Meta 最新推出 AI 模型 Muse Spark 1.1，以及转向付费开发者模式，近期成为市场关注焦点。不过，真正推动 Meta 股价持续走高的原因，并非新模型本身，而是一份曝光的内部文件揭露其 AI 基础设施建置成本远低于市场预期，使投资人重新评估其庞大资本支出的投资报酬率。

根据《路透》取得并检视的 Meta 内部备忘录，美国银行证券 (BofA Securities) 分析师 Justin Post 因此重申对 Meta Platforms (META-US)的「买进」评等，并维持 835 美元目标价。分析认为，Meta 打造 AI 算力基础设施的效率远高于市场估计，成为近期股价上涨的真正催化剂。

市场过去一直担忧 Meta 庞大的 AI 投资将侵蚀现金流。建设大型 AI 资料中心需要巨额资本支出、电力及运算设备，因此 Meta 今年高达 1,450 亿美元的资本支出预算，始终是市场质疑焦点。

不过，根据曝光的内部文件，Meta 正大幅扩建 AI 运算能力，且成本控制优于预期。

资料显示，Meta 计划于 2026 年至 2027 年间新增总计 14GW(吉瓦)AI 运算容量，其中 2026 年截至目前已部署约 1GW，下半年预计再增加 5.5GW，使今年全年新增容量达 6.5GW。

美银证券原先估算，Meta 每新增 1GW 运算能力约需投入 450 亿美元，但依据内部文件揭露的建设进度，以及 Meta 预计投入约 1,450 亿美元资本支出推算，实际成本约降至每 GW 仅 220 亿美元，几乎只有原先估算的一半。

Justin Post 指出，备忘录所揭露的 2026 年新增 6.5GW 运算容量，远高于美银原先预估的 2.6GW。若该数据接近实际情况，代表 Meta 已成功将每 MW(百万瓦)AI 运算容量建置成本压低至远低于美银及市场普遍预估的水准。

分析师认为，这项突破意味着 Meta 并非只是持续砸钱投入 AI，而是建立出效率极高的 AI 基础设施，其投资效益将显著优于市场原先预期。

Justin Post 进一步指出，若 Meta 能将 AI 运算容量建置成本控制在每 GW 低于 300 亿美元，其经济效益将明显优于其他大型科技公司。依据美银估算，亚马逊 (Amazon.com)(AMZN-US) 与 Alphabet (GOOGL-US)旗下 Google Cloud 每 GW 运算能力每年可创造约 100 亿至 160 亿美元云端营收；相较之下，近期 SpaceX 相关 AI 算力合作案，每 GW 每年合约价值约介于 400 亿至 500 亿美元之间，因此 Meta 未来可望具备更优异的投资报酬。

此外，《路透》报导指出，Meta 完成测试后，计划今年秋季正式量产代号「Iris」的自研 AI 晶片，以降低对 GPU 的依赖。

Iris 将由博通 (Broadcom)(AVGO-US) 与台积电 (TSM-US) 协助制造，预计 9 月开始投入量产。Meta 并规划至 2027 年间约每六个月推出一款新一代自研 AI 晶片，同时与博通及台积电等合作伙伴签署多年期供应协议，建立长期晶片供应链。

不过，美银认为，Iris 今年秋季才开始量产，因此并非推动 2026 年建置成本下降的主因，意味 Meta 目前展现出的成本优势，主要来自资料中心建设与基础设施本身的效率提升，而非新晶片效益。

Justin Post 表示，虽然 Iris 尚未正式量产，不太可能已对 2026 年运算容量成本带来重大影响，但 Meta 在自研晶片上的持续进展仍属重大利多。参考 Google TPU 及 Amazon Trainium 等自研 AI 晶片已成功提升云端服务获利能力，Meta 建立完整晶片蓝图，有望进一步强化 AI 基础设施投资报酬，也支持 Meta 执行长对 AI 资本支出回报的乐观看法。

分析指出，近期市场焦点多放在 Meta 推出新 AI 模型及产品策略调整，但真正推升股价的是 AI 基础建设经济效益的大幅改善。随着 Meta 成功将 AI 算力建置成本压低至远低于市场预期，同时建立自主晶片供应链，市场开始相信其庞大的 AI 资本支出将有机会带来长期且可观的获利回报，而非仅是高成本投入。