美國時間週三，Meta公司一位高層透露，公司正在對人工智慧進行重大投資，旨在打造一個先進的系統，能夠支援Facebook等旗下各個平台影片的推薦引擎。

Meta旗下負責Facebook平台的湯姆艾里森（Tom Alison）透露，這個專案是該公司「2026年技術發展藍圖」的關鍵一環。他詳細解釋稱，這款全新AI推薦模型將不僅支援類似TikTok的Reels短影片服務，還將涵蓋更多的傳統長影片內容。

艾里森在舊金山的摩根士丹利科技會議上提到，目前Meta對各產品均採用獨立的推薦模型，如Reels、Groups和核心的Facebook資訊流等。新的巨型AI模型預計將改變這一局面，實現平台間的統一推薦。

作為Meta進軍人工智慧領域的重要一步，該公司已在購買英偉達GPU上投入數十億美元。這些GPU是AI研究人員訓練大語言模型的主要工具，為ChatGPT等生成式人工智慧模型提供動力。

艾里森還具體說明了Meta技術藍圖的“第一階段”，即公司正在將現有推薦系統從傳統電腦晶片轉向GPU，以提高產品性能。

他透露，受去年大語言模式熱潮影響，Meta高層對這些模式處理大量資料及具備聊天等通用能力的表現深感震撼。因此，Meta看到了開發能跨產品應用的巨型推薦模型的潛力，並在去年迅速建造了這個新架構。目前，該模型已在Reels短視訊服務上初步測試。

艾里森進一步指出，這種新的「模型架構」在Facebook核心應用上取得顯著成效，幫助增加了8%至10%的觀看時間。這顯示該模型在數據學習能力上超越前代模型。

他強調，Meta正在加大投資，以確保能夠在合適的硬體上擴大這些模型的規模。目前，該公司正在系統架構的“第三階段”，重點是驗證新技術的有效性，並推廣至多個產品。

埃里森表示：「我們的目標不僅是為Reels短視頻服務提供動力，還計劃使用單一的巨型模型驅動整個視頻推薦生態系統，並最終將信息流推薦產品納入其中。我們相信，這不僅能讓推薦內容更吸引人、更相關，還能提升推薦引擎的反應速度。”

若計劃成功，它將如何改變使用者體驗？艾里森解釋說：“例如，用戶在Reels中發現感興趣的內容，當回到Facebook資訊流時，基於先前的數據和模型分析，我們能為他們展示更多類似內容。”

為支撐這項宏偉計劃，艾里森透露Meta已累積大量GPU資源。這些高效能運算單元不僅用於驅動視訊推薦模型，還將支援公司在更廣泛生成式人工智慧領域的項目，例如開發智慧數位助理。

Meta正探索生成式人工智慧技術的多種應用場景，包括在核心資訊流中加入更複雜的聊天工具，讓使用者在看到感興趣的內容時，透過簡單操作就能獲得更多相關資訊。例如，面對泰勒絲（Taylor Swift）的相關推薦帖子，用戶可能只需點擊一個按鈕，即可向Meta AI提問，獲得更多資訊。

此外，Meta也計畫將AI聊天工具整合至群組中，例如在Facebook的烘焙群組中，成員能就甜點製作問題直接從數位助理獲得答案。

埃里森說：“我相信，我們有能力將生成式人工智慧帶入多用戶的互動環境中去。”