7 月 24 日，Meta 发布 2026 年第二季度财报。净利润暴跌 14%，自由现金流仅剩 7.84 亿美元，同比暴跌 91%。全年 AI 资本开支再次上调至 1350 亿~1450 亿美元，单季资本开支 310.8 亿美元，同比激增 83%。财报发布后，股价盘后一度暴跌超 11%。
二季度财报最刺眼的数字不是亏损，而是自由现金流——仅剩 7.84 亿美元，同比暴跌 91%。一年前这个数字还在 87 亿美元量级。与此同时，单季资本开支飙至 310.8 亿美元，同比增幅 83%。
更令人不安的是趋势：全年 AI 资本开支下限在短短几个月内从 1150 亿一路拉高到 1350 亿美元，上限逼近 1450 亿。而元宇宙业务 Reality Labs 自 2020 年成立以来，累计亏损已超过 800 亿美元——仅 2025 年便亏掉 191.93 亿。
注：自由现金流为二季度数据，同比对比基数为 2025 年同期。元宇宙亏损为 Reality Labs 自成立以来累计值。
2023 到 2024 年，Llama 系列曾是全球开源模型的代名词。扎克伯格亲自站台高呼"开源改变一切"。但 Llama 4 的仓促发布与"调包刷榜"争议，将 Meta 从王座上拽了下来。
从小参数打爆 GPT-3 到 405B 巨型版本逼近闭源顶峰，Llama 是开源社区的"信仰"与行业基准。
2026 年 Hugging Face 下载榜 Top 15 已被 Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 包揽，Qwen 单一模型下载量约等于两个 Llama。
开源社区下载量格局（2026 年）
注：Qwen 数据引自公开报道（单一模型 9.42 亿次），其余为基于行业公开信息的合理估算，柱形宽度反映相对量级。OpenRouter 2026 年 3 月调用量榜单前四名亦全部为中国模型。
一位前 Meta AI 工程师透露，公司在 Llama 4 研发期间将资源向多模态和端侧模型倾斜，忽视了通用大模型的推理与思维链能力。"o1 和 DeepSeek 横空出世后，高层乱了阵脚，仓促交付，适得其反。"
过去一年，Meta 在组织和人事上的折腾密度，在硅谷巨头中无出其右。
一个诚实的注脚：Meta 的组织动荡并非孤例，但它在 AI 投入上的"孤注一掷"与"回报真空"之间的落差，确实让华尔街失去了耐心。
从 2023 年初大模型热潮算起，三年半过去了。微软抓住了 OpenAI 的先机，谷歌手握 Gemini 稳居第一梯队，亚马逊有全球市占率第一的 AWS 托底。芯片、算力、模型——AI 上半场的三张牌，各家至少握住了一张。
而 Meta，似乎哪张都没打顺。
模型牌：Llama 4 翻车后，前沿模型 Behemoth 被搁置，超级智能实验室的首个模型 Muse Spark 走了闭源路线，但 API 一再跳票。算力牌：GPU 储备全球第二，但 35% 的闲置产能直到最近才被想起可以卖。芯片牌：自研 MTIA 尚在早期，远水不解近渴。
Meta 的困境传导链清晰可见：
但问题在于，资本市场对 To C 公司的 AI 变现路径极为苛刻。微软的 Azure、谷歌的 GCP 都能把 AI 开支直接写进云收入的增长曲线，而 Meta 以广告为主的业务结构，让 AI 投入几乎只能通过广告间接回收——这条路的想象空间正在被 TikTok 和 AI 推荐算法冲击。
正如多位二级市场投资人所言：Meta 需要一条广告之外的回款通道，将巨额 AI 投资转化成华尔街认可的收入。这也是为什么它急着建云、卖算力、甚至不惜把组织拆了重来。
AI 下半场，商业闭环能力比模型参数更重要。Meta 的挣扎不是孤例——它只是替全行业提前演练了这道考题：当资本开支翻倍、自由现金流归零，你拿什么证明每一美元都有回声？
Meta 的困境折射出 AI 行业正在经历一场深刻转变：从专注技术突破与算力铺设的上半场，全面转入拼自由现金流、拼 ROI 与商业兑现的下半场。模型能力的差距在收敛，但商业闭环的差距才刚拉开。
Meta 云业务尚未正式开放，但行业已开始密切关注其转型进展。