Meta's internal AI incubator develops OpenRouter as a competitor to reduce code development computing power costs

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。