Meta wdrożyła nową generację Andromedy, czyli systemu, który wybiera reklamy dla użytkowników Facebooka i Instagrama, i według firmy ocenia on teraz ponad miliard reklam na sekundę na jednym serwerze GPU. To 100-krotny wzrost przepustowości względem wersji z 2024 roku, przy czym sama Andromeda od 2025 roku zwiększyła według Mety liczbę konwersji na Facebooku o 2,4 proc.
- Nowa generacja systemu Meta Andromeda ocenia ponad miliard reklam na sekundę na jednym serwerze GPU, co stanowi 100-krotny wzrost przepustowości względem wersji z 2024 roku.
- Andromeda wykorzystuje architekturę mixture-of-experts (MoE) i przeniosła wszystkie obliczenia – od pobierania embeddingów po końcową ocenę reklamy – na jeden serwer GPU, dzięki czemu ruch sieciowy spadł około 100 razy.
- Według Mety Andromeda zwiększyła od 2025 roku liczbę konwersji na Facebooku o 2,4 proc., przy czym w tym samym czasie średnia cena reklamy w aplikacjach Mety wzrosła o 14 proc. rok do roku, a przychody reklamowe firmy w trzecim kwartale 2026 roku wyniosły 63,06 mld dolarów.
Szczegóły opisał 28 października 2026 roku dwunastoosobowy zespół inżynierów Mety na blogu Engineering at Meta. Wpis jest techniczny i dość hermetyczny. Pod warstwą żargonu kryje się jednak informacja ważna dla każdego, kto płaci za reklamy na Facebooku i Instagramie: system decydujący o tym, czy reklama w ogóle ma szansę zostać komuś pokazana, przegląda dziś całą pulę kwalifikujących się reklam modelem prawie tak dokładnym jak ten, który dotąd stosowano dopiero na końcu procesu.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Andromeda decyduje, które reklamy w ogóle trafią do dalszej oceny
Andromeda odpowiada za pierwszy etap wyboru reklam w systemie Mety, nazywany po angielsku retrieval. W ciągu milisekund zawęża ogromną pulę reklam, które dana osoba może zobaczyć, do niewielkiej grupy najlepszych kandydatów. Dopiero ich dokładnie ocenia drugi, znacznie droższy obliczeniowo etap rankingu, który wybiera ostateczną reklamę.
Pierwszą wersję Andromedy Meta opisała w grudniu 2024 roku. Działała wtedy na układach NVIDIA GH200 Grace Hopper, czyli module łączącym procesor Grace z akceleratorem graficznym Hopper. Firma podawała, że pojemność modelu wzrosła 10 000 razy, skuteczność wyszukiwania trafnych kandydatów (recall) o 6 proc., a jakość reklam w wybranych segmentach o 8 proc. Według serwisu PPC Land w czwartym kwartale 2025 roku Meta uruchomiła Andromedę także na układach AMD i na własnych akceleratorach MTIA.
Od tamtej pory pula reklam gwałtownie urosła. Inżynierowie Mety piszą, że narzędzia generatywnej AI pozwoliły reklamodawcom szybko stworzyć setki milionów nowych reklam. System z 2024 roku oceniał dziesiątki milionów reklam na sekundę na jednej karcie GPU. Nowe zapotrzebowanie wymagało przepustowości liczonej w miliardach.
Meta przeniosła do wyboru reklam architekturę znaną z dużych modeli językowych
Nowa Andromeda korzysta z architektury mixture-of-experts (MoE), znanej z dużych modeli językowych. W MoE model składa się z wielu wyspecjalizowanych podsieci, tzw. ekspertów, a dla każdego zapytania uruchamiana jest tylko część z nich. Dzięki temu model może być rozbudowany bez proporcjonalnego wzrostu kosztu obliczeń.
Meta wprowadziła zmiany w trzech częściach modelu:
- Opis użytkownika: zamiast jednej sieci opisującej zainteresowania użytkownika działa zespół wyspecjalizowanych sieci-ekspertów. Korzystają z historii interakcji z reklamami, reprezentacji grup użytkowników, cech semantycznych wyliczanych przez modele językowe i sygnałów aktywności z różnych aplikacji Mety.
- Opis reklamy: reklama jest kodowana razem z bieżącym kontekstem wyświetlenia, więc dalsze warstwy dostają jej opis uwzględniający sytuację.
- Warstwa dopasowania: dotychczasowe gęste sieci neuronowe zastąpił mechanizm bramkowania oparty na uwadze (attention), który dla każdej reklamy kieruje obliczenia tylko do najbardziej pasujących ekspertów.
Efekt według Mety: jakość dopasowania zbliżona do etapu rankingu przy mniej więcej 300 razy mniejszej liczbie operacji zmiennoprzecinkowych (FLOPs) w czasie działania niż w modelu z 2024 roku.
Cały proces wyboru reklam działa teraz na jednym serwerze GPU
Druga zmiana dotyczy samego systemu. Meta połączyła wszystkie obliczenia dla pary użytkownik-reklama, od pobrania osadzeń (embeddingów) po końcową ocenę, w jedno jądro GPU. Na jednym układzie GH200 takie jądro przetwarza ponad 10 mld reklam na sekundę.
Powód jest prozaiczny. Przy miliardach reklam na sekundę wąskim gardłem przestaje być moc obliczeniowa. Staje się nim pamięć HBM (High Bandwidth Memory), czyli szybka pamięć umieszczona przy procesorze graficznym. Nawet mały wynik pośredni zapisywany dla każdej reklamy daje terabajty transferu na sekundę. W nowym rozwiązaniu wyniki pośrednie zostają w rejestrach i pamięci współdzielonej układu i w ogóle nie trafiają do HBM.
Trzecia zmiana usunęła ruch sieciowy. Wcześniej dopasowanie reklam do reguł targetowania ustawionych przez reklamodawców i wybór najlepszych kandydatów odbywały się na osobnych serwerach CPU, które przesyłały listy reklam do akceleratorów przez sieć. Teraz wszystkie trzy etapy działają na jednym serwerze GPU, który dostaje tylko zwięzłe zapytanie z cechami użytkownika i zwraca gotową listę najlepszych reklam. Ruch sieciowy spadł około 100 razy. Inżynierowie przyznają, że przeniesienie indeksu na GPU było trudne, bo reguły targetowania obejmują kilkadziesiąt kategorii cech, a indeks musi się aktualizować w czasie rzeczywistym, gdy reklamy powstają, zmieniają się albo wygasają.
Autorzy wpisu formułują wniosek wprost: „Największe zyski daje projektowanie modelu, systemu i sprzętu jako jednego, zintegrowanego stosu” / „The largest gains come from designing model, system, and hardware as one integrated stack”.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
NVIDIA pomogła przyspieszyć poszczególne elementy od 2 do 5 razy
Na początku 2026 roku Meta i NVIDIA rozpoczęły współpracę, która miała sprawdzić, jak blisko sprzętowego limitu jest Andromeda. NVIDIA dostarczyła zoptymalizowane jądra GPU, Meta zintegrowała je i przetestowała cały potok. Każdy element przyspieszył od 2 do 5 razy.
| Element systemu | Wynik po optymalizacji | Zmiana |
|---|---|---|
| Sieć bramkująca MoE | ponad 10 mld reklam/s (wcześniej 2,4 mld) | 5,3 raza szybciej, ok. 85 proc. maksymalnej przepustowości HBM |
| Kwantyzacja INT8 | do 2 razy więcej niż FP16 | dokładność na poziomie 16-bitowej precyzji |
| Dopasowanie do indeksu targetowania | ponad 100 mld reklam/s | ponad 2 razy szybciej |
| Cały potok (test) | kilkukrotnie więcej niż obecna przepustowość produkcyjna | zmiany mają stopniowo trafiać do produkcji |
Najciekawsza obserwacja dotyczy sieci bramkującej. Według Mety działa ona równie szybko jak zwykłe mnożenie skalarne wektorów, najprostsza metoda oceny dopasowania, mimo że jest znacznie bardziej rozbudowana. Meta testuje już podobne optymalizacje na platformie Grace Blackwell i sprawdza, jak na wydajność Andromedy wpływają różne proporcje mocy CPU i GPU.
Czytam ten wpis z mieszanymi uczuciami. Inżynieria jest imponująca i bardzo konkretna: zamiast dokładać kolejne serwery, zespół Mety przestał przerzucać dane przez sieć i pamięć. To dobra lekcja dla każdego, kto dziś buduje infrastrukturę AI i myśli wyłącznie kategorią kolejnych zakupów GPU.
Wszystkie liczby pochodzą jednak od samej Mety. Nikt z zewnątrz nie sprawdził wzrostu konwersji o 2,4 proc. Firma nie podała też, z czym dokładnie go porównuje. Warto zestawić to z faktem, że w trzecim kwartale średnia cena reklamy w aplikacjach Mety wzrosła o 14 proc. rok do roku. Kto zyska na wydajności Andromedy bardziej: reklamodawca, który dostaje trafniejsze dopasowanie, czy Meta, której każdy GPU ocenia teraz więcej reklam przy niższym koszcie? Meta sama pisze w podsumowaniu o wyższych przychodach i niższych kosztach.
Druga sprawa to kontrola. Im lepszy automat wybierający reklamy, tym mniej reklamodawca decyduje o tym, kto jego reklamę zobaczy. Zostaje mu dostarczanie kreacji i budżetu. Dla małych firm bez specjalistów od kampanii to może być ułatwienie. Dla tych, którzy chcą rozumieć, za co płacą, system staje się jeszcze bardziej nieprzejrzysty.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Reklamy przyniosły Mecie 63 mld dolarów w jednym kwartale
Wpis o Andromedzie ukazał się tydzień po wynikach Mety za trzeci kwartał 2026 roku. Według raportu złożonego w amerykańskiej Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) przychody firmy wyniosły 64,6 mld dolarów, o 26 proc. więcej niż rok wcześniej. Prawie całość, 63,06 mld dolarów, przyniosła reklama. Liczba wyświetleń reklam wzrosła o 10 proc., a średnia cena reklamy o 14 proc.
Na czwarty kwartał Meta prognozuje przychody od 73 do 76 mld dolarów. Rośnie też skala automatyzacji: według PPC Land w lipcu 2026 roku Meta oceniła roczne tempo przychodów z pakietu Advantage+, czyli zautomatyzowanych kampanii, na ponad 75 mld dolarów. Każda funkcja Advantage+ zwiększa liczbę reklam, które Andromeda musi przejrzeć, bo system sam dobiera odbiorców, budżety i warianty kreacji.
Meta inwestuje w to ogromne pieniądze. Nakłady inwestycyjne w trzecim kwartale wyniosły 34,91 mld dolarów, a prognoza na cały 2026 rok to 135-145 mld dolarów.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polskie reklamy na Facebooku i Instagramie przechodzą przez tę samą Andromedę
Meta opisuje Andromedę jako system oceniający każdą kwalifikującą się reklamę na Facebooku i Instagramie. We wpisie nie ma mowy o ograniczeniu do wybranych rynków. Polska firma, która uruchamia kampanię w Menedżerze Reklam, korzysta więc z tego samego mechanizmu co reklamodawca z USA.
Dla polskich reklamodawców wynikają z tego trzy praktyczne wnioski:
- Reguły targetowania nadal obowiązują. Meta podkreśla, że przeniesienie indeksu na GPU zachowało pełną zgodność z regułami ustawionymi przez reklamodawców.
- Liczba i różnorodność kreacji ma znaczenie. Według Mety, cytowanej przez PPC Land, mniej kampanii o szerszym zasięgu z wieloma wyraźnie różnymi kreacjami daje Andromedzie większą pulę do wyboru i szybciej kończy fazę uczenia się kampanii.
- Rośnie konkurencja w samej puli. Skoro generatywna AI pozwala tworzyć setki milionów reklam, przewaga jednej poprawnej kreacji maleje.
Sam obserwuję, że polskie agencje coraz częściej rezygnują z drobiazgowego dzielenia kampanii na wąskie grupy odbiorców. Opis Andromedy tłumaczy, dlaczego ta strategia zaczęła działać: przy takiej mocy obliczeniowej system lepiej dobiera odbiorców sam niż człowiek ustawiający dziesiątki zestawów reklam.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym wpisu technicznego Engineering at Meta: Meta Andromeda: Powering the Next Generation of Ads Retrieval Through Model-System Co-Design z dnia 28.10.2026, wcześniejszego wpisu Engineering at Meta o pierwszej wersji Andromedy z dnia 02.12.2024 oraz raportu kwartalnego Meta Platforms (formularz 10-Q) złożonego w SEC. Dodatkowo wykorzystano informacje z serwisu PPC Land oraz relacje z konferencji wynikowej Mety z 21.10.2026.
Cytat autorów wpisu Engineering at Meta (Haiyu Lu, Shuo Gu, Yang Yang i współpracownicy) został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o rozwoju systemu Meta Andromeda i jego wpływie na reklamodawców.
