<p><strong>Meta Platforms</strong>（META 0.83%）不再仅仅是一个社交媒体巨头。它正在构建全球最大的人工智能基础设施之一，招募顶尖人才，并将人工智能嵌入其生态系统的每一个层面——从应用程序和广告到增强现实眼镜。</p>
<p>虽然 OpenAI 和谷歌占据了聚光灯，Meta 却在悄然构建引领下一个十年人工智能发展的基础。以下是它的胜利计划。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84Mzc2OTIvYWktNC5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84Mzc2OTIvYWktNC5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>构建基础：一项巨大的基础设施投资</h2>
<p>Meta 的人工智能雄心寄托在科技历史上最大的基础设施建设之一。公司计划在今年投入 600 亿到 650 亿美元的资本支出，其中大部分将用于数据中心和定制的人工智能硬件。到 2025 年底，Meta 预计将运营超过 130 万块 GPU——这一规模是少数公司能够匹敌的。</p>
<p>这项巨额投资不仅仅是简单的资金投入。这是一个战略举措，旨在获得控制权。Meta 已经在测试自己的人工智能芯片，旨在减少对 <strong>Nvidia</strong> 的依赖并优化训练效率。与 <strong>Amazon</strong> 的内部硅芯片计划类似，这一举措使 Meta 能够更好地控制成本、性能和创新速度。</p>
<p>该公司还在扩展一个全球数据中心网络，这些数据中心配备了液冷和节能设计。这些设施将训练大型语言模型，如 LLaMA 3 及未来的版本，同时为 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 提供人工智能驱动的功能。</p>
<p>对 Meta 而言，基础设施不仅仅是一种资源——它是一道护城河。每一次计算效率的提升都会在数十亿用户和数万亿次互动中累积。这种规模赋予了 Meta 自我强化的基础设施优势。</p>
<h2>投资于人才</h2>
<p>科技变化迅速，但卓越的人才能够适应并塑造未来。Meta 对此理解得比大多数公司都要深刻。在过去的一年里，该公司积极招募来自 DeepMind、OpenAI 和 Anthropic 的顶尖人工智能研究人员和工程师。</p>
<p>在一项大胆的举措中，Meta 聘请了 Scale AI 的创始人 Alexandr Wang 来领导其新的超级智能部门。而这还在于 Meta 对 Wang 创办的人工智能公司 Scale AI 投资了 143 亿美元。此举表明 Meta 不仅打算在应用人工智能领域竞争，还要在更广泛的人工通用智能竞赛中占据一席之地。</p>
<p>扎克伯格的理念很简单：世界级的人才能像资本一样复利增长。因此，重金招募顶尖人才是合理的。这一策略对 Meta 来说并不新鲜。多年前，它以高达 160 亿美元的价格收购了 WhatsApp——主要是为了获取人才和技术。</p>
<p>虽然这样的策略并不能保证结果，但它有其优势，特别是在确保最佳人才的同时消除潜在的未来竞争对手。这正是 Meta 在 WhatsApp 交易中所做的，而 WhatsApp 收购的经验也帮助推动了 Meta 自己的消息应用 Messenger 的发展。</p>
<h2>整合：硬件、软件和生态系统</h2>
<p>Meta 最大的优势在于整合——将基础设施、人才和产品统一在一个生态系统下。该公司的开源大型语言模型 LLaMA 已经为其在 Messenger 和 WhatsApp 上的实时翻译和智能助手等人工智能驱动的功能提供支持。每次部署都会带来新的数据，从而增强下一代模型。</p>
<p>但 Meta 并不止步于软件。其 Reality Labs 部门通过 Ray-Ban Meta 智能眼镜等设备将人工智能引入物理世界，这些设备包括对话助手、翻译和图像识别。扎克伯格设想了一个未来，人工智能将变得无处不在——隐形、直观且始终可用。</p>
<p>随着时间的推移，Meta 的生态系统可能涵盖从运行在强大集群上的 LLaMA 模型到直接在增强现实眼镜或智能手机上运行的轻量级人工智能。凭借超过 30 亿用户，Meta 拥有一个巨大的测试场，可以在规模上完善这些系统。</p>
<h2>这对投资者意味着什么？</h2>
<p>Meta 的人工智能战略并不是为了争夺发布最炫目的模型，而是为了构建下一个计算时代的基础。通过在硬件上进行大量投资，赋能世界级人才，并将人工智能整合到其生态系统的每一个层面，Meta 旨在成为人工智能时代的操作系统。</p>
<p>执行仍然是检验的真正标准。构建万亿参数模型和下一代芯片是一项挑战；将其转化为持久的产品则是另一项挑战。但 Meta 在耐心构建、规模化和公开透明方面有着良好的历史。这正是它目前正在做的。</p>
<p>希望投资人工智能公司的投资者应密切关注该股票。</p>

META

<p>Meta Platforms 正在投资 600 亿到 650 亿美元用于人工智能基础设施，目标是在 2025 年前运营超过 130 万台 GPU。该公司正在招募顶尖的人工智能人才，并开发自己的人工智能芯片，以减少对 Nvidia 的依赖。Meta 在硬件、软件及其生态系统的整合使其在人工智能发展中处于领先地位。拥有超过 30 亿用户的 Meta 为人工智能应用提供了广阔的测试场。投资者应关注 Meta，因为它正在为下一个计算时代奠定基础，专注于耐用产品和长期增长</p>

<p><strong>Meta Platforms</strong>(META 0.83%) is no longer just a social media giant. It's building one of the world's largest AI infrastructures, recruiting elite talent, and embedding artificial intelligence into every layer of its ecosystem -- from apps and ads to AR glasses.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Meta Platforms</strong>（META 0.83%）不再仅仅是一个社交媒体巨头。它正在构建全球最大的人工智能基础设施之一，招募顶尖人才，并将人工智能嵌入其生态系统的每一个层面——从应用程序和广告到增强现实眼镜。</p>
</div><p>While OpenAI and Google dominate the spotlight, Meta is quietly constructing the foundation to lead the next decade of AI development. Here's how it plans to win.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 OpenAI 和谷歌占据了聚光灯，Meta 却在悄然构建引领下一个十年人工智能发展的基础。以下是它的胜利计划。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84Mzc2OTIvYWktNC5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F837692%2Fai-4.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><h2>Building the backbone: A massive infrastructure bet</h2>
<div class="lb-trans"><h2>构建基础：一项巨大的基础设施投资</h2>
</div><p>Meta's AI ambitions rest on one of the biggest infrastructure buildouts in tech history. The company plans to spend $60 to 65 billion in capital expenditures this year, channeling much of that into data centers and custom AI hardware. By the end of 2025, Meta expects to operate over 1.3 million GPUs -- a scale few companies can match.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta 的人工智能雄心寄托在科技历史上最大的基础设施建设之一。公司计划在今年投入 600 亿到 650 亿美元的资本支出，其中大部分将用于数据中心和定制的人工智能硬件。到 2025 年底，Meta 预计将运营超过 130 万块 GPU——这一规模是少数公司能够匹敌的。</p>
</div><p>This massive investment isn't just brute force spending. It's a strategic move to gain control. Meta is already testing its own AI chip, designed to reduce reliance on <strong>Nvidia</strong> and optimize training efficiency. Like <strong>Amazon</strong>'s in-house silicon program, this initiative gives Meta tighter control over cost, performance, and innovation speed.</p>
<div class="lb-trans"><p>这项巨额投资不仅仅是简单的资金投入。这是一个战略举措，旨在获得控制权。Meta 已经在测试自己的人工智能芯片，旨在减少对 <strong>Nvidia</strong> 的依赖并优化训练效率。与 <strong>Amazon</strong> 的内部硅芯片计划类似，这一举措使 Meta 能够更好地控制成本、性能和创新速度。</p>
</div><p>The company is also expanding a global network of data centers equipped with liquid cooling and energy-efficient designs. These facilities will train large language models such as LLaMA 3 and future generations while powering AI-driven features across Facebook, Instagram, and WhatsApp.</p>
<div class="lb-trans"><p>该公司还在扩展一个全球数据中心网络，这些数据中心配备了液冷和节能设计。这些设施将训练大型语言模型，如 LLaMA 3 及未来的版本，同时为 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 提供人工智能驱动的功能。</p>
</div><p>For Meta, infrastructure is more than a resource -- it's a moat. Every improvement in computing efficiency compounds across billions of users and trillions of interactions. That scale gives Meta a self-reinforcing infrastructure advantage.</p>
<div class="lb-trans"><p>对 Meta 而言，基础设施不仅仅是一种资源——它是一道护城河。每一次计算效率的提升都会在数十亿用户和数万亿次互动中累积。这种规模赋予了 Meta 自我强化的基础设施优势。</p>
</div><h2>Investing in people</h2>
<div class="lb-trans"><h2>投资于人才</h2>
</div><p>Technology changes fast, but exceptional people adapt and shape the future. Meta understands that better than most. Over the past year, the company has aggressively recruited top AI researchers and engineers from DeepMind, OpenAI, and Anthropic.</p>
<div class="lb-trans"><p>科技变化迅速，但卓越的人才能够适应并塑造未来。Meta 对此理解得比大多数公司都要深刻。在过去的一年里，该公司积极招募来自 DeepMind、OpenAI 和 Anthropic 的顶尖人工智能研究人员和工程师。</p>
</div><p>In a bold move, Meta hired Alexandr Wang, the founder of Scale AI, to lead its new Superintelligence division. And that's after investing $14.3 billion in Scale AI, the AI company Wang founded after dropping out of MIT. The hire signals Meta's intent to compete not just in applied AI but in the broader race toward artificial general intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>在一项大胆的举措中，Meta 聘请了 Scale AI 的创始人 Alexandr Wang 来领导其新的超级智能部门。而这还在于 Meta 对 Wang 创办的人工智能公司 Scale AI 投资了 143 亿美元。此举表明 Meta 不仅打算在应用人工智能领域竞争，还要在更广泛的人工通用智能竞赛中占据一席之地。</p>
</div><p>Zuckerberg's philosophy is straightforward: world-class talent compounds like capital. So, it makes sense to spend heavily to acquire the best talent. This strategy is not new to Meta. Years ago, it paid a hefty sum ($16 billion) to acquire WhatsApp early on -- mainly for the talent and technology.</p>
<div class="lb-trans"><p>扎克伯格的理念很简单：世界级的人才能像资本一样复利增长。因此，重金招募顶尖人才是合理的。这一策略对 Meta 来说并不新鲜。多年前，它以高达 160 亿美元的价格收购了 WhatsApp——主要是为了获取人才和技术。</p>
</div><p>While such a strategy does not guarantee an outcome, it has its advantages, particularly in securing the best talents -- while eliminating a potential future competitor. That's precisely what Meta did with its WhatsApp deal, and the learnings from the WhatsApp acquisition helped fuel the development of Messenger, Meta's own messaging app.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然这样的策略并不能保证结果，但它有其优势，特别是在确保最佳人才的同时消除潜在的未来竞争对手。这正是 Meta 在 WhatsApp 交易中所做的，而 WhatsApp 收购的经验也帮助推动了 Meta 自己的消息应用 Messenger 的发展。</p>
</div><h2>Integration: Hardware, software, and ecosystem</h2>
<div class="lb-trans"><h2>整合：硬件、软件和生态系统</h2>
</div><p>Meta's most significant edge lies in integration -- uniting infrastructure, talent, and products under one ecosystem. The company's open-source large language model, LLaMA, already powers its AI-driven functions such as real-time translation and intelligent assistants across Messenger and WhatsApp. Each deployment brings new data, which strengthens the next generation of models.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta 最大的优势在于整合——将基础设施、人才和产品统一在一个生态系统下。该公司的开源大型语言模型 LLaMA 已经为其在 Messenger 和 WhatsApp 上的实时翻译和智能助手等人工智能驱动的功能提供支持。每次部署都会带来新的数据，从而增强下一代模型。</p>
</div><p>But Meta isn't stopping at software. Its Reality Labs division is bringing AI into the physical world through devices like the Ray-Ban Meta smart glasses, which include conversational assistance, translation, and image recognition. Zuckerberg envisions a future where AI becomes ambient -- invisible, intuitive, and always available.</p>
<div class="lb-trans"><p>但 Meta 并不止步于软件。其 Reality Labs 部门通过 Ray-Ban Meta 智能眼镜等设备将人工智能引入物理世界，这些设备包括对话助手、翻译和图像识别。扎克伯格设想了一个未来，人工智能将变得无处不在——隐形、直观且始终可用。</p>
</div><p>Over time, Meta's ecosystem could span everything from LLaMA models running on powerful clusters to lightweight AI running directly on AR glasses or smartphones. With more than 3 billion users, Meta holds an enormous testing ground for refining these systems at scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着时间的推移，Meta 的生态系统可能涵盖从运行在强大集群上的 LLaMA 模型到直接在增强现实眼镜或智能手机上运行的轻量级人工智能。凭借超过 30 亿用户，Meta 拥有一个巨大的测试场，可以在规模上完善这些系统。</p>
</div><h2>What does it mean for investors?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>这对投资者意味着什么？</h2>
</div><p>Meta's AI strategy isn't about racing to release the flashiest model. It's about building the foundation of the next computing era. By investing heavily in hardware, empowering world-class talent, and integrating AI into every layer of its ecosystem, Meta aims to become the operating system of the AI age.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta 的人工智能战略并不是为了争夺发布最炫目的模型，而是为了构建下一个计算时代的基础。通过在硬件上进行大量投资，赋能世界级人才，并将人工智能整合到其生态系统的每一个层面，Meta 旨在成为人工智能时代的操作系统。</p>
</div><p>Execution remains the real test. Building trillion-parameter models and next-generation chips is one challenge; translating them into durable products is another. But Meta has a history of thriving when it builds patiently, at scale, and in plain sight. And that's precisely what it's doing right now.</p>
<div class="lb-trans"><p>执行仍然是检验的真正标准。构建万亿参数模型和下一代芯片是一项挑战；将其转化为持久的产品则是另一项挑战。但 Meta 在耐心构建、规模化和公开透明方面有着良好的历史。这正是它目前正在做的。</p>
</div><p>Investors looking to invest in AI companies should keep the stock on watch.</p>
<div class="lb-trans"><p>希望投资人工智能公司的投资者应密切关注该股票。</p>
</div>

How Meta Platform Plans to Win the AI Race

- Meta 正在构建全球最大的 AI 基础设施，计划投资 600 亿至 650 亿美元。  
- 预计到 2025 年，Meta 将运营超过 130 万个 GPU，提升 AI 训练效率。  
- 该公司通过整合硬件、软件和生态系统，力求成为 AI 时代的操作系统。  

Meta Platforms 如何计划在 AI 竞赛中取胜