Meta旗下负责孵化AI产品与工具的内部实验室，正在开发一款对标OpenRouter的调度服务。该服务可将不同AI任务分流至性价比更高的大模型运行，以此降低整体算力开支。 这家名为AAI Labs的孵化器隶属于Meta应用AI工程团队。Meta于今年3月正式组建该部门，员工可在此申报各类面向公司内部使用的AI产品与服务项目，成熟项目后续也有望对外正式发布。媒体查阅的内部文件显示，项目提案获批后，公司会组建小型专项团队完成产品开发，评估是否对外上线。 一份7月的内部备忘录显示，AAI Labs目前已有约200个立项项目，覆盖C端消费产品、开发者工具、企业内部算力基建三大方向。 本次研发的模型调度系统代号Switchboard（总机调度平台），便是其中立项之一。这套系统会先判定用户、智能体发起请求的难易等级，再自动匹配适配的AI模型处理任务：简单请求分配给体量更小、调用成本更低的模型，运作逻辑和OpenRouter的自动路由产品基本一致。 知情人士透露，和AAI Labs多数孵化项目一样，Switchboard现阶段尚处于早期研发阶段，最终未必会正式对外商用落地。但项目申报文档写明：Meta可先在内部部署该系统压降算力成本，待技术成熟后，向大规模部署AI代码智能体的企业开放对外服务。 AAI Labs的一众项目，体现出Meta的战略思路：依托巨额AI投入，在广告主业之外，挖掘全新产品形态、商业业务与营收渠道。Meta预估，本年度公司在AI算力基建、配套硬件设施上的总开支或将达到1450亿美元，相较2025年支出翻倍以上；同时公司一直在重组工程架构团队，加码AI研发实力。 该孵化器依托全员创意征集模式快速迭代AI产品原型，产出的成果要么优化Meta自身内部运营效率，要么打磨为独立产品推向市场。 与此同时，Meta也一直在想方设法管控面向程序员、全体员工开放的AI工具带来的巨额开销。媒体此前报道，Meta今年6月刚在全公司推广AI工具普及使用，短短数周后就出台了AI词元（Token）调用限额，同时搭建内部核算平台，统一监控AI费用消耗、强制执行各部门Token预算管控。 AI模型路由服务的行业价值 OpenRouter凭借一站式接入多款大模型、帮助开发者控本增效的能力，收获了大量开发者用户。上周消息，OpenRouter正在接洽头部科技大厂的收购邀约，这笔交易有望让其估值再暴涨数十亿美元，该企业4月最新估值为13亿美元。 模型路由技术在去年迎来行业大范围关注，导火索是OpenAI发布GPT-5，该模型内置调度机制，用户输入简单指令时会自动切换低成本模型处理请求。Databricks、帕兰提尔等企业也都自研了专属路由工具，用于管控算力成本、提升整体运行效率。 Meta内部文件写明了Switchboard要解决的核心痛点：“即便是最简单的代码编写需求，我们现在也统一按照顶级大模型的资费标准付费。”项目方案里提到，绝大多数代码智能体的工作任务，轻量化模型就足以承接，仅有少量高难度任务需要调用昂贵的前沿旗舰大模型。文件原文写道：“当前所有任务均由单一模型承接，简单任务造成资金浪费，复杂任务又会出现算力性能不足的问题。” 文档还指出，推理成本过高，是Meta无法在全公司大范围落地AI智能体的核心阻碍：“成本天花板，限制了AI智能体的规模化部署。” Meta官方对此采访不予置评。 AAI Labs还有另一款在研产品：适配苹果CarPlay、安卓车载互联系统的AI车载向导应用。另一份内部规划文件介绍，这款产品依靠AI实时讲解沿途地标景观，驾驶员可直接语音查询景点相关资讯。产品定位为Instagram地图功能的延伸，未来计划接入地理位置短视频（Reels）、旅行推荐服务，后续还可联动Meta雷朋智能眼镜使用。文件表示，该应用会先面向内部员工内测，评估完成后对外公开发布。 AAI Labs的设立，契合扎克伯格顶层战略构想：AI技术能够让小型团队更快完成产品落地迭代。扎克伯格在4月分析师电话会上表示，AI智能体能够让小团队高效推进研发进度，催生海量创新成果；他同时提出，Meta依托AI有望打造出至多50款全新独立应用。 |
