押注执行力而非概念：2026 年 Meta Platforms 的 AI 投资逻辑还能成立吗？

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2025 年，是 Meta Platforms 明确释放战略信号的一年。

Meta Platforms（NASDAQ: META）在这一年中大举投入人工智能（AI）基础设施，通过 Llama 进一步加码开源大模型路线，并对内部组织结构进行重塑，以“速度”和“执行力”为最高优先级。尽管利润率承压，投资者整体上仍然接受了这一战略方向。

进入 2026 年，市场关注的焦点已不再是 Meta 是否认真对待 AI，而是一个更为现实的问题：Meta 能否将雄心转化为切实的业绩成果？

市场已经知道的事实

围绕 Meta Platforms 的 AI 叙事，大部分内容市场早已耳熟能详。投资者清楚，公司已承诺在算力和数据中心方面投入数百亿美元；也明白 Meta 选择了一条不同于竞争对手的道路——将 Llama 打造为开源基础设施，而非封闭、直接变现的产品；同时，他们也看到管理层将 AI 团队整合至 Superintelligence Labs 之下，以提升执行效率。

这些做法本身并不存在太大争议。

真正的不确定性在于：这些举措究竟能否转化为可持续的经济回报，还是仅仅意味着更高的成本与更漫长的回收周期。正是这种不确定性，使得 2026 年成为 Meta 的关键一年。

看多逻辑：为什么可以持有这只股票

站在 2026 年的起点，看多 Meta Platforms 的理由并不在于“AI 概念”，而在于执行力。

第一，AI 有潜力实质性提升 Meta 的核心广告业务。

更精准的定向、更智能的排序以及更高效的创意工具，不仅能够提升用户参与度，也能显著提高广告主的投入产出比。如果 AI 持续提升广告效率，Meta 有望在不显著增加广告负载的情况下实现更快的营收增长。某种程度上，AI 已经成为推动 Meta 在 2025 年前三季度实现 26% 营收增长的重要因素之一。

第二，Llama 为 Meta 带来了难以在财报中直接体现的战略优势。

通过将 Llama 定位为开放式基础设施，Meta 吸引了大量开发者和企业进入其生态体系，同时将部分部署成本外移。如果 Llama 成为 AI 开发的“默认底层”，Meta 将通过更优质的产品、更快的创新速度以及更强的生态黏性间接受益。

第三，Meta Platforms 的规模优势依然无可匹敌。

凭借 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 覆盖的数十亿用户，Meta 能够以前所未有的速度部署 AI 功能、收集反馈并持续迭代。如果重组后的 AI 组织结构真正实现“快执行”，这一反馈闭环将形成强大的复利效应。

如果上述因素能够同时兑现，Meta 的长期盈利能力仍有进一步提升的空间。

风险视角：哪些地方可能出问题？

当然，潜在风险同样不容忽视，而且并非遥不可及。Meta Platforms 并不需要“失败”，股价就可能令人失望——只要执行节奏慢于市场预期即可。

最直接的风险在于，AI 支出可能在更长时间内维持高位。大规模模型的构建与运行成本极高，而商业回报或许比市场预期来得更晚。如果利润率持续承压，却迟迟看不到经营杠杆改善的迹象，市场情绪可能迅速转冷。

此外，Meta 的开源策略本身也存在不确定性。Llama 的成功依赖于开发者的持续采用。如果封闭模型在便利性或性能上继续占据优势，开发者可能重新回流至专有生态体系，从而削弱 Meta 的影响力。当前，一些领先的 AI 模型仍主要来自封闭体系，例如 ChatGPT、Grok 以及 Anthropic 的相关模型。

最后，监管与宏观风险依然存在。广告预算具有周期性，而围绕 AI 与数据使用的监管审查，可能为 Meta Platforms 引入新的约束条件。