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  • 上线四天就认怂：Meta 用 @ 别人就能造 AI 深伪图，被骂到下架

    一个 @ 就能把陌生人塞进你的图里

    这周二，Meta 高调推出了自家的图像生成模型 Muse Image，并把它接进了 Instagram。其中一个被当成亮点的玩法很直白：在 Meta AI 里 @ 某个公共 Instagram 账号，系统就会把那个人的内容拉进你生成的图里。

    问题出在默认设置上。只要账号是公开的，它的照片就能被别人拿去生成 AI 图像，而且不需要本人同意。想不被用？得自己钻进设置里一层层翻，手动关掉。

    追求高风险的设计，却把责任推给个人去层层跳转菜单退出——这是不可接受的。

    说这话的是 Haley McNamara，美国全国性反性剥削组织（NCOSE）的负责人。她的担忧很具体：这不光是侵蚀了每个人对自己肖像的权利，更像是一个为”色情勒索”和其他诈骗者准备好的现成工具。

    四天，从上线到撤回

    批评声不只是来自民间。演员工会 SAG-AFTRA 直接建议旗下会员去关掉这个功能，还手把手写了操作教程。在舆论、行业组织和媒体一起施压之后，Meta 认了。

    公司在博客更新里写：”我们听到了反馈，这个功能没达到预期，所以不再提供了。”不过要注意，被撤下的只是”@ 公共账号生成图像”这一项，Muse Image 本身还能在 Meta AI、Instagram Stories 和 WhatsApp 里继续用。

    Meta Muse Image 的 @ 提及功能
    用 @ 就能把公开账号的内容拉进 AI 生成图（图：The Verge）

    真正的争论在”同意”两个字

    这起翻车背后，是一场关于”Opt-in 还是 Opt-out”的拉锯。Meta 选了后者：默认你同意，不想被用就自己去关。可当用户对自己形象的控制权，取决于他是否碰巧发现了那个隐藏开关，这套逻辑本身就站不住脚。

    • 演员公会主张，数字分身这类事必须”显式同意”，而不是事后退出；
    • 反剥削组织指出，把伦理风险从设计公司转嫁到使用者头上，是硅谷反复出现的老毛病；
    • 而随着 AI 图像、视频越来越难用肉眼分辨，隐形水印和内容标签也只是杯水车薪。

    有意思的是时间线。从官宣到撤回，前后不过四天。放在几年前，一个功能引发争议、公司再慢慢评估，往往是以”周”甚至”月”计的。2026 年的舆论场，反应速度快到可以用天来量。Meta 砸重金重建 AI 实验室、和 OpenAI、Anthropic 贴身肉搏的当口，这一跤摔得不算轻，但也算给全行业提了个醒：把别人的脸塞进 AI 之前，先问一句”你愿意吗”，大概不该是 optional。

  • Meta要把富余算力租给Anthropic，百亿美元协议藏着什么信号

    AI行业里最微妙的一幕出现了：Meta，这个社交媒体巨头，正在和Anthropic谈一笔可能高达100亿美元的生意——把自家数据中心的AI算力租给竞争对手用。据《纽约时报》报道，双方初步谈的是两年期协议，按月付费，任何一方都可以提前退出。这不像一份稳固合同，更像一份带有期权性质的“算力期货”。

    Anthropic不是第一次这么干。今年5月，它刚和SpaceX签了一份三年450亿美元的算力租赁协议，用Colossus 1的GPU资源跑付费订阅服务。4月，它跟Google和博通签下5GW的下一代TPU容量；两周后又和亚马逊签了最高5GW的新协议，承诺未来十年在AWS技术上砸超过1000亿美元。所以，Anthropic同时找Meta买算力，说明它觉得单一供应商已经喂不饱自己了。

    扎克伯格今年5月在股东会上说，几乎每周都有外部公司问能不能买Meta的算力，而且愿意溢价。“我们还没这么做，因为我们觉得自己用得上。”现在谈判开始，意味着Meta可能觉得自己手头的卡，开始多起来了。

    Meta为什么要当“算力房东”？

    Meta今年的资本支出预计最高达到1450亿美元，几乎翻倍。这么多钱砸下去，投资者当然会问回报率在哪。广告收入虽然稳，但满足不了市场对“AI故事”的期待。把富余算力租出去，哪怕只是杯水车薪，也能把成本中心的一部分变成现金流，顺便验证“算力即服务”的商业逻辑。

    更值得玩味的是人事信号。前亚马逊AWS高级负责人Dave Brown已经加入Meta，负责基础设施。一个做云生意的老手，跑到一个几乎不卖云的公司里管基础设施，摆明了是在为云计算业务铺路。

    但这件事离“落槌”还很远

    • 谈判还在早期，双方都能提前退出，100亿美元只是理论上限。
    • Anthropic要把自己的Claude模型跑在Meta的基础设施上，技术和安全磨合是个大工程。
    • Meta自己的Llama、Reels推荐、Meta AI都还在疯狂吃算力，真有多少“富余”还不好说。
    • 把算力租给竞争对手，长期来看会不会养虎为患，也是Meta内部会争论的问题。
    Meta与Anthropic算力租赁示意图
    AI算力正在从“内部消耗品”变成可交易的战略资产。

    这件事真正的意义不在100亿本身。它标志着AI算力正在从“军备竞赛里的弹药”变成“可交易的大宗商品”。从SpaceX到Meta，科技巨头纷纷把自己的GPU集群对外出租，而Anthropic这种顶级模型公司则在到处锁定长期供给。供需两端的紧张，远比任何一份合同的金额更能说明行业的真实状态。

  • 孩子跟AI聊到想自残，家长会被通知：Meta给青少年对话装上预警

    如果你家孩子半夜睡不着，跟 AI 聊天机器人吐露了想伤害自己的念头，你希望第一时间知道吗？Meta 现在替家长做了这个决定。周四它宣布，一旦青少年在跟 Meta AI 对话时聊到自杀或自残，家长会收到通知；如果对话显示有人可能面临紧急风险，Meta 还在研究直接联系急救部门的功能。

    Meta 应用与青少年 AI 安全
    Meta 给青少年与 AI 的对话加了一道自伤预警。图片来源：NurPhoto / Getty Images（TechCrunch）

    这事的背景并不轻松。这段时间，AI 聊天机器人到底该怎么回应处于危机中的用户，尤其是青少年，正被监管机构和家长盯得很紧。这早就不只是产品体验问题，而是一个越来越绕不开的法律责任问题，直接影响着各家 AI 公司怎么设计、怎么宣传自己的产品。

    先由人工复核，再发提醒

    Meta 说，他们专门建了一套 AI 系统，用来识别青少年明确提到想伤害自己的对话。但它没有让机器直接触发警报，而是加了一道人工关卡——所有被系统标记的聊天，都会先经过人工复核，再决定要不要通知家长。

    “如果青少年的意图比较模糊，我们宁可谨慎一点，也要提醒家长。这意味着有时可能会在其实没什么大事的情况下发出通知，但我们觉得这是一个正确的起点。”——Meta 官方博客

    这套预警目前已经在美国、英国、澳大利亚和加拿大上线，接入的是 Instagram 的家长监督功能，Meta 计划年底前推向全球。

    这是一整套动作里的新一步

    其实这不是 Meta 头一回在这件事上动手。早前它就已经会在青少年反复搜索自杀或自残相关内容时提醒家长，还上线过一个功能，让家长能看到孩子过去一周跟 Meta AI 聊过哪些话题。这次的自伤预警，算是在原有基础上又往前走了一步。

    与此同时，Meta 还把”限制内容”设置的管辖范围扩大到了 Meta AI。这个设置本来是让家长把孩子放进一个更受限的 Instagram 环境里。Meta AI 原本就被训练成不跟青少年聊性、恋爱或酒精相关的话题，而开启”限制内容”后，聊天机器人会拒绝回应更大范围的敏感提问。

    几个关键信息

    • 触发范围：青少年在 Meta AI 对话中明确提及自杀或自残。
    • 流程：AI 标记 → 人工复核 → 通知家长，意图模糊时倾向于宁可多提醒。
    • 覆盖地区：美、英、澳、加已上线，年底前推向全球。
    • 更进一步：无论成人还是青少年，若对话显示有自杀风险，Meta 会联系急救部门——这和它此前对 Facebook、Instagram 帖子的处理方式是一致的。

    把青少年的私密对话交给机器去判断危机，再决定要不要告诉家长，这本身就是个两难。管得太松，可能错过真正的求救信号；管得太严，又容易把孩子的隐私和信任一起挤掉。Meta 选了”宁可误报”这条线，至于这条线画得对不对，恐怕得等它真正跑起来之后，才有答案。

  • Meta上线AI绘图工具Muse Image：@一下就能拿别人的照片生成图，隐私雷区炸了

    Meta 新推出的 AI 绘图工具 Muse Image
    Meta 的 AI 绘图工具 Muse Image，上线即引发隐私争议（图源：TechCrunch）

    Meta 刚把自家的 AI 图片生成器 Muse Image 端上台面。这个由 Meta Superintelligence Labs（就是那个”超级智能实验室”）打造的工具，内部代号叫 Mango，现在能通过 Meta AI App、Instagram Stories 和 WhatsApp 免费使用。听起来挺普通的一次产品发布，结果上线没多久就踩到了用户最敏感的神经。

    一个让人后背发凉的设定

    大多数 AI 绘图工具干的活都差不多——输入提示词，生成点卡通化、搞怪的图片。Muse 也给了”预设提示词”帮没灵感的人起头。但真正惹火的，是它的一项功能：只要对方的 Instagram 是公开账号，你只要在生成时 @ 一下这个人，就能直接拿 ta 的照片去生成一张全新的 AI 图。

    “把真实用户拉进未经明确同意的生成图片里，就是一颗等着引爆的隐私地雷。”——一位 X 用户在该功能被指出潜在侵权后这样写道。

    更要命的是 Meta 的政策白纸黑字写着：别人”可以用你的 Instagram 内容，借助 Meta 的 AI 功能去创作内容”，而且”你不会收到任何关于用 AI 生成内容的通知”。也就是说，这个功能默认是 opt-out——你不主动关，你的照片就可能被拿去用。

    争议之后，功能被连夜撤下

    用户的不满迅速发酵，连经纪公司（比如 CAA）也站出来反对。压力下，Meta 在周五发了一篇博文，正式移除了这个 @ 提及生成的功能。官方承认初衷是提供创作工具、让用户能控制公开内容的引用方式，但市场反馈表明它”没能达到预期效果”。一次上线、一次撤回，前后不过几天。

    它本来还能做不少正经事

    • 用预设或自定义提示词做图，还能对接 Facebook Marketplace 帮你”脑补”二手沙发摆进自家车库的模样；
    • 基于提示词修图——把背景里的路人干净擦掉，或者生成一个能用的二维码；
    • 给 Instagram Stories 推出一批由 Muse 驱动的新特效和滤镜；
    • 日常创作免费，超过一定额度要订阅；顺带提一句，Muse Video 也已经在开发中。

    这些用法其实都不算出格，甚至挺有想象力。可惜被那个默认开启的 @ 生图功能盖过了风头。

    为什么大家的反应这么大

    说到底，是 Meta 自己的隐私旧账让人信不过。2019 年它因为 Cambridge Analytica 事件被 FTC 开了 50 亿美元的天价罚单——对方在用户不知情的情况下，抓走了数千万 Facebook 用户的数据去建选民画像。2021 年，Meta 又在一片诉讼和监管声里关停了会自动识别照片中人脸的人脸识别系统。Muse 这个”默认 opt-out、除非你关否则数据照用”的套路，正好踩在用户和监管早就标记过的那根红线上。

  • Meta要把囤的 AI 算力卖出去：从最大买家变身云厂商

    Meta要把囤的 AI 算力卖出去：从最大买家变身云厂商

    7月1日彭博社爆料，Meta在筹划一项叫“Meta Compute”的云业务，打算把自己囤的 AI 算力和模型访问权卖给外面的公司。消息一出，Meta 股价当天涨了 8.8%，市值多了大概 1270 亿美元；而专门做算力租赁的 CoreWeave 和 Nebius 分别跌了 14% 和 17%，连美光、闪迪这些存储芯片股也跟着跳水。一边是狂欢，一边是恐慌，同一条新闻让两拨人看到了完全不同的未来。

    全球最大的 GPU 买家之一，正式转身成为算力卖家——这被不少人视为 AI 基础设施商业模式的一个分水岭。

    为什么要卖？

    Meta 今年 4 月把全年资本开支指引提到 1250 亿到 1450 亿美元，比去年的 722 亿差不多翻了一倍，钱都花在了数据中心、芯片和电力上。问题是，训练一个大模型可能几个月里把几万张 GPU 吃满，但训练一结束，这批集群的利用率就掉到三成到五成，剩下的算力就在那儿空转、烧电费。扎克伯格的打法一直是“先囤够再说”，先按最高峰的训练需求把地基打好，至于建完怎么用，回头再想。现在“卖出去”就是那个回头再想的答案。

    两条路子：托管模型，或者直接出租 GPU

    据知情人士说，Meta Compute 至少规划了两条线。一条学 AWS 的 Bedrock，把托管在自家基础设施上的模型（包括自研的 Muse Spark）开放给开发者，按 token 收费。这对 Meta 是头一回能从 Llama 生态里直接赚到钱——开源这么多年，Llama 被别家云厂商免费拿去商用，Meta 一分授权费都收不到。另一条更直接，学 CoreWeave 那种新型云公司，把 GPU 集群按小时租给企业客户。两条线同时推，牵头的是基础设施负责人 Santosh Janardhan、超级智能实验室的 Daniel Gross，还有 Meta 总裁 Dina Powell McCormick。

    Meta 计划把囤积的 AI 算力对外出租，直接闯进云计算市场
    Meta 计划把囤积的 AI 算力对外出租，直接闯进云计算市场

    市场为什么慌？

    这事真正戳中的，是撑了 AI 产业两年狂奔的那套逻辑——算力稀缺。过去两年，“算力不够用”维持了坚挺的租赁价格，也给巨头们疯狂扩张提供了理由。可要是连 Meta 这种级别的买家都开始往外卖“富余”算力，投资人自然会问：基建是不是要到顶了？高盛的交易台已经警告，一旦供给上来、租赁价往下走，最先扈不住的就是硬件。衡量 H100 租赁价格的 ORNN 指数最近确实在往下掉。

    • 出租的是上一代 H100/H200 推理算力，前沿训练要用的 GB200、自研 Rubin 芯片 Meta 还在拼命买
    • 目标据说是每 GW 每年变现 100 亿到 150 亿美元，把“成本包被”变成创收资产
    • SpaceX/xAI 已经跑通类似模式：把孟菲斯的 Colossus 集群按月租给 Anthropic，月租 12.5 亿美元

    一家 To C 公司，能做好 To B 吗？

    麻烦也在这儿。AWS、Azure、谷歌云做了几十年，靠的不只是机房，还有成熟的软件平台、企业销售队伍和客服体系。Meta 靠广告活了 21 年，是个彻彻底底的 To C 公司，突然要去伺候企业客户，节奏、文化、人才都得重搭。更微妙的是反垄断：Meta 跟 CoreWeave 还有总额 352 亿美元的长期采购合同没走完，一边是人家最大的客户，一边又下场抢生意，这种双重身份监管一看一个准。

    短期看，Meta 卖算力是笔资产周转的买卖——把上一代推理算力拿出来回血，同时继续囤最新的训练卡。但往长了看，当算力从“抢都抢不到的稀缺品”慢慢变成“能挂牌出售的大宗商品”，整个行业的定价方式、竞争格局和投资故事，可能都要重写一遍。扎克伯格说过，几乎每周都有公司来问能不能买他们的算力，甚至愿意出高于成本的价。现在，这些人等到回音了。

  • Meta的编程模型Muse Spark 1.1：不晒跑分，4.25美元/百万token抢开发者

    Meta的编程模型Muse Spark 1.1：不晒跑分，4.25美元/百万token抢开发者

    Meta Muse Spark 1.1 智能体编程模型
    Meta 发布面向智能体的多模态推理模型 Muse Spark 1.1

    7 月 9 日，Meta 上线了一个叫 Muse Spark 1.1 的模型。说它”低调”其实不太准确——扎克伯格亲自发帖，马斯克顺手一个转发，12 小时里相关视频被看了 1200 多万次。可翻开发布物料，你会发现一件怪事：没有 SWE-bench 分数，没有技术论文，也没开源。一个号称”编程模型”的东西，连个跑分都不敢晒。

    它到底能干什么

    Muse Spark 1.1 的定位是”给 AI 智能体用的多模态推理模型”。Meta 说它强化了多智能体协作：由一个主智能体负责收集信息、制定计划，再把任务拆给一堆子智能体并行执行，复杂项目的处理时间能明显缩短。上下文也拉长到了 100 万 token，长流程里能记住早先的内容。

    落到具体场景，它能在多个应用之间连续干长活儿，自己判断是该直接点界面、写段脚本自动化，还是一口气把几步操作做完，尽量少麻烦人。写代码这块，它能诊断修复杂 bug、开发新功能，甚至做大规模代码迁移，过程中一直保留关键上下文。Meta 说内部研发和研究员已经每天拿它辅助开发了。

    Meta 强调，Muse Spark 1.1 已按内部《Advanced AI Scaling Framework》完成部署前评估，在化学与生物安全、网络安全以及失控风险等前沿领域”均维持在安全范围内”。

    价格先打到底，基准一个没有

    这边没晒分，那边先把价格摆出来了：输出定价每百万 token 4.25 美元。比 Grok 4.5 还便宜，大概只有 GPT 近段时间价格的一小部分。如果后续基准勉强能看，这个价可能直接成为个人开发者的甜区，给 GitHub Copilot、Cursor 的收费模式施压。

    不过 Meta 自己的内部评估也坦诚，在部分电脑操作、长上下文和代码测试上，Muse Spark 1.1 仍然落后于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。它更像是先抛声量、后补证据的发布——在 Meta 今年预计超 650 亿美元资本开支的压力下，这款模型如果不能快速拉出用户规模，很容易又被看成”又一个没结果的尝试”。

    • 零基准发布：没有 SWE-bench、没有论文、没有开源，与 Llama 系列习惯相反
    • 价格战打法：4.25 美元/百万 token 输出，瞄准个人开发者
    • 能力边界：智能体、代码、通用推理有提升，但硬指标仍落后于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8

  • Meta 紧急关掉 Instagram AI 换脸功能：上线四天就认错

    这周科技圈又上演了一出熟悉的戏码：一个大公司推出一个「听起来很酷」的 AI 功能，用户还没玩热乎，舆论和监管机构已经把它按了回去。这次的主角是 Meta——它给 Instagram 加的那个「@ 一下公开账号就能拿对方照片生成 AI 图」的功能，从宣布到下线，前后不到四天。

    Meta Muse Image 通过 @ 提及公开 Instagram 账号生成 AI 图
    Meta AI 的 Muse Image 曾允许用户 @ 提及公开 Instagram 账号来生成 AI 图（图源：The Verge）

    一个 @ 就能「借用」别人的照片

    事情是这样的。Meta 本周早些时候宣布，在 Meta AI 里生成图片时，你可以直接 @ 提及某个公开的 Instagram 账号，让 AI 参考这个账号的内容来出图。初衷听起来挺正当：给创作者一个好玩的工具，顺便让用户自己决定「我的公开内容能不能被这么用」。

    问题出在默认设置上。按照最初的设计，任何公开 Instagram 账号的内容，都可以被塞进别人的 AI 创作里，而且不需要账号主人点头。换句话说，你的头像、你的照片，别人动动手指就能拿来生成一张以你为主角的 AI 图——而你全程可能毫不知情。

    「我们听到了反馈，这个功能没踩在点上，所以它不再可用了。」—— Meta 关于 Muse Image 的更新说明

    批评来得又快又猛

    功能上线后，Meta 确实留了一个「退出」开关，但你得自己钻进设置里翻才能找到。这个设计本身就招来一片骂声。全国性性剥削中心的负责人 Haley McNamara 说得更重：这不仅明摆着侵蚀了每个人对自己肖像的权利，还成了色情勒索和其他诈骗者的现成工具；先把高风险设计甩出来，再让用户自己费劲去退出，这完全说不过去。

    演员工会 SAG-AFTRA 也发文提醒会员去关掉这个功能，还专门写了一份操作指南。对一个拥有几十亿用户的平台来说，这种「默认开放、自己退出」的套路，碰到深伪和肖像权议题，天然就是火药桶。

    为什么这次回滚这么快

    从宣布到关停只隔了几天，速度本身就很说明问题。过去这类争议往往要扯上几周甚至更久，但 2026 年的舆论环境里，用户、行业组织和媒体的反应已经快到一个产品可以用「天」来计算生死。Meta 自己的措辞是 feature「missed the mark」（没踩准点），算是体面地认了个错。

    • 功能的触发方式太轻巧：一个 @ 就能调用他人公开内容，滥用门槛极低
    • 「默认开通、主动退出」把保护责任推给用户，触碰了深伪与肖像权红线
    • 在勒索、诈骗风险面前，创意工具的便利很难站得住脚

    留给行业的提醒

    这次回滚并不意味着 Meta 放弃了 AI 生图。Muse Image 本身还在，被砍掉的只是「拿公开账号当素材」这一条路径。但它给所有做生成式 AI 的团队提了个醒：当工具能直接动用真实人物的脸和身份时，「创意自由」和「基本权利」之间的天平，用户和监管都不会让你随便摆。

    对普通用户来说，最实在的一课也许是：你的公开资料从来不只是「公开」那么简单，平台一句「你可以退出」并不能替你挡掉所有风险。

  • Meta的AI生图刚上线就翻车：默认能拿你的公开照片去拼图

    Meta 超级智能实验室这周高调推出了图像生成模型 Muse Image，本想秀一把“把 AI 创作塞进 Instagram”的肌肉，结果其中一个功能刚露面就被用户和经纪公司围攻，不到三天就灰溜溜地撤了。

    问题出在那个“@一下”的功能

    Muse Image 可以让人在提示词里 @ 某个公开 Instagram 账号，模型就会去参考那个人的公开照片来生成图像。听起来是个挺聪明的社交创作玩法，但 Meta 压根没设计“通知对方”的机制——也就是说，别人拿了你的脸去生图，你可能完全不知情。公开账号默认是开启状态，想不被用，得自己进设置手动关掉。

    “我们的初衷是提供一个好用的创作工具，也给大家控制自己公开内容是否被引用的权利。但反馈告诉我们，这个功能没踩准点，所以已经下线了。”——Meta 官方博客

    经纪公司先急了

    第一个把 Meta 撤功能的决定捅出来的是 Puck News 的 Dylan Byers。据他转述，真正让 Meta 松手的，是用户和 talent agency（包括 CAA 这样的大牌经纪公司）的双重施压。想想也不意外：明星的公开照片本来就是被深伪色情内容盯得最狠的，平台再开个“一键拿脸”的口子，等于把火引到自己身上。

    这锅 AI 生图背了不止一次

    把公开照片默认纳入 AI 生成，Meta 不是头一个踩雷的。Google 刚把 Gemini 的 Nano Banana 接到 Google Photos 上，同样引发了“我的私人内容怎么被用了”的争议。区别是，Meta 这回连个提醒都没给，直接默认开启，激怒大家也就不奇怪了。

    • Muse Image 由 Meta 超级智能实验室（MSL）打造，支持提示词生图与局部修改
    • 提示词里 @ 公开账号即可引用其照片，默认不通知本人
    • 上线约三天后，在用户与经纪公司（含 CAA）施压下被移除
    Meta Muse Image 隐私争议概念图
    Muse Image 能融合公开 Instagram 照片生成图像，但“默认可用、不通知本人”的设计引发了隐私反弹。

    TechCrunch 还专门写了篇教程，教用户怎么关掉这个开关。一个功能需要媒体出科普帖教人“如何不被用”，本身就说明默认设置有多离谱。好在 Meta 这次认错挺快，但下一次“默认开启、事后道歉”的剧本，用户大概不会再买账了。

  • Meta开放Muse Spark 1.1，想让自家的模型给开发者写代码

    Meta Muse Spark 1.1 编程模型概念图
    Meta 通过 Meta Model API 开放 Muse Spark 1.1（配图）

    今年 4 月，Meta 带着自家的第一个自研模型 Muse Spark 重新杀回 AI 牌桌。才过去三个月，它又往前挪了一步：把升级版 Muse Spark 1.1 通过一个新的 Meta Model API，开放给美国开发者做公开预览。换句话说，Meta 不再满足于只把模型藏在自己产品里，它想成为别人搭 AI 工具时脚下的那层地基。

    从”自己玩”到”让别人也来用”

    Meta 对 1.1 版的定位是比初代”跨了一大步”，改进来自开发者的反馈。具体能干什么？更硬的编程能力，包括发现和修复复杂 bug；更好地支持跨多个 App 的端到端智能体工作流，甚至多智能体协作；还原生具备对图片、视频、文档的多模态感知。上下文窗口给到了 100 万 token。

    Meta 说 Muse Spark 1.1 相比初代是”step-change”级别的跃迁，重点补上了复杂 bug 修复、多智能体编排，以及跨图片、视频、文档的原生多模态感知。

    身后那笔账

    这次发布紧跟在本周 Muse Image 的后面——那个图像生成模型因为能把别的用户的 Instagram 内容揉进生成结果里，已经惹出争议。但 Muse Spark 1.1 走的是另一条路：它要接进 AI 编程软件，去挤那个已经很挤的赛道。这一切都发生在 Meta 想证明自己砸下去的几十亿美元没白花的大背景下；过去一年它挖了一堆明星工程师、做了内部重组，目标就是追上 OpenAI、Google 和 Anthropic。

    怎么拿到，花多少钱

    新模型现在就能在 Meta AI App 和网站里用 Thinking 模式体验，同时通过 Meta Model API 向美国开发者开放公开预览。每个新开的 API 账号，Meta 还送 20 美元的免费额度。回想一下，Muse Spark 最早只在 Meta AI 里能用，后来才陆续驱动了 Instagram、WhatsApp 里的聊天机器人，以及最新的 Meta 智能眼镜。开发者 API 的具体按 token 计费标准还没公布，重度使用可能会被限流。

    分数还没追上，但路线选得巧

    在硬跑分上，Muse Spark 1.1 还没坐到领头的位置。Terminal-Bench 2.0 这种真实编程任务的测试里它拿了 59.0 分，落在 OpenAI 的 GPT-5.5（82.7）、Google 的 Gemini（68.5）和 Anthropic 的 Claude Opus（65.4）后面；SWE-Bench Verified 上它 77.4%，而 GPT-5.5 是 88.7%。Meta 自己也在声明里认了这些差距，说会继续往长程智能体和编程工作流里砸钱补窟窿。

    • 公开预览 7 月 9 日启动，而它的私下预览从 4 月就开始了。
    • 通过 meta.ai 和 Meta AI App，模型目前免费可用，企业级调用成本待定。
    • 100 万 token 上下文，是它目前最能拿得出手的一张牌。

    对 Meta 来说，这一步的意义不只在分数。当 OpenAI、Google、Anthropic 都在抢”谁坐在普通人的聊天框里”时，Meta 悄悄选了另一条战线——抢”谁坐在成千上万个编程助手、检索管道和自动智能体下面”。这条战线更安静，但可能更值钱：底层模型一旦被大量开发者依赖，迁移成本就高了，后面的议价权也就到了 Meta 手里。

  • Meta的自研AI芯片要量产了：9月上线，想少给英伟达交「算力税」

    Meta 自研 AI 训练芯片概念图
    Meta 自研 AI 训练芯片 MTIA 概念图（配图由 AI 生成）

    Meta 最近被路透社爆出一个消息：他们最新一代的自研 AI 芯片，最快今年 9 月就要开始量产了。这事听起来挺技术宅的，但背后其实是 Meta 在算一笔很现实的账——它不想再被英伟达的 GPU 价格卡着脖子。

    据路透社看到的内部备忘录，至少有一款芯片用大约六周时间就顺利走完了测试阶段。Meta 找了博通（Broadcom）一起做芯片设计，真正代工交给台积电。配套的存储和零部件也铺开了：内存买三星的，存储用闪迪（Sandisk），光纤设备来自住友电工。换句话说，一颗芯片背后，是一整条被重新梳理过的供应链。

    「每一代 MTIA 都建立在上一代之上，用模块化小芯片、更短的迭代节奏，跟上 AI 需求的快速变化。」——Meta 官方谈自研芯片路线

    一颗芯片背后的千亿赌注

    这套芯片属于 Meta 的 MTIA 项目（Meta Training and Inference Accelerator，训练与推理加速器）。Meta 今年 3 月专门介绍过这四颗新芯片，走的「模块化小芯片」路线——说白了就是把芯片拆成一个个乐高块，哪块不够用了就换哪块，好跟上 AI 需求几个月一变的速度。

    Meta 为什么这么急？最直接的原因是钱。在 GPU 严重短缺的当口，向英伟达和 AMD 买算力越来越贵。自研芯片能帮它省下一部分采购开支，尤其是用来跑推荐算法、排序，以及给自家 App 做推理。当然，Meta 也明确说了，该花的钱还是得花，和英伟达、AMD 的合作不会断。

    这件事有个时间背景：Meta 今年 4 月给出的资本开支指引是 1250 亿到 1450 亿美元，大头都砸在 AI 上。为了给新的 Muse Spark 系列模型备好算力和电力，它在全球签了一堆数据中心和供电协议，光今年就要部署 7 吉瓦的算力，明年还要翻倍。从 2023 年开始，Meta 就在自己搞 AI 芯片了，现在算是把这条路走到了量产节点。

    不是 Meta 一家在「去英伟达化」

    其实不止 Meta 一个人在这么干。大家都想在同一个目标上少被英伟达抽成：把最贵的那部分算力，握在自己手里。看看这一圈玩家就明白了：

    • OpenAI 上个月刚公布了和博通合作的自研推理芯片；
    • Anthropic 据传也在和三星谈自研芯片；
    • 亚马逊有 Trainium，谷歌有 TPU，都是自家用的 AI 芯片；
    • 再加上一堆初创公司，全都在抢同一块「自己造 AI 芯片」的蛋糕。

    对 Meta 来说，自研芯片量产是个里程碑，但也只是开始。芯片造出来能不能真正撑起训练任务、能不能比买英伟达更划算，还得等真刀真枪跑起来才知道。不过有一点是确定的：当最烧钱的几家 AI 公司都开始自己造「发动机」，算力这门生意的玩法，已经悄悄变了。