Meta旗下个人AI助手Muse的用户数量迅速攀升，但服务器端的压力已提前显现。过去11天里，Muse的日活跃用户数激增约10倍，达到70万，然而服务降级、Agent任务执行失败等问题也随之出现，计算能力的瓶颈逐渐显露。
Muse近期遭遇了多项服务异常，包括资源消耗远超内部测试预期、部分功能被降级，以及Agent在执行复杂任务时频繁出错。 在一次压力测试中，Muse尝试同时创建120个子Agent，最终只有33个成功运行，这表明实际负载已对服务稳定性构成挑战。
根据网络分析机构Similarweb的数据，Muse目前的日活跃用户约为70万。值得注意的是，这一增长尚未覆盖所有潜在用户：Muse目前仅面向美国和加拿大开放，且WhatsApp和Instagram的注册入口尚未全面开放。如果后续扩大开放范围，服务器端的计算压力将进一步增加。
Muse的核心问题在于其高计算资源占用的运行架构。Meta为每位用户配置了独立的云端虚拟机，随着用户规模扩大，CPU、内存和存储需求将同步增长，这使得基础设施扩容成为Muse规模化必须面对的难题。
尚未突破百万日活，Muse已频繁出现服务异常
Muse的服务压力已表现出多个具体迹象。9月9日，Meta首席AI官Alexander Wang透露，Muse早期的实际使用量“远超预期”，用户消耗量约为内部测试群体的10倍，Meta随后调整了token使用策略并提高了额度。
与此同时，第三方状态监测平台SaaSHub目前将Muse标记为“Degraded”，即服务仍可访问，但部分用户持续报告问题，其中“无法搜索”是最常见的反馈。
Agent的执行能力也受到并发负载的考验。一名AI研究人员近期进行压力测试，要求Muse同时创建120个子Agent，最终只有33个成功，另外87次创建失败。测试显示，在高并发任务下，Muse的Agent编排能力存在一定限制。
这些现象并不能直接证明问题均由算力不足引起，但它们反映出Muse的实际运行负载已明显高于早期测试的预期。
独立虚拟机架构推高算力需求
Muse的算力压力很大程度上源于其底层架构。为了降低隐私和安全风险，Meta为每位用户分配了独立隔离的云端虚拟机，配置包括2个虚拟CPU、8GB内存和100GB固态硬盘，并配备专属浏览器，用于存储用户数据和凭证。
按照上述配置，在不进行负载共享的理想情况下，若用户达到1亿，Meta需要约2亿个CPU核心，相当于约158万颗采用126核配置的AMD EPYC处理器，同时还需要800PB内存和1万PB固态存储。
Muse还配备了名为“Sentinel”的安全机制，持续监控智能体运行环境。智能体完成交易前，需要同时获得Sentinel批准和用户明确确认，这套多层安全机制也增加了系统运行的计算开销。
用户扩张与商业化同步推进
Muse定位为能够执行多步骤任务的个人AI智能体，可以代替用户操作云端浏览器、浏览网页并完成相关事务，即使用户关闭应用，也能继续在后台运行。
Meta正进一步扩大Muse的交互入口。除Meta智能眼镜外，公司还在开发名为Muse Charm的钥匙链形态独立设备，预计今年12月发货。WhatsApp和Instagram目前尚未开放Muse注册，未来仍有进一步扩大用户覆盖面的空间。
商业化也已开始铺开。扎克伯格本周表示，Meta将从Muse促成的交易中收取少量佣金。 目前，Muse每周向用户提供最多1亿个免费token，重度用户的付费订阅起价约为每月20美元。
随着Muse从当前规模继续向更大用户群扩张，Meta需要解决的不只是新增用户带来的需求，还包括如何维持Agent执行能力和服务稳定性。 独立虚拟机架构意味着CPU、内存和存储需求将随用户规模同步扩大，这也将对Meta的数据中心投入和基础设施采购提出更高要求。
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本文来自微信公众号“华尔街见闻”，作者：李佳，36氪经授权发布。
