最近，Meta内部出现了一项值得关注的新动向。其专注于AI产品与工具的内部孵化器，正在开发一款对标OpenRouter的服务。简单来说，就是通过将部分AI任务调度到成本更低的模型上执行，从而有效节省开支。

这个孵化器名为AAI Labs，隶属于Meta的应用人工智能工程团队。今年3月刚刚组建，员工可以自行申报面向内部使用的AI产品与服务项目，如果项目成熟，未来也有机会对外发布。根据相关科技媒体查阅的内部文件，一旦项目提案获得批准，公司就会组建小型团队推进开发，并选择合适的时机推出产品。

AAI Labs正在研发的这款竞品，核心思路与OpenRouter高度相似——通过将任务分流至低成本AI模型来实现降本。AAI Labs本身是3月成立的应用人工智能工程团队的一部分，员工可以申报项目，成熟的项目有望从内部应用转向对外发布。

一份7月的内部备忘录显示，AAI Labs目前已有大约200个获批项目，覆盖范围相当广泛：包括面向消费者的产品、开发者工具，以及内部基础设施。

其中，一个名为Switchboard的AI模型调度路由工具，正是本次的重点项目。该工具会对任务难度进行评分，并根据评分结果决定由哪个模型来处理人类用户或AI智能体发起的请求。文件指出，简单请求会自动分配给规模更小、成本更低的模型，这与OpenRouter的自动路由产品逻辑基本一致。

当然，知情人士透露，Switchboard与AAI Labs内部许多项目一样，目前仍处于早期研发阶段，最终未必会正式推出。但项目提案文件显示，负责该项目的Meta团队表示，公司既可以在内部率先使用Switchboard实现降本，也可以面向那些大规模部署AI代码智能体的机构，直接公开发布这款产品。

AAI Labs孵化的这些项目，实际上折射出Meta的一个宏大战略：将巨额AI投入转化为广告业务之外的新工具、新业务板块和新收入来源。公司预测，今年在AI基础设施、设备及配套设施上的支出可能达到1450亿美元，比2025年翻了一倍还多；与此同时，Meta也在不断重组工程团队，强化AI研发能力。

这些项目也反映出Meta的一种策略：依靠员工自主推动创新，快速搭建AI产品原型。这些产品既能优化内部运营，也能作为独立产品推向市场。

此外，Meta也一直在寻求控制给程序员和其他员工采购AI工具所带来的数十亿美元开销。此前有科技媒体报道，今年6月Meta就告知员工，公司要开始限制AI令牌用量了；而就在几周前，公司还在大力推动全体员工广泛使用AI工具。与此同时，Meta还搭建了内部平台，用于追踪AI相关支出、执行令牌预算管控。