Meta 在 2026 年第一季度财报电话会议上披露，截至 3 月下旬，其商业 AI 工具每周处理约 1000 万次对话，较年初的 100 万次增长 10 倍。该公司正在部署其全新的大语言模型 Muse Spark（由 Meta Superintelligence Labs 开发）为这些产品提供支持，并正在探索未来的商业化策略。

规模增长

周对话量 10 倍的增长，代表着企业将 Meta 的 AI 产品整合到自身运营中的方式发生了实质性转变。不同于面向消费者的 AI 助手，Meta 的商业 AI 工具专为企业管理场景设计——客服自动化、销售支持、内部知识检索和运营决策。

Meta CEO 马克·扎克伯格将商业 AI 板块描述为"Meta 历史上增长最超预期的产品之一"，并指出其增速超过了内部预期。该公司尚未公布该板块的收入数据。

Muse Spark 基础设施

Meta Superintelligence Labs 开发的 Muse Spark 模型——是这一规模化产品的核心。Muse Spark 专为商业应用场景设计，要求模型具有一致的真实性、持续的多轮对话记忆和结构化输出能力。

与通用前沿模型不同，Muse Spark 在企业场景中优先考虑可预测性和可控性。在企业环境中，幻觉和不可控输出比消费者应用场景具有更高的运营风险。

对 AI 市场的影响

Meta 在商业 AI 领域的快速扩张，给 IBM Watson、Microsoft Copilot 和 Salesforce Einstein 等成熟企业 AI 提供商带来了压力。Meta 的优势在于——凭借其在 WhatsApp、Instagram 和 Facebook Messenger 上的现有社交关系图数据和分发渠道，这是独立 AI 平台难以复制的。

每周 1000 万次对话的里程碑，相对于 Meta 产品矩阵每日数十亿条消息的体量而言仍然较小，这意味着如果企业采用进一步深化，增长空间仍然巨大。