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每年至少 70 億美元，每天向用戶推送多達 150 億條詐騙廣告——這竟然是社交巨頭 Meta 驚人的「取財之道」！

近期，外媒披露的一個「驚天大秘密」直指 Meta 光鮮亮麗的營收數據背后，隱藏著一個巨大的黑洞：欺詐性廣告業務。

內部文件顯示，Meta 公司去年底曾預測，其年度總收入的約 10.1%，大約 160 億美元來自高風險的詐騙廣告和違禁商品廣告。盡管 Meta 發言人聲稱實際數字「更低」，但另一份內部文件卻指出，Meta 每年僅從部分詐騙廣告中就能賺取約 70 億美元 的年收入。更令人震驚的是，該公司平均每天向用戶展示約 150 億條具有明顯欺詐特征的「高風險」詐騙廣告。

更有甚者，Meta 對付疑似非法營銷人員的手段堪稱「黑色幽默」：要么讓他們繳納足夠的高額廣告費，要么就等著被列入內部的「詐騙者」報告。這種類似收取「保護費」的機制，讓 Facebook、Instagram、WhatsApp 都變成了一個虛假廣告大本營。Meta 內部報告甚至承認一個尷尬的現實：「在 Meta 平臺上宣傳詐騙比在谷歌上更容易。」

對此，Meta 發言人表示，公司已「足夠盡力」，并強調已將用戶舉報的詐騙廣告數量減少了 58%。然而，內部文件卻揭示，Meta 曾因將詐騙廣告歸類為「低嚴重性」問題而忽略或錯誤地駁回了高達 96% 的用戶有效舉報。

與無下限地狂攬欺詐廣告收益形成鮮明對比的是，Meta 正無上限地向 AI 領域投入天價資本。其 AI 基礎建設設施的資本支出指引已升至驚人的 660–720 億美元。

同時，Meta 還瀕臨著核心人才齊出走的困境。「卷積神經網絡之父」楊立昆在 2013 年加入 Meta 后，一手建立起  FAIR 實驗室并推動其成為全球頂尖 AI 研究機構，但今天他也宣布自己離開 Meta 創業。有媒體推測，推動楊立昆離職的原因之一是原本直接向首席產品官匯報的楊立昆，現在需要向 28 歲的 ScaleAI 創始人亞歷山大·王匯報工作。

據不完全統計，除了楊立昆，基礎 AI 研究科學家陳欣磊、研究科學家莊靖堯等至少 14 人跳槽至馬斯克的 xAI 公司。此外，新實驗室 FAIR 已有至少 8 名員工離職，部分人返回 OpenAI 或加入其他公司。

一邊是暗藏污垢的百億美元「欺詐營收」，一邊是動輒數百億的 AI 基建投入。Meta 究竟如何將其 AI 基建所獲得的能力轉化為業務的實際收入，以對沖這天價的基礎設施成本？而更深層的問題是：在這場由算力、基建與資本主導的 AI 戰爭中，一家以「社交網絡」為核心的純粹媒體公司，是否真的有必要，下注如此龐大的 AI 基建？這豪賭的底氣，是否就來自于那些被其忽略甚至縱容的「欺詐」帶來的暴利？

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「在 Meta 平臺上宣傳詐騙比在谷歌上更容易」

路透社通過此前未公開的文件勾勒出 Meta 廣告業務的一幅「至暗圖景」：Meta 的平臺幾乎每天都在向用戶推送多達 150 億條「高風險」詐騙廣告。這些廣告會讓數十億用戶面臨欺詐性投資、非法在線賭場或者是違禁醫療產品的銷售風險。而詐騙的方式，不僅限于付費廣告，用戶每天還會遭遇 220 億次不涉及付費的「詐騙嘗試」，如虛假交友資料等。步步退讓下，Meta 的產品已成為全球詐騙經濟不可或缺的支柱。

「在 Meta 平臺上宣傳詐騙比在谷歌上更容易」，Meta 內部研究結論更顯諷刺與尷尬：Meta 在打擊詐騙方面，顯然落后于其主要競爭對手。英國監管機構發現，2023 年所有支付相關詐騙損失中，有 54% 與 Meta 的產品有關，是其他所有社交平臺總和的兩倍多；而 Meta 自身的研究估計，其平臺參與了美國三分之一的成功詐騙案件。

為什么會更容易？這是因為在用戶保護和合規方面，Meta 做法顯得曖昧且缺乏力度。文件顯示，Meta 自動化系統認定必須有至少 95% 的把握確定營銷人員存在欺詐行為時，才會禁止其投放廣告。對于那些「把握較小，但仍然認為廣告商很可能是騙子」的情況，Meta 采取的并非直接封禁，而是實施「懲罰性競價」，也就是提高廣告費率。

這意味著，涉嫌欺詐的營銷人員只要愿意支付更高的費用，就能繼續在其平臺上投放廣告。這種「以罰代禁」的機制，本質上模糊了平臺管理與「創收」的界限，讓 Meta 在某種程度上成為了一個對詐騙行為收費放行的「中介」。

內部文件甚至記錄了「高價值賬戶」，比如說那些支出較大的廣告商，即使累計超過 500 次違規記錄，Meta 也不會封禁其賬戶，這無疑是嚴重放水的行為。

這一切讓用戶處于極度被動的情況。在 Meta 上，一名加拿大皇家空軍的征兵官賬號被盜后，黑客用她的名義投放了加密貨幣詐騙信息，導致她的前同事損失了 4 萬加元。盡管受害者及其數十位朋友向 Meta 提交了超過 100 份舉報，但該賬戶仍活躍了數周，無人問津。這并非孤例。一份 2023 年的文件顯示，Meta 幾乎駁回了用戶提交的約 10 萬份有效詐騙舉報中的 96%。曾任檢察官的非營利組織負責人艾琳·韋斯特直言，Meta 對用戶舉報欺詐行為的默認回應就是忽略。

面對監管壓力，特別是美國證券交易委員會（SEC）對金融詐騙廣告的調查，Meta 內部權衡了經濟利弊，算好賬才選擇縱容。一份 2024 年 11 月的文件殘酷地指出，Meta 每六個月僅從那些「法律風險較高」的詐騙廣告中就能賺取 35 億美元，而這個數字幾乎肯定超過「任何涉及詐騙廣告的監管和解費用」，因為內部預計美國監管罰款最高不過 10 億美元。這意味著，Meta 在短期內從欺詐中獲得的收入遠超其可能面臨的罰款。文件甚至暗示，該公司領導層決定僅在即將受到監管行動時才采取更多措施來審查廣告商，而非主動采取行動。

Meta 如今走鋼絲般的商業模式，讓人不得不質疑其轉型的底氣與道德基礎。如果一家萬億美元市值的科技巨頭，需要依靠縱容欺詐來「輸血」其 AGI 雄心，那么是否會因為其道德上的缺失而蒙上陰影？

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賺錢速度不如花的快，Meta 搞 AI 虧大了？

正是帶著這種令人不安的巨大矛盾，當馬克·扎克伯格在最新財報會議上，以一種近乎宿命般的口吻宣布「我們必須加快進程」，并承諾在 2026 年大幅擴大資本支出時，華爾街仿佛聽見了一聲熟悉而刺耳的警報。

這一幕似曾相識。就在幾年前，他也曾如此孤注一擲，在 Connect 大會上宣布將整個公司的命運押注于「元宇宙」，不僅將 Facebook 更名為 Meta，更是每年投入上百億美元填向 Reality Labs。兩年過去，結果是：股價持續探底，投資者信心降至冰點。

如今，劇本幾乎未變，只是主角從「元宇宙」換成了「AGI 數據基建」。巨額資本支出承諾一出，Meta 股價再次應聲暴跌，市值瞬間蒸發千億美元。而與此同時，微軟股價僅微跌約 3%，亞馬遜和谷歌甚至因上調支出預期而股價上揚。在同行不同市場反應的映襯下，Meta 的處境更顯被動。

事實上，自扎克伯格宣布全面轉向 AI 以來，Meta 的股價便陷入了周期性劇烈震蕩。這個昔日的社交巨頭，正陷入一場緩慢而痛苦的拉鋸戰：一邊是扎克伯格想要快速抵達他所堅信的未來，一邊是對「畫餅」失去信心的投資者們。

單從營收表現來看，Meta 本季度交出了一份相當亮眼的成績單。

2025 年第三季度財報顯示，公司營收達到 512 億美元，同比增長 26%，創下歷史新高，增長主要得益于廣告業務的強勁拉動。更值得關注的是，Instagram 在廣告收入增速上首次超越 Facebook，顯示出 Meta 社交廣告矩陣正從「一枝獨秀」走向「多點共振」。此外，Meta 預計 2025 年其在美國的社交廣告收入將進一步提升至 789 億美元。

這一增長背后，AI 驅動的廣告平臺 Advantage+發揮了核心作用。作為 Meta AI 技術落地的重要載體，Advantage+實現了從廣告創建、投放到管理的全流程自動化，不僅能實時診斷投放問題，還可提供精準的優化建議，從而充分釋放廣告創意的潛力。

為進一步提升轉化效率，Meta 也在持續優化品牌轉化效率，例如推出「一鍵直達品牌私信」等功能，大幅簡化用戶導流路徑。可以說，在現有社交廣告的玩法體系中，Meta 已將廣告投流效果挖掘到相對極致。

數據也印證了 AI 投入的回報：2025 年第二季度，AI 推薦系統的改進使 Facebook 和 Instagram 用戶使用時長分別提升 7% 和 6%；而由 AI 驅動的視頻推薦系統 Reels，帶動視頻觀看時長同比增長超過 20%，顯著提升了廣告曝光量。

但站在 512 億美元營收增長對面的是，Meta 今年第三次上調增長預期，第三季度資本支出指引已升至 660–720 億美元，主要用于 AGI 數據中心集群的建設以及 AI 人才的變動。

Amazon、Meta、谷歌、微軟預計的資本支出｜圖片來源：The Information

目前，Meta 首座 AI 數據集群「普羅米修斯」計劃于 2026 年在俄亥俄州投入使用，預計將提供至少 1GW 的計算能力。

但正是這類不斷膨脹的基建野心，加劇了投資者的憂慮：市場開始質疑，如此龐大的資本投入，是否真能轉化為與之匹配的營收增長？Meta 是否真有能力將 AI 基礎設施變成一門「好生意」？

與此同時，組織層面的震蕩同樣令人不安。在經歷上一輪重金招攬 AI 人才之后，Meta 近期再度啟動組織架構調整，裁員約 600 人，波及 FAIR 前沿研究團隊及 AI 基礎研究院。這種頻繁的團隊重組，不禁讓外界懷疑：Meta 內部是否已想清楚如何將 AI 與現有業務有效融合？動蕩的組織架構，又能否持續支撐真正的技術突破？

在這些不確定因素籠罩下，Meta 的 Llama 模型發展也顯得前景不明，難以在短期內看到顯著成效。尤其是最新一代開源模型 Llama 4 雖然在開發者社區中獲得了一定的采用率，但在多項關鍵能力的基準測試中，其表現仍顯著落后于 OpenAI 的 GPT-4o、谷歌的 Gemini 2.5 等閉源領頭羊，甚至在代碼生成、復雜推理等高端應用場景中，與同類頂尖開源模型相比也未能建立起明顯優勢。

而壓垮投資者信任的最后一根稻草，或許來自管理層在財報會議上的模糊表態。當被多次問及 AI 與公司未來戰略的具體結合路徑時，扎克伯格與首席財務官 Susan Li 均未給出清晰回應，反而一再強調「資本支出還將繼續上調」。這種只談投入、不談路徑的溝通方式，無疑進一步動搖了市場對 Meta 戰略執行力的信心。

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不做 AI 基建，Meta 行嗎？

股價暴跌的另一大原因是，不少投資者很難理解 Meta 為何如此執著于 AI 基建：因為它既沒有像微軟 Azure 或谷歌云那樣的云業務來承接和分攤巨額投入，也缺乏清晰的路徑將 AI 能力轉化為實際收入。Meta 的現金流也并非充裕到可以無視投資回報率的程度。

那么，Meta 為何仍要孤注一擲？從現有的公開信息可以推測主要原因有三：

第一，爭奪「入口定義權」。AI 正在重塑人機交互的范式，未來我們可能不再需要無數獨立 App，而是通過一個或幾個超級 AI 入口來調度一切。屆時，內容與服務的分發權力將高度集中。如果 Meta 放棄自研通用大模型，就等于將下一個時代的「入場券」拱手讓給 OpenAI、谷歌和微軟——這無異于重蹈移動互聯網時代被應用商店「抽成」的覆轍。顯然，扎克伯格不愿再犯同樣的錯誤。

第二，延續其「元宇宙」的終極愿景。無論是構建一個開放的虛擬世界，還是打造標志性的元宇宙體驗，都極度依賴強大的通用 AI 模型和背后的算力基礎設施。從將 Facebook 更名為 Meta 的那一刻起，扎克伯格就已將公司的命運押注于這個未來，而 AI 基建是其不可或缺的基石。

第三，為其硬件戰略鋪路。自 2014 年收購 Oculus 以來，Meta 在硬件上的探索從未停止。從 Quest Pro 到智能眼鏡 Ray-Ban Meta，再到研發中的 AR 眼鏡 Orion，其目標始終是在下一代人機交互設備中占據一席之地。在 AI 定義硬件的時代，擁有一個能跨設備調用的自有大模型，已成為其硬件戰略能否成功的必要條件。

可以清晰地看到，與谷歌、微軟利用 AI 來增強現有業務并平穩過渡到下一個時代不同，Meta 的豪賭，是為了贏得一張通往新時代的「入場券」，一個擁有更多可能性的未來。

Amazon、Meta、谷歌、微軟預計的現金流｜圖片來源：The Information

然而，這場豪賭的成本極其高昂，尤其是目前 AI 基建的利潤正大規模流向上游，英偉達、臺積電等芯片巨頭接住了大部分訂單，而模型廠商則背負著沉重的采購與運營成本。更嚴峻的是，技術迭代的速度遠超以往：云服務商芯片的壽命正從 5-6 年縮短至可能僅剩 3 年，數據中心技術也可能在 5 年內過時，這意味著天價基建投資面臨著極高的貶值風險。

在芯片吞噬大部分利潤、算力仍顯不足的背景下，巨額的資金投入能否換來可持續的盈利，成了一個巨大的問號。

正因預見到這一點，科技巨頭們正積極從別處開拓利潤。無論是 B 端的企業服務，還是 C 端的訂閱應用，現有的模型廠商們都希望通吃市場，以支撐前期研發投入。Meta 之所以同時押注大模型與 XR 硬件，或許也正是為了開辟多元化的業務線，來為這場關乎未來的生存之戰輸血。

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轉型之路，為何 Meta 走的困難重重？

當一家科技公司成長為巨頭，轉型的陣痛幾乎成為必然的命運分水嶺。順利者如谷歌與英偉達，總能在技術浪潮轉折處精準卡位，乘勢而上；曲折者如微軟與英特爾，則往往需經歷幾番試錯與重構，才找到通往新增長的道路。

作為萬億美元市值俱樂部中最年輕的成員，Meta 的成長路徑曾被視為典范—，憑借強大的社交網絡效應與全球人口紅利，它在數字廣告的黃金時代實現了爆發式增長。然而，也正是這份「年輕」，使其在判斷轉型時機與規劃路徑方面，顯露出與成熟巨頭之間的差距。

尤其當 Meta 在短短四年內接連啟動兩次重大戰略轉向，從「元宇宙」到「AGI 基建」，市場看到的是創始人敢于顛覆自我的勇氣，卻也暴露出其在戰略連貫性與業務協同上的思考不足。投資者與內部團隊都難以看清一條清晰可信的增長曲線，反而目睹公司在多個產業尚處早期階段時，便以巨額投入押注一個難以量化的未來。

可以說，扎克伯格始終在積極探索未來的各種可能性，但 Meta 整體仍處于一家「年輕公司」的成長探索期——敢試錯，卻也易搖擺。而通往通用人工智能（AGI）的征途，注定不是一場短時決戰，而是一場關乎耐力、資金與信念的長期戰爭。

在這場戰爭中，Meta 最需要贏得的，或許不是技術突破，而是投資者的信任。在愿景尚未轉化為營收、投入仍不斷加碼的當下，說服市場繼續保持耐心，將極度依賴創始人個人的信譽與說服力，這將是扎克伯格作為領導者面臨的最大考驗。（徐珊）