Meta 旗下的 Facebook 總監 Tom Alison 最近在摩根史坦利的科技論壇上，分享了 Meta 到 2026 年的技術路線圖，這份藍圖最重要的內容就是預告，每個 Meat 旗下的社群平台，都會各自有單一 AI 模型在平台上推薦內容給使用者們。

Tom Alison 解釋 Meta 發展 AI 到目前為止有三階段，第一階段算是更新基礎設施，要從較傳統的伺服器架構大幅轉向 GPU，這部分 Meta 已花費了數十億美元購買 Nvidia 的 GPU，要確保有合適的硬體可擴增推薦模型規模，同時用來研發生成式 AI 應用。

Meta 正在探索的生成式 AI 應用包括動態消息中的聊天機器人，當使用者看到一則由平台推薦的貼文，能請 Meta AI 提供摘要；另外，Meta 也在實驗將 AI 導入 Facebook 社團中，讓社團成員向 AI 助理提問並獲解答。

第二階段是伴隨著 LLM 崛起，Meta 看到了大型 AI 模型處理大量數據以及處理通用任務的能力，因此判斷建構起可跨產品使用的龐大推薦模型是可行的。

Meta 通常每個產品（Facebook 動態、Facebook 社團、Reels 等）都有獨立的推薦模型，但於去年對 Reels 測試了此種新模型架構，助 Facebook Reels 觀看時間增加 8% 到 10%。

Meta 現在已踏入第三階段，要由單一模型驅動橫跨各平台的影片生態系以及動態消息，對使用者帶來的影響是，如果在 Reels 中看到感興趣的內容，返回動態消息就可看到更多類似的內容。

：Chris

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