研发的模型路由器来与OpenRouter竞争，通过"降级"AI任务来节省成本；从6月开始，它对员工实施token使用上限，并建立预算追踪平台；在7月初，有报道称它正式成立云业务部门，向外部出租计算能力。

矛盾吗？一点也不。这恰恰说明Meta的AI战争已经从"不惜一切代价参加游戏"转变为"每一美元都必须产生回响"——竞争的下半场。

"大模型竞争格局正在形成。下半场的主导主题是：AI部署、利润实现和讲述一个连贯的ROI故事，"王弘强调。

要理解Meta为何突然急切地想要"从AI中榨取金钱"，必须先看到它目前局面变得多么危险。

从2023年初ChatGPT引发的大模型热潮开始，已经过去了大约三年半。在同一代老牌互联网巨头中，微软抓住了OpenAI的先发优势，获得了第一波AI红利；谷歌通过Gemini实现了弯道超车，牢固地跻身第一梯队；亚马逊虽然缺乏强大的模型，但拥有全球最大云市场份额的AWS作为后盾。

从2023年到2024年，Llama系列实际上成为了全球开源模型的代名词。扎克伯格本人登台宣布："开源改变了一切。"

那时，从Llama 1到Llama 3的进展是一段疯狂的旅程——从参数较小的版本碾压GPT-3到405B的庞然大物接近闭源模型的峰值。Llama是开源社区无可争议的"信仰"和行业基准。

在2024年下半年，OpenAI发布了其思维链模型o1。在2025年初，中国的DeepSeek突然出现。Meta开始在技术前沿落后。

前Meta AI工程师李毛向Leiphone.net透露："当时，Meta的总体战略是将AI嵌入现有产品，因此它将更多资源转向多模态和轻量级的设备端模型，同时忽视了继续在通用大模型中扩大优势。它在推理和思维链等核心语言模型能力上投资不足。"

"谁会预料到o1和DeepSeek会突然出现，把高层搞得手忙脚乱，迫使他们转向并救火。在混乱中，他们仓促推出产品——结果适得其反。"

在2025年4月，Llama 4仓促上市，但社区很快发现提交给排行榜的模型是从未公开过的"特别版"，陷入了"基准测试欺诈"的争议中。

Llama 4的惨败成为了一个转折点，将Meta直接从开源模型世界的王座上拉下来。

"过去，Llama在开源领域无可争议地统治，但现在有太多更好的替代品，"多位资深AI开发者对Leiphone.net表示。

统计数据显示，在2026年，Hugging Face下载排行榜的前15名完全由中国模型主导——Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax；今年4月，Qwen单个模型的下载量达到9.42亿次，大约相当于两个Llama。在OpenRouter今年3月的调用量排行中，前四名都是中国模型。

自Llama 4以来，Meta没有推出新的开源旗舰产品。其前沿模型Behemoth已被搁置。超级智能实验室的首个模型Muse Spark在今年4月发布，直接采用闭源形式——但其API多次延期交付，从未完全向开发者开放。

曾经，Meta为了产品而牺牲了模型基础。但讽刺之处更深：Meta在将产品与AI相结合方面也失利了。

一位前Meta技术主管告诉Leiphone.net，在Meta的核心产品中，"大模型使用流量仅占平台活动的1%到2%；大多数仍然依赖传统推荐方法。"

在类似TikTok的视频浏览场景中，大模型远远落后于传统推荐算法——后者每天可以记录数万个用户交互，而大模型的上下文窗口很难消化如此庞大的信号。

一位来自开源大模型社区的资深人士坦诚地对Leiphone.net表示："Llama遗留下来的是之前的生态惯性，而不是能力领先。坦率地说，Meta已经不能有效地打开源牌了。"

出售模型？目前，Meta无法击败OpenAI和Anthropic。制造芯片？其定制的MTIA仍处于早期阶段。模型、计算、芯片——Meta至少需要主导其中之一。从数学上讲，将其世界级的GPU储备转化为云业务看起来是最现实的可用路径。

最近，研究公司Epoch AI发布了截至7月24日的排行榜。按等效的NVIDIA H100计算能力计，全球前60大AI数据中心的分布为：谷歌以16个领先；Meta有11个。换句话说，在原始计算能力上，Meta是全球第二，仅次于谷歌。

杰富瑞的行业调查也显示Meta的内部基础设施利用率约为65%；剩余的35%备用容量是现成的"产品"。可以说Meta出售计算能力是不可避免的。

考虑一下：在AI竞赛的上半场，Meta在资本支出方面实际上相当保守。但在过去的一年里，风向大幅转变。

在2025年，Meta在资本支出上花费了722亿美元；在2026年，预测已从1150亿至1350亿美元的范围摇摆到1250亿至1450亿美元。费用在一年内几乎翻了一番。

在最新的财报电话会议中，Meta再次将其2026年全年资本支出下限提高了100亿美元，至1350亿至1450亿美元，在短短几个月内反复上调预期。

Q2财报显示Meta单季度资本支出为310.8亿美元，同比激增83%；自由现金流跌至7.84亿美元，惊人地下跌91%。本质上，Meta的现金流已几乎完全被AI基础设施建设的狂热所消耗。

Meta的元宇宙赌注仍在不断吸血：负责这项业务的Reality Labs部门自2020年成立以来已累计亏损超过800亿美元；仅在2025年就亏损了191.93亿美元。

在许多观察家看来，元宇宙赌注的灾难性失败在很大程度上影响了Meta管理层的心理——使AI成为了必须赢的战役。

财报数字背离了这种深层的焦虑：Meta庞大的AI研究和计算资本支出仍然居高不下，几乎完全由其应用家族的广告利润支撑。

但问题在加剧。曾经看似最安全的摇钱树开始下滑。新AI产品和技术的浪潮正在侵蚀传统信息流和推荐算法的广告转化效率。与此同时，TikTok继续在年轻用户市场中取代Instagram和Facebook。

正如多位二级市场投资者对Leiphone.net表示的，在华尔街的眼中，微软的Azure和谷歌的GCP可以将AI支出直接纳入云收入增长曲线。由消费者业务主导的Meta几乎只能通过广告来货币化AI。

Meta的焦虑就在这里：它需要一个超越广告的收入渠道——一种将巨大AI投资转化为华尔街可理解的收入的方式。

在许多前Meta员工看来，在过去一年多里，组织和人事的混乱在硅谷巨头中是无与伦比的。

在2025年6月，扎克伯格花费143亿美元收购了数据标注公司Scale AI大约49%的无投票权股权，将其28岁的创始人Alexandr Wang挖走，让他成为Meta有史以来的首位首席AI官。

在6月30日，Meta的超级智能实验室（MSL）成立，由Alexandr Wang和前GitHub首席执行官Nat Friedman共同领导。

随后是硅谷少见的人才争夺战：从OpenAI挖走多名GPT-4o核心研究人员，任命赵圣嘉为首席科学家；招聘Apple大模型团队负责人庞若鸣，薪酬超过2亿美元。以至于OpenAI首席研究官Mark Chen公开抱怨："感觉就像有人闯进了我们的房子并偷了东西。"

在2025年8月，MSL被重组为四个支柱：Wang的TBD Lab、历史悠久的FAIR研究机构、Friedman领导的PAR（产品应用研究）和基础设施团队——这是Meta在短短半年内第四次重组AI团队。

在2026年5月，大约7,000名员工被调往AI相关工作流程，标志着Meta有史以来最大的内部人才调动。

收购没有停止。2025年末有报道称Meta收购了代理初创公司的宠儿Manus，但中国监管机构后来阻止了这笔交易。这项收购也暴露了Meta内部老卫士和新血液之间的激烈内斗——详见"独家：Manus收购取消与挥之不去的混乱：Meta的AI权力斗争达到转折点"。

在2025年10月，AI部门裁员600人；FAIR遭受重创。在2026年5月，Meta再裁员约8,000人——占其员工总数的10%——并取消了6,000个开放的招聘名额。一份内部备忘录将其描述为"AI转型的人力成本"。

去年10月，在Meta工作十年、论文被引用超过18,000次的中国科学家田元栋与其团队作为优化的一部分离职。在11月，担任Meta首席AI科学家12年的LeCun离职创办了自己的事业。

一位Meta技术主管告诉Leiphone.net，该公司正在从历史上的"自下而上"的小团队自主文化转向"自上而下"的模式，其中领导设定方向，团队跟随。一旦上层的思路变得混乱，团队很容易陷入冗余竞争和基层猜测。

一位接近Meta的招聘人士告诉Leiphone.net："Meta能承受硅谷最昂贵的薪酬方案，但在超级智能实验室成立一年后，产品负责人和明星研究人员仍然来来去去。金钱可以买到人，但买不到稳定和共识。"

如今，AI行业和资本市场正在经历深刻的转变：从上半场专注于技术突破和计算能力建设，到完全转向下半场——一场围绕自由现金流、投资回报率和商业交付的战役。

然而现实是严峻的：科技巨头不断增加资本支出；自由现金流急剧萎缩；投入AI的巨大资金看不到回报。

市场对这种"吞噬金钱"的现象给出了冷淡的回应。以上周报告财报的谷歌为例：尽管云收入激增82%，资本支出翻倍，自由现金流转为负数——股价仍然下跌。微软、亚马逊和Meta面临类似的审视。

AI行业已经从"竞争支出"转变为"竞争回报"。模型能力差距在缩小，但商业循环差距才刚刚开始扩大。

Leiphone.net将继续跟踪Meta的财报和全球AI巨头的商业化进展。欢迎读者在微信上添加作者xf123a进行讨论和交流。