<p><strong>Meta Platforms</strong>（META 0.83%）不再僅僅是一個社交媒體巨頭。它正在構建全球最大的人工智能基礎設施之一，招募頂尖人才，並將人工智能嵌入其生態系統的每一個層面——從應用程序和廣告到增強現實眼鏡。</p>
<p>雖然 OpenAI 和谷歌佔據了聚光燈，Meta 卻在悄然構建引領下一個十年人工智能發展的基礎。以下是它的勝利計劃。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>構建基礎：一項巨大的基礎設施投資</h2>
<p>Meta 的人工智能雄心寄託在科技歷史上最大的基礎設施建設之一。公司計劃在今年投入 600 億到 650 億美元的資本支出，其中大部分將用於數據中心和定製的人工智能硬件。到 2025 年底，Meta 預計將運營超過 130 萬塊 GPU——這一規模是少數公司能夠匹敵的。</p>
<p>這項鉅額投資不僅僅是簡單的資金投入。這是一個戰略舉措，旨在獲得控制權。Meta 已經在測試自己的人工智能芯片，旨在減少對 <strong>Nvidia</strong> 的依賴並優化訓練效率。與 <strong>Amazon</strong> 的內部硅芯片計劃類似，這一舉措使 Meta 能夠更好地控制成本、性能和創新速度。</p>
<p>該公司還在擴展一個全球數據中心網絡，這些數據中心配備了液冷和節能設計。這些設施將訓練大型語言模型，如 LLaMA 3 及未來的版本，同時為 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 提供人工智能驅動的功能。</p>
<p>對 Meta 而言，基礎設施不僅僅是一種資源——它是一道護城河。每一次計算效率的提升都會在數十億用户和數萬億次互動中累積。這種規模賦予了 Meta 自我強化的基礎設施優勢。</p>
<h2>投資於人才</h2>
<p>科技變化迅速，但卓越的人才能夠適應並塑造未來。Meta 對此理解得比大多數公司都要深刻。在過去的一年裏，該公司積極招募來自 DeepMind、OpenAI 和 Anthropic 的頂尖人工智能研究人員和工程師。</p>
<p>在一項大膽的舉措中，Meta 聘請了 Scale AI 的創始人 Alexandr Wang 來領導其新的超級智能部門。而這還在於 Meta 對 Wang 創辦的人工智能公司 Scale AI 投資了 143 億美元。此舉表明 Meta 不僅打算在應用人工智能領域競爭，還要在更廣泛的人工通用智能競賽中佔據一席之地。</p>
<p>扎克伯格的理念很簡單：世界級的人才能像資本一樣複利增長。因此，重金招募頂尖人才是合理的。這一策略對 Meta 來説並不新鮮。多年前，它以高達 160 億美元的價格收購了 WhatsApp——主要是為了獲取人才和技術。</p>
<p>雖然這樣的策略並不能保證結果，但它有其優勢，特別是在確保最佳人才的同時消除潛在的未來競爭對手。這正是 Meta 在 WhatsApp 交易中所做的，而 WhatsApp 收購的經驗也幫助推動了 Meta 自己的消息應用 Messenger 的發展。</p>
<h2>整合：硬件、軟件和生態系統</h2>
<p>Meta 最大的優勢在於整合——將基礎設施、人才和產品統一在一個生態系統下。該公司的開源大型語言模型 LLaMA 已經為其在 Messenger 和 WhatsApp 上的實時翻譯和智能助手等人工智能驅動的功能提供支持。每次部署都會帶來新的數據，從而增強下一代模型。</p>
<p>但 Meta 並不止步於軟件。其 Reality Labs 部門通過 Ray-Ban Meta 智能眼鏡等設備將人工智能引入物理世界，這些設備包括對話助手、翻譯和圖像識別。扎克伯格設想了一個未來，人工智能將變得無處不在——隱形、直觀且始終可用。</p>
<p>隨着時間的推移，Meta 的生態系統可能涵蓋從運行在強大集羣上的 LLaMA 模型到直接在增強現實眼鏡或智能手機上運行的輕量級人工智能。憑藉超過 30 億用户，Meta 擁有一個巨大的測試場，可以在規模上完善這些系統。</p>
<h2>這對投資者意味着什麼？</h2>
<p>Meta 的人工智能戰略並不是為了爭奪發佈最炫目的模型，而是為了構建下一個計算時代的基礎。通過在硬件上進行大量投資，賦能世界級人才，並將人工智能整合到其生態系統的每一個層面，Meta 旨在成為人工智能時代的操作系統。</p>
<p>執行仍然是檢驗的真正標準。構建萬億參數模型和下一代芯片是一項挑戰；將其轉化為持久的產品則是另一項挑戰。但 Meta 在耐心構建、規模化和公開透明方面有着良好的歷史。這正是它目前正在做的。</p>
<p>希望投資人工智能公司的投資者應密切關注該股票。</p>

META

<p>Meta Platforms 正在投資 600 億到 650 億美元用於人工智能基礎設施，目標是在 2025 年前運營超過 130 萬台 GPU。該公司正在招募頂尖的人工智能人才，並開發自己的人工智能芯片，以減少對 Nvidia 的依賴。Meta 在硬件、軟件及其生態系統的整合使其在人工智能發展中處於領先地位。擁有超過 30 億用户的 Meta 為人工智能應用提供了廣闊的測試場。投資者應關注 Meta，因為它正在為下一個計算時代奠定基礎，專注於耐用產品和長期增長</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%）不再僅僅是一個社交媒體巨頭。它正在構建全球最大的人工智能基礎設施之一，招募頂尖人才，並將人工智能嵌入其生態系統的每一個層面——從應用程序和廣告到增強現實眼鏡。</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>雖然 OpenAI 和谷歌佔據了聚光燈，Meta 卻在悄然構建引領下一個十年人工智能發展的基礎。以下是它的勝利計劃。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>Building the backbone: A massive infrastructure bet</h2>
<div class="lb-trans"><h2>構建基礎：一項巨大的基礎設施投資</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 的人工智能雄心寄託在科技歷史上最大的基礎設施建設之一。公司計劃在今年投入 600 億到 650 億美元的資本支出，其中大部分將用於數據中心和定製的人工智能硬件。到 2025 年底，Meta 預計將運營超過 130 萬塊 GPU——這一規模是少數公司能夠匹敵的。</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>這項鉅額投資不僅僅是簡單的資金投入。這是一個戰略舉措，旨在獲得控制權。Meta 已經在測試自己的人工智能芯片，旨在減少對 <strong>Nvidia</strong> 的依賴並優化訓練效率。與 <strong>Amazon</strong> 的內部硅芯片計劃類似，這一舉措使 Meta 能夠更好地控制成本、性能和創新速度。</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>該公司還在擴展一個全球數據中心網絡，這些數據中心配備了液冷和節能設計。這些設施將訓練大型語言模型，如 LLaMA 3 及未來的版本，同時為 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 提供人工智能驅動的功能。</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>對 Meta 而言，基礎設施不僅僅是一種資源——它是一道護城河。每一次計算效率的提升都會在數十億用户和數萬億次互動中累積。這種規模賦予了 Meta 自我強化的基礎設施優勢。</p>
</div><h2>Investing in people</h2>
<div class="lb-trans"><h2>投資於人才</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>科技變化迅速，但卓越的人才能夠適應並塑造未來。Meta 對此理解得比大多數公司都要深刻。在過去的一年裏，該公司積極招募來自 DeepMind、OpenAI 和 Anthropic 的頂尖人工智能研究人員和工程師。</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>在一項大膽的舉措中，Meta 聘請了 Scale AI 的創始人 Alexandr Wang 來領導其新的超級智能部門。而這還在於 Meta 對 Wang 創辦的人工智能公司 Scale AI 投資了 143 億美元。此舉表明 Meta 不僅打算在應用人工智能領域競爭，還要在更廣泛的人工通用智能競賽中佔據一席之地。</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>扎克伯格的理念很簡單：世界級的人才能像資本一樣複利增長。因此，重金招募頂尖人才是合理的。這一策略對 Meta 來説並不新鮮。多年前，它以高達 160 億美元的價格收購了 WhatsApp——主要是為了獲取人才和技術。</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>雖然這樣的策略並不能保證結果，但它有其優勢，特別是在確保最佳人才的同時消除潛在的未來競爭對手。這正是 Meta 在 WhatsApp 交易中所做的，而 WhatsApp 收購的經驗也幫助推動了 Meta 自己的消息應用 Messenger 的發展。</p>
</div><h2>Integration: Hardware, software, and ecosystem</h2>
<div class="lb-trans"><h2>整合：硬件、軟件和生態系統</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 最大的優勢在於整合——將基礎設施、人才和產品統一在一個生態系統下。該公司的開源大型語言模型 LLaMA 已經為其在 Messenger 和 WhatsApp 上的實時翻譯和智能助手等人工智能驅動的功能提供支持。每次部署都會帶來新的數據，從而增強下一代模型。</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 並不止步於軟件。其 Reality Labs 部門通過 Ray-Ban Meta 智能眼鏡等設備將人工智能引入物理世界，這些設備包括對話助手、翻譯和圖像識別。扎克伯格設想了一個未來，人工智能將變得無處不在——隱形、直觀且始終可用。</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>隨着時間的推移，Meta 的生態系統可能涵蓋從運行在強大集羣上的 LLaMA 模型到直接在增強現實眼鏡或智能手機上運行的輕量級人工智能。憑藉超過 30 億用户，Meta 擁有一個巨大的測試場，可以在規模上完善這些系統。</p>
</div><h2>What does it mean for investors?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>這對投資者意味着什麼？</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 的人工智能戰略並不是為了爭奪發佈最炫目的模型，而是為了構建下一個計算時代的基礎。通過在硬件上進行大量投資，賦能世界級人才，並將人工智能整合到其生態系統的每一個層面，Meta 旨在成為人工智能時代的操作系統。</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>執行仍然是檢驗的真正標準。構建萬億參數模型和下一代芯片是一項挑戰；將其轉化為持久的產品則是另一項挑戰。但 Meta 在耐心構建、規模化和公開透明方面有着良好的歷史。這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>希望投資人工智能公司的投資者應密切關注該股票。</p>
</div>

How Meta Platform Plans to Win the AI Race

- Meta 正在構建全球最大的 AI 基礎設施，計劃投資 600 億至 650 億美元。  
- 預計到 2025 年，Meta 將運營超過 130 萬個 GPU，提升 AI 訓練效率。  
- 該公司通過整合硬件、軟件和生態系統，力求成為 AI 時代的操作系統。  

Meta Platforms 如何計劃在 AI 競賽中取勝