“随着技术发展，人们曾认为企业在基础设施技术上的支出会大幅减少。但实际情况是，企业在每单位基础设施上的花费确实会大幅降低，但随后，他们会对之前因成本过高而从未尝试的新项目产生兴趣，想着还能搭建些什么，最终往往总体支出会大幅增加。”他也指出，整体看，推理成本将显著降低，这对客户和公司业务都将是积极影响。
Meta首席财务官Susan Li也表示，公司仍然致力于针对AI训练和推理进行基础设施相关投资。“因为目前还不十分明晰我们到底需要什么，例如不知道我们的推理用途到底有多广泛——这是我们竞争优势的真正来源。所以，我们也很兴奋，因为仍有空间在推进更有效地运行这些工作负载。”
她重申，当前正处于AI资本支出的早期阶段，还无法完全落实未来整体格局将如何演变。有资格谈论的是，GenAI将有许多全新、更简单的方法，来丰富生态系统，这显然对应用程序家族（the Family of Apps）的体验有很大帮助。
“我仍然认为，随着时间的推移，从服务质量和服务规模角度看，大力投资资本支出和基础设施将是一个战略优势。”Susan Li说道。
根据Meta拆解，2025年针对AI基础设施的投入主要涵盖三方面：其中大部分将用于GPU部署，此外对构建更高容量的网络能力、光传输能力等也将持续。
“我认为现在落实长期资本密度还为时过早。因为要考虑的因素很多，包括底层模型的进步速度、效率；Gen AI产品的用例方向；一代硬件创新带来了哪些性能和效率提升等。”Susan Li表示。
可以从一个案例对此进行解读。关于AI/MR眼镜品类，多家硅谷大厂其实已经投入多年。即便根据Meta最新财报，其Reality Labs（虚拟现实实验室）仍然巨亏50亿美元，但近两年来在该领域风靡全球，甚至带火AI终端发展新一轮周期的产品，Quest系列和Ray-Ban Meta也都出自其手。由此不能忽视在AI应用探索过程中需要投入的前期成本。
从一个行业的正常发展逻辑来说，先行者往往会需要投入更多进行摸索，导致后来者在成本方面会有一些优势。只是DeepSeek的出现让这种差异对比明显，但并不能由此就认为巨头们对AI的投资就完全属于“浪费”，只是可能会存在一些可及性和有效性的问题。
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