投研機構Citrini Research近日指出，隨著AI基礎設施、自研晶片及模型商業化進展逐步明朗，市場對 Meta AI 投資效益的看法正出現變化。該機構認為，Meta目前所處的階段，與過去 Google 股價突破 150 美元前夕的市場氛圍有相似之處，即企業仍面臨外界質疑，但部分投資人已開始重新評估其長期價值。

Citrini 提出「Google 150 美元行情」

Citrini將目前市場對Meta的看法比擬為「Google 150 美元行情」。該機構指出，在企業成長故事尚未完全獲得市場認同前，投資人往往聚焦於風險與不確定性；但當相關投資開始產生成果後，市場對企業價值的評價也可能隨之改變。

過去一年來，Meta持續提高AI相關資本支出，引發外界對投資回報率的討論。不過隨著晶片、模型及基礎設施布局逐步落地，部分市場觀察人士開始將焦點轉向這些投資未來可能帶來的營收與成本效益。

大規模資料中心建設持續推進

Meta目前正加速擴充AI基礎設施。根據半導體研究機構SemiAnalysis發布的報告，Meta正在同步建設5座功率超過1GW的大型AI運算叢集。

其中，位於路易斯安那州的Hyperion資料中心目前規模約1GW，未來可進一步擴充至5GW；俄亥俄州的Prometheus專案則規劃超過3GW算力，由6個園區及27座資料中心組成。

SemiAnalysis指出，Meta正透過高速網路連接不同園區，以支援大規模模型訓練與推理需求。該機構估計，Meta總算力規模有機會在今年底超越OpenAI與Anthropic，成為全球主要AI運算資源持有者之一。

除了硬體建設外，Meta也建立約3,000人的團隊，專門負責強化學習任務設計與訓練環境開發，希望同步提升模型訓練效率與能力。

自研晶片Iris即將量產

在硬體策略方面，Meta計畫於今年9月開始量產新一代AI晶片Iris。該晶片由Meta主導設計、博通協助開發，並由台積電負責生產。

Iris屬於Meta自研加速器MTIA系列，主要應用於Facebook與Instagram等平台的AI推理及推薦系統。Meta表示，Iris未來將與輝達（NVIDIA）及超微（AMD）GPU共同運作，而非完全取代外部供應商產品。

Meta同時規劃加快自研晶片開發節奏，目標是在2027年底前維持約半年推出一款新晶片的速度。公司也預計將AI算力規模從今年約7GW提升至2027年的14GW，今年AI基礎設施支出最高可能達到1,450億美元。

Muse Spark 1.1評測表現受到關注

模型能力方面，Meta近期推出的Muse Spark 1.1在多項專業評測中獲得不錯成績。

根據AI評測機構Vals AI公布的結果，Muse Spark 1.1在醫療文書、稅務問答及法律Agent三項測試中排名第一。其中，在TaxEval v2稅務評測中，其表現優於Fable 5、Opus 4.8及GPT-5.5；在法律Agent測試中，也超越Grok 4.5與Fable 5。

不過在網頁應用程式開發等部分測試項目中，Muse Spark 1.1仍落後部分Claude系列模型。整體而言，評測結果顯示Meta模型能力正持續提升，但與產業領先模型之間仍存在競爭。

傳聞指出Meta仍有未公開模型

除了已發布的Muse Spark系列外，市場近期也出現Meta新模型的相關傳聞。Citrini分析師Jukan表示，他在ICML會議期間聽聞，Meta內部已完成一款能力接近Anthropic Mythos 5水準的模型，並可能於未來數月內部署。

不過，相關資訊目前尚未獲得Meta官方證實，因此實際能力與發布時程仍有待觀察。

API 收費與算力出租成為新商業模式

在商業化方面，Meta本週正式開放Model API服務，並開始對Muse Spark 1.1收取費用。這也是Meta首次直接向開發者銷售大型語言模型服務。

Meta執行長祖克柏近期表示，公司也正在研究提供模型託管服務，以及出租部分AI算力的可能性。他指出，目前Meta並不存在算力閒置問題，但若市場需求與價格條件合適，部分運算資源可能開放給外部客戶使用。

根據Meta規劃，未來相關服務可能涵蓋模型託管、API服務以及原始算力租用等不同模式，藉此拓展AI相關收入來源。

市場關注AI投資能否轉化為實際收益

從Citrini的觀點來看，Meta正逐步從大規模AI投資階段，邁向商業化驗證階段。過去市場關注的是持續攀升的資本支出，如今則開始觀察這些投入是否能轉化為營收成長、成本優化及新的業務模式。

隨著大型資料中心陸續投運、自研晶片即將量產，以及模型服務開始產生收入，Meta的AI布局正進入新的發展階段。未來這些投資能否進一步提升公司獲利能力，仍將是市場評估Meta AI策略成效的重要觀察指標。