多家外媒報導，Meta 週四 (9 日) 推出人工智慧 (AI) 模型 Muse Spark 1.1，正式跨足 AI 程式設計與代理式 AI(Agentic AI)市場，並首度公布 API 收費方案，希望藉由更具競爭力的價格，與 OpenAI、Anthropic 等業者正面開戰，同時加速 AI 業務商業化。

Meta 週四股價勁揚 4.7%，收在 631.48 美元，市場看好公司推出首款付費人工智慧 (AI) 程式設計模型 Muse Spark 1.1，加上傳出自研 AI 晶片 Iris 將於 9 月進入量產，有望提升 AI 業務變現能力、降低資料中心成本，緩解投資人對龐大資本支出的疑慮。

Meta 週四正式發布代理式 AI(Agentic AI) 程式設計模型 Muse Spark 1.1，模型性能可與 OpenAI 及 Anthropic 等領先業者相媲美，也象徵 Meta 正式進軍企業 AI 程式設計市場。

法國巴黎銀行 (BNP Paribas) 分析師 Nick Jones 指出，Muse Spark 1.1 是 Meta 首款採付費模式的 AI 模型，代表公司開始建立 AI 產品直接營收來源。開發者可透過新推出的 Meta Model API 平台存取模型，為 Meta 開啟 AI 商業化的新里程碑。

Jones 表示，Meta 未來若進一步推出雲端運算服務，搭配 AI 模型 API 收費，將可為公司帶來廣告業務以外的新收入來源，顯示 AI 投資已逐漸建立清晰的獲利模式。

Meta 近年持續大舉投資 AI 基礎建設，包括成立 Meta Superintelligence Labs、延攬頂尖 AI 人才及興建大型資料中心，但市場始終質疑，公司投入數十億美元後，AI 業務何時才能貢獻實質回報。

本月稍早，市場傳出 Meta 擬透過新成立的 Meta Compute 部門，將資料中心算力提供給第三方使用，分析師看法不一。部分人士認為，這代表 Meta 調整 AI 策略並尋求控制資本支出；另一些分析師則認為，此舉將為 Meta 開闢新的營收來源。

Jones 指出，無論是未來的雲端服務，或是 Muse Spark API 收費機制，都將帶來增量收入，並「展現 Meta AI 投資具有清楚且立即的高報酬路徑」。

同一天，《路透》週四報導，Meta 代號為 Iris 的自研 AI 晶片預計 9 月開始量產，成為公司自 2023 年啟動 Meta Training and Inference Accelerator(MTIA) 計畫以來的重要里程碑。

市場認為，Iris 若順利量產，可望降低 Meta 對輝達 (Nvidia)(NVDA-US)AI 晶片的依賴，並降低 AI 運算及資料中心建置成本，進一步提升公司 AI 業務的獲利能力。

《路透》同時指出，Meta 計畫將資料中心運算能力由 2026 年的 7GW 擴增至 2027 年的 14GW。消息一度引發市場擔憂 AI 資本支出將持續攀升，使 Meta 股價早盤承壓，但隨著 Muse Spark 1.1 發布及 Iris 量產消息提振市場信心，股價終場翻紅並大漲 4.7%。

Jefferies 分析師 Brent Thill 表示，Meta 仍將持續擴大 AI 投資與雲端布局。Meta 日前透露，位於美國俄亥俄州的 Prometheus 資料中心已於 7 月正式上線，公司預期，隨著 AI 需求持續成長，算力及基礎設施需求仍將進一步增加。

德銀 (Deutsche Bank) 分析師 Benjamin Black 則預估，若 Meta 未來採用 Iris 與輝達晶片混合部署資料中心，2027 年資料中心成本最高可望降低 35%。

Black 表示，MTIA 計畫持續推進，有助於改善 AI 推論 (Inference) 及推薦系統等工作負載的成本結構，Meta 新增成本可能沒有市場原先擔憂的那麼高，而 AI 業務帶來的高毛利營收機會，反而可能高於市場預期。