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“Meta 已經輸掉了 AI 上半場，現在它不得不換個故事講，但目前看來還沒講圓。”今早 Meta 二季度財報發布后，深圳某券商分析師王虹對雷峰網說道。
凈利潤暴跌 14 %，營業利潤下滑 8%，自由現金流僅剩 7.84 億美元，全年AI資本開支再次上調至 1350 億~1450 億美元……這組數據讓華爾街心驚肉跳。
財報一出，Meta 股價應聲下跌，盤后一度暴跌超 11%。
“主業承壓、AI狂燒錢但不見回報，這是資本最忌諱的組合。”王虹補充道。
在 AI 上花出去的錢，到底怎么賺回來？成了資本市場對 Meta 的迫切拷問。
有意思的是，財報前的一個多月，Meta 動作頻頻：內部孵化器悄悄自研對標 OpenRouter 的模型路由器，給AI任務“降檔”省錢；6 月開始，對員工的 Token 使用設限、建預算追蹤平臺；7 月初，又被曝正式籌建云業務部門，嘗試對外出租算力。
一邊是史上最激進的 AI 投入，一邊是近乎“摳門”的精打細算。
矛盾嗎？并不。這恰恰說明，Meta 的 AI 戰爭，已經從“不惜一切代價上桌”，切換到了“每一美元都要有回聲”的下半場。
“大模型比拼格局初定，下半場的主旋律是：AI 落地、利潤兌現，以及把 ROI 故事講圓。”王虹強調。
而這，也是 2026 年所有 AI 公司急需回答的命題。
想要讀懂 Meta 為什么突然急著“向 AI 要錢”，得先看清它眼下的牌面有多尷尬。
從 2023 年初 ChatGPT 引爆大模型熱潮算起，差不多三年半時間過去了。同一批老牌互聯網巨頭里，微軟抓住了 OpenAI 的先機，吃到了第一波 AI 紅利；谷歌后來居上，手握 Gemini，目前穩居第一梯隊；亞馬遜雖無強大模型，卻有全球市占率第一的 AWS 托底。
芯片、算力、模型——AI 上半場，產業鏈上的三張牌，各家至少都握住了一張。
而 Meta，似乎是牌桌上那個最“不爭氣”的。
它曾經最接近的一張牌，是開源模型。
2023 年到 2024 年，Llama 系列一度是全球開源模型的代名詞，扎克伯格親自站臺高呼“開源改變一切”。
彼時，Llama 1 到 Llama 3 一路狂飆，從小參數打爆 GPT-3 到 405B 巨型版本逼近閉源頂峰，Llama 是開源社區當之無愧的“信仰”與行業基準。
但就在一片大好的時候，Llama 4 翻車了。
2024 年下半年 OpenAI 推出基于思維鏈的 o1 模型，2025 年初中國 DeepSeek 又橫空出世。Meta 開始在技術路線上掉隊。
一位 Meta 前 AI 工程師李茂向雷峰網透露：“當時 Meta 的大方向是要把 AI 融進現有產品中，于是把更多資源向多模態和輕量化端側模型傾斜，而忽略在通用大模型繼續乘勝追擊，對語言模型核心能力比如推理和思維鏈投入不足。”
“誰料 o1 和 DeepSeek 橫空出世，高層一下亂了陣腳，又掉過頭來救火。手忙腳亂中，倉促交付，結果適得其反。”
2025 年 4 月，Llama 4 倉促發布，但隨即被社區發現提交榜單的是一個從未公開的“特供版”，迅速陷入“調包刷榜”的輿論質疑。
Llama 4 的慘敗成了一個轉折點，直接將 Meta 從開源模型的王座上拽了下來。
“過去開源界是 Llama 一統天下，但現在，更好的替代品那可太多了。”多位資深 AI 開發者向雷峰網(公眾號：雷峰網)如此表示。
統計顯示，2026 年，Hugging Face 下載榜Top 15已被 Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 等中國模型包攬；今年 4 月，Qwen 單一模型下載量達 9.42 億次，約等于兩個 Llama。OpenRouter 今年 3 月的調用量榜單上，排名前四的全是中國模型。
而 Meta 自 Llama 4之后再無開源旗艦，前沿模型 Behemoth 被擱置，超級智能實驗室今年 4 月發布的首個模型 Muse Spark 干脆走了閉源路線，但 API 卻一再跳票，遲遲未向開發者全面開放。
當初，Meta 為了產品忽略了模型底層能力。但諷刺的是，Meta 在產品與 AI 的融合上，也沒跑順。
一位前Meta技術總監曾向雷峰網透露，在 Meta 的核心產品里，“平臺上大模型的使用流量僅占 1%、2%，大部分仍采用傳統推薦方式”。
在抖音式刷視頻場景中，大模型表現甚至遠落后于傳統推薦算法。因后者能記錄用戶每日數萬次互動細節，而大模型的上下文能力難以消化這類海量信號。
一位大模型開源社區的資深從業者向雷峰網坦言：“Llama 現在剩下的是之前積累的生態慣性，而不是能力領先。開源這張牌，Meta 實際上已經出不動了。”
賣模型，暫時賣不過 OpenAI、Anthropic；做芯片，自研 MTIA 尚在早期。模型、算力、芯片三張牌，Meta總得占住一頭吧。算來算去，把手里全球數一數二的 GPU儲備變成云生意，反而是眼下最現實的那條路。
最近，研究機構 Epoch AI 發布了截至 7 月 24 日的榜單。榜單顯示，全球最強 AI 數據中心按英偉達 H100 等效算力折算，TOP60 里谷歌獨占 16 個、Meta 有 11 個，也就是說，在算力上，Meta 是全球老二，僅次于谷歌。
而杰富瑞的行業調查也顯示，Meta 內部基礎設施利用率約 65%，剩下 35% 的閑置產能，就是現成的“商品”。可以說，Meta 賣算力，算是水到渠成。
不過，貨架上的算力，是用翻倍的賬單換來的。
這也是本次財報的一大爭議點，飆升的“資本支出”正在讓華爾街愈發不安。
要知道，在 AI 上半場，Meta 在資本開支上其實是相對“收著”的一個。但最近一年，畫風突變。
2025 年，Meta 資本開支 722 億美元；2026 年，預計開支卻一路從 1150 億-1350 億上調至 1250 億-1450 億 美元。一年之內，賬單幾乎翻倍。
而在本次財報里，Meta 又把 2026 全年資本開支下限提高了 100 億美元，到了 1350 億~1450 億美元，短短幾個月接連上調。
錢燒到了什么程度？
二季度財報顯示，Meta 單季資本開支 310.8 億美元，同比激增 83%；自由現金流僅剩 7.84 億美元，同比暴跌 91%。可以說，Meta 的現金流幾乎已全被狂飆的 AI 基建吞噬殆盡。
不僅如此，壓在賬單上的，還有一筆舊賬。
Meta 上一輪押注的元宇宙的窟窿還在：負責相關業務的 Reality Labs 部門自 2020 年成立以來，累計虧損已超過 800 億美元，僅 2025 年單年便虧掉 191.93 億美元。
在不少業內人看來，元宇宙賭局的慘敗，加重了 Meta 管理層的心理負擔，于是 AI 成了必須贏下的一仗。
財報數據折射出了這種深層焦慮：Meta 龐大的 AI 研發與算力資本支出居高不下，幾乎全靠應用家族的廣告利潤在硬扛支撐。
然而禍不單行，原本最穩的現金牛也開始松動，層出不窮的 AI 產品與技術在沖擊著傳統信息流與推薦算法的廣告轉化效率，TikTok 也在年輕用戶市場持續替代 Instagram 與 Facebook。
廣告護城河一旦漏水，開辟廣告之外的回款通道，就從“想不想”變成了“不得不”。
但資本市場的耐心是有限的。
正如多位二級市場投資人對雷峰網所言，在華爾街眼里，微軟的 Azure、谷歌的 GCP，都能把 AI 開支直接寫進云收入的增長曲線里，而 Meta 以 To C 為主的業務結構，AI 變現幾乎只能依托廣告。
這也正是 Meta 的焦慮所在：它需要一條廣告之外的回款通道，將巨額AI投資轉化成華爾街認可的收入。
為了把這條回款通道打通，Meta 過去一年幾乎把組織拆了重來。
在不少 Meta 離職員工眼里，過去一年多，公司在組織和人事上的折騰密度，在硅谷巨頭中無出其右。
2025 年 6 月，扎克伯格豪擲 143 億美元，拿下數據標注公司 Scale AI 約 49% 的非投票股權，把年僅 28 歲的創始人 Alexandr Wang 挖來出任 Meta 史上首位首席 AI 官。
6 月 30 日，Meta 超級智能實驗室（MSL）成立，Alexandr Wang 與前 GitHub CEO Nat Friedman 共同執掌。
隨后是硅谷罕見的搶人大戰：從 OpenAI 連挖數名 GPT-4o 核心研究員，趙晟佳出任首席科學家；從蘋果挖來大模型團隊負責人龐若鳴，薪酬包超 2 億美元。以至于 OpenAI 首席研究官 Mark Chen 甚至公開抱怨“像有人闖進我們家偷東西”。
組織上同樣大開大合。
2025 年 8 月，MSL 被拆為四大板塊：Wang 親領的 TBD Lab、老牌研究機構 FAIR、Friedman 負責的產品應用研究 PAR，以及基礎設施團隊，而這已是 Meta 半年內第四次重組AI團隊。
2026 年 5 月，約 7000 名員工被重新調配到 AI 相關工作流，堪稱 Meta 史上最大規模的內部人才重組。
收購也沒停。2025 年底被曝將收購 Agent 明星創企 Manus，后續又被中國監管叫停。這次收購也牽扯出Meta內部新舊老臣激烈內斗，詳情參見《獨家丨Manus 收購案叫停「后遺癥」：Meta AI 宮斗迎來最大變數》。
折騰的另一面，是持續的人員動蕩。
2025 年 10 月，AI 部門裁員 600人，FAIR 元氣大傷。2026 年 5 月，Meta 再裁約 8000人，占員工總數 10%，另取消 6000 個待招崗位，內部備忘錄將其定性為“ AI 轉型的人力成本”。
流失的還有頂級人才。
去年 10 月，在 Meta 效力十年、論文引用超 1.8 萬次的華人科學家田淵棟隨團隊優化離職；11 月，效力 12 年的 Meta 首席 AI 科學家 LeCun 出走創業。
與此同時，管理風格也在漂移。
Meta 技術總監曾告訴雷峰網，Meta 正從過去“自下而上”、小團隊自主推動的文化，轉向領導定方向、團隊跟進的“自上而下”模式；一旦上層思路不清，便容易出現多團隊重復競爭、基層揣測意圖空轉的局面。
一位接近 Meta 的獵頭告訴也雷峰網：“Meta 給得起全硅谷最貴的薪酬包，但超級智能實驗室成立一年，產品負責人、明星研究員來了又走。錢能買來人，買不來穩定和共識。”
Meta 的掙扎不是孤例。
眼下，AI 行業與資本市場正經歷一場深刻轉變：從專注技術突破與算力鋪設的上半場，全面轉入拼自由現金流、拼 ROI 與商業兌現的下半場。
但現實卻是，科技巨頭的基建預算越堆越高，自由現金流大幅縮水，在 AI 上投下的巨資遲遲不見回報。
對于這種“吞金”現狀，市場已給出冷酷反饋。拿上周發布財報的谷歌來說，即便其云業務暴增 82%，但資本開支翻倍、自由現金流轉負，股價照樣下跌，而微軟、亞馬遜和 Meta 等巨頭亦面臨相似拷問。
要知道，AI 行業已從“拼投入”變成“拼回報”，模型能力的差距在收斂，但商業閉環的差距才剛拉開。
而Meta 的折騰與轉身，不過是替全行業提前演練了這道考題。
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