文 | 字母AI
Meta第二季度的现金流账本，呈现出一幅“宽进窄出”的画面。经营现金流入318.62亿美元，转头便投入数据中心建设与服务器采购，支出高达310.78亿美元。这一进一出后，自由现金流仅余7.84亿美元。
广告业务这台印钞机仍在高速运转。二季度Meta总营收录得608.01亿美元，同比增长28%；其中广告收入593.63亿美元，同比增27%。受广告展示量与平均单价双升驱动，业绩优于华尔街预期。
但广告赚来的真金白银，正迅速被AI基建吞噬。
为支撑扩张野心，公司上调2026年资本开支下限至1300亿美元（原为1250亿美元），上限或达1450亿美元。按常理，这份超预期财报应提振股价，现实却相反：当日股价收于585.61美元，跌幅近8%，盘后一度跌超9%。
电话会上，美国银行证券分析师Justin Post直问扎克伯格：Meta一年前已更换AI实验室高层，华尔街何时能见到模型、芯片等产品发布节奏明显加快？
扎克伯格回应称对当前进展“相当满意”。他指出，Muse Spark及Muse Spark 1.1仅是攀登能力阶梯的早期成果，更大体量、更强能力的模型正在训练中。对于旗舰模型发布时间及评测数据，他未予透露，仅表示很快会有更多消息。
回溯一年前，Llama 4表现未达预期。扎克伯格随即斥资143亿美元入股Scale AI，将28岁的汪滔引入Meta，赋予其重建AI体系的权力。
汪滔与扎克伯格轨迹相似：均在19岁左右退学创业，二十出头成为亿万富翁，且都信奉创始人式的集权与高效执行。40岁的扎克伯格，仿佛将Meta未来托付给了年轻时的自己。
一年后，汪滔已完成AI团队重组并推出首批模型产品。然而，承载Meta反击厚望的旗舰模型Watermelon仍在训练。
竞争对手迭代加速，Meta等待答卷的成本日益高昂。只要汪滔一天不交出旗舰模型，扎克伯格就难以证明巨额投入、组织调整及又一年的等待究竟换回了什么。此时若换人或收缩，等于承认此前代价难收回。
汪滔，已成扎克伯格最大的沉没成本。
**“错付”救世主？**
汪滔并未闲着。
选择汪滔本身带有冒险性。Scale AI长期为OpenAI、Google和Meta提供数据与评测服务，汪滔深知各家实验室的训练痛点，但他此前缺乏领导前沿模型研发的经验。
汪滔的核心优势在于管理与资源调度。
即便Scale AI员工过千，他仍坚持亲自审批新员工，并在数据交付前抽检。他将此称为“质量是分形的”：管理者忽视细节，下属便会效仿。
扎克伯格看中的，正是这种在数万人大厂中难觅的集中、强硬与执行力。《金融时报》因此称汪滔为Meta需要的“战时CEO”。
入驻Meta后，汪滔迅速将这套风格带入AI部门。Meta成立直指前沿模型的TBD Lab，从OpenAI、Google等高薪挖人，同时压缩管理层级，试图将臃肿AI部门改造为行动敏捷的“战时团队”。
代价立竿见影。
Meta原有AI团队约600个岗位被裁，杨立昆离开效力12年的Meta，另起炉灶研究世界模型。高薪新军与旧体系间出现裂痕。
这笔重组成本如今赤裸裸反映在财报中。
第二季度，Meta研发费用飙升至216.56亿美元，同比大增67%。CFO苏珊·李坦言，薪酬增长主要源于过去一年吸纳的技术人员，尤其是高价招募的AI人才。
即便剔除24亿美元法律费用和11.8亿美元裁员支出，二季度总成本同比仍增约42%，远超28%的营收增速。
汪滔带来的不仅是新架构，更是一支日益昂贵的AI团队。
扎克伯格豪赌逻辑渐明：他相信汪滔重构组织和调动资源的能力，最终能转化为训练前沿模型的实力。前者已获验证，后者仍需模型兑现。
2026年4月，汪滔团队首款模型Muse Spark问世。Meta定调其为体量小、速度快的“探路者”，更大模型尚在后续。
至7月，Muse Spark 1.1将Artificial Analysis综合指数从43分提至51分，进步集中在编程、科学推理及知识领域。定价具竞争力，每百万输入、输出Token分别收费1.25美元和4.25美元。
该模型进步显著且价格亲民，但综合能力距最前沿仍有差距，尚不足以证明Meta投入的143亿美元及高价组建的新团队物有所值。
真正背负期待的，仍是处于训练阶段的Watermelon。
据Business Insider援引两名知情人士，汪滔在内部会议透露，Watermelon使用的算力比Muse Spark高一个数量级，且已在部分基准评测中追上GPT-5.5。但他未披露具体项目，Meta也未公开成绩。
最新财报电话会未提供更多佐证。扎克伯格仅确认正在训练更大、更强的模型，避谈Watermelon之名，亦未公布发布时间或评测结果。
更为严峻的是，Watermelon尚未面世，OpenAI、Anthropic和Google却不会停下脚步等候。
汪滔入局Meta已满一年，“救世主”光环仍未降临。
**迟到的两年**
最具讽刺意味的是，Meta绝非AI领域的后来者。
2013年，Facebook成立FAIR，聘请杨立昆掌舵。此后十年，Meta在计算机视觉、自监督学习等领域深耕，孕育了PyTorch；Facebook和Instagram的推荐与广告系统，早已每日利用AI处理数十亿用户数据。2023年发布的Llama，更让Meta在开放模型领域迅速确立影响力。
ChatGPT横空出世后，OpenAI围绕消费级入口构建模型、API及开发者生态，而Meta的AI资源却分散在FAIR、生成式AI团队、产品部及基础设施部。
直至2025年，扎克伯格才将AI提升为公司级战争，计划投入600亿至650亿美元建设基础设施，却迎来了表现不及预期的Llama 4。
汪滔推动的集中改革，实则是Meta本应在2023年完成的动作。当重组启动时，OpenAI、Anthropic和Google已建立起模型、人才及产品优势，Meta整整落后两年。
汪滔更像是一张账单，来自扎克伯格对前两年迟疑的支付。
2025年初，扎克伯格计划投入600亿至650亿美元建设基础设施。到了2026年，资本开支预计达1300亿至1450亿美元，最高值已是此前计划的两倍。
不过，Meta并未将所有资金押注于一款未发布的旗舰模型。二季度，Instagram用户使用时长按两位数增长，Facebook视频观看时长增长9%。Meta表示，新广告模型使Facebook广告点击量提升8.3%，转化率提高15.7%；使用AI生成广告素材的小企业已超过900万家。
这些成绩证明，AI确实能助力广告机器多赚钱，但不能直接算作汪滔的答卷。
Meta披露的提升主要源于推荐系统、广告排序和内容理解，未说明Watermelon或汪滔团队的前沿模型在其中扮演何种角色。广告与推荐本就是Meta积淀十余年的强项。
换言之，Meta可一边等待汪滔的旗舰模型，一边利用现有AI技术优化广告。强劲的广告业务赋予了扎克伯格继续等待的底气，也让这场豪赌暂时没有必须停止的红线。
对于新增的巨额算力，Meta还预留了其他出口。扎克伯格在电话会上列举了个人智能体、企业智能体、模型API及直接出售算力等方向。
Meta Business Agents每周已有超过100万家企业使用，公司还收到不少购买算力的报价，据称报价明显高于Meta获取这些算力的成本。
摩根士丹利分析师Brian Nowak追问，哪项业务最有可能率先规模化，为投资者带来可计算的回报。扎克伯格未给出明确答案，仅表示对所有方向持乐观态度，并承诺很快会公布更多消息。
CFO苏珊·李则更为直白：即使Meta的模型未能跻身最前沿，公司也有信心利用这些算力改进现有产品。若实在用不完，还可直接转售给其他企业。
这相当于为巨额投入准备了多条退路，但也暴露了Meta目前仍不确定，究竟由哪项新业务来承担这笔账单。
**还能拖得起吗？**
第二季度，Meta发行了约249.1亿美元长期债务。截至6月底，公司长期债务总额达836.64亿美元，较去年年底的587.44亿美元增加249.2亿美元。同期，Meta未进行股票回购。
原因显而易见。
二季度产生的318.62亿美元经营现金流，扣除310.78亿美元资本开支后，仅剩7.84亿美元自由现金流，连覆盖同期13.5亿美元股息支出都捉襟见肘。
广告业务产生的现金，已无法同时满足AI扩建、分红和回购的需求。
尽管Meta账上仍持有902.6亿美元现金和有价证券，短期不缺钱，但值得注意的是，它不再单纯依赖广告现金流建设AI，而是开始增加债务、引入合作伙伴，为长期项目筹措更多资金。
电话会上，高盛分析师Eric Sheridan追问苏珊·李，Meta如何在激进投入与资金需求间取得平衡。
苏珊·李回应称，公司近年来持续提高债务占比，旨在获取成本较低、期限较长的资金，以匹配AI基础设施漫长的建设周期。
Meta与贝莱德的合作便是例证。财报发布前夕，双方宣布在得州埃尔帕索共建一座1吉瓦数据中心。Meta借助外部伙伴分担建设成本，自身则保留算力使用权。
钱需现在花，回报却要等到数据中心建成之后。扎克伯格在电话会上坦言，在建数据中心上线前不会产生价值。苏珊·李也表示，Meta当前首要任务是尽可能扩大2026年和2027年的算力储备，2028年后再根据实际需求决定芯片采购量。
这意味着，Watermelon的能力尚待公开验证，但用于训练更大模型的数据中心、服务器和网络却必须提前数年布局。即便最终结果不及预期，土地、电力及数据中心建设也已投入巨资。
偏偏Meta很难为这场豪赌划定清晰的止损线。
况且，Meta过往已证明其对一项长期豪赌拥有惊人的耐心。二季度，Reality Labs收入仅4.31亿美元，经营亏损却高达46.19亿美元。尽管AI眼镜推动该部门收入增长16%，扎克伯格也表示新款眼镜销量超预期，但其距离覆盖Reality Labs的巨额亏损仍相去甚远。
外界的质疑落在汪滔身上，也会同时压在扎克伯格肩头——汪滔的成败，已不仅仅是Meta的成败，更成为检验扎克伯格在“元宇宙”之后是否再次非理性的试金石。
华尔街担忧的，正是AI是否会成为下一场没有明确截止日期的豪赌。
等待时间越长，Meta投入的资金和算力越多。投入越大，扎克伯格越难承认这条路可能走不通。
Watermelon仍有机会替汪滔证明一切。只不过，在那一天到来之前，Meta每多等一个季度，汪滔这笔“沉没成本”都会进一步膨胀。