全文|Meta Q3業績會實錄：2026預算制定已啟動 Reality Labs Q4營收預計同比下滑

專題：聚焦2025年第三季度美股財報

　　北京時間10月30日早間消息，Facebook母公司Meta今天發佈了該公司截至9月30日的2025財年第三季度未經審計財報。報告顯示，Meta第三季度營收為512.42億美元，與去年同期的405.89億美元相比增長26%；淨利潤為27.09億美元，與去年同期的156.88億美元相比大幅下降83%；每股攤薄收益為1.05美元，與去年同期的6.03美元相比大幅下降83%。

　　詳見：Meta第三季度營收512.42億美元 淨利潤同比下降83%

　　財報發佈后，Meta首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、首席財務官蘇珊·李（Susan Li）等高管召開了分析師電話會議，回答了相關業務的問題。

　　以下是電話會議實錄：

　　摩根士丹利分析師Brian Nowak：我有兩個問題想問蘇珊。首先，您在簡報中提到了一系列即將在2026年推出的核心改進方案，包括算法模型、廣告排名模型等等，聽起來都特別讓人興奮；公司的基礎設施建設團隊規模也會日益龐大。能否請您為我們簡要介紹一下，根據目前您在A/B測試中觀察到的上述改進方案進展來看，有哪些早期信號最讓您興奮、充滿信心？您是否相信所有上述資本支出都能為公司帶來理想的投資回報率？這是我的第一個問題。

　　我的第二個問題是，展望第四季度，Reality Labs（虛擬現實研究實驗室）的營收將會面臨怎樣的逆風影響？

　　蘇珊·李：你的第一個問題包含幾個小問題，我盡力拆開回答。

　　相比2025年，Meta在2026年的資本支出增長來自我們各個核心業務模塊，包括MSL（Meta超級智能實驗室）、核心AI業務以及非AI相關支出。這些領域的資本支出都在增長，但總體來看，MSL和AI需求的增長最為顯著。

　　核心AI業務方面。我記得去年在制定2025年預算時曾與大家分享過，我們制定了一份涵蓋人力和算力需求的資源投資路線圖，我們相信這些投資會在 2026年逐漸產生回報。這筆投資計劃實際上涵蓋了非常廣泛的內容，包括但不限於對廣告排名模型的改善以及對廣告效果進行提升等等。在今年，我們也持續看到上述工作的成效。

　　當然，具體的舉措不勝枚舉。我們也有自己的監測指標：比如在提升廣告效果方面，我們會關注廣告的轉化率如何變化。對我們來説，廣告的轉化率是一個非常複雜的指標，因為廣告主會針對不同的轉化目標、不同的廣告價值進行優化。但當我們對變量進行控制、觀察廣告的價值加權轉化率時，我們發現同比增長非常強勁，廣告的加權轉化次數增長速度持續超過廣告曝光量。另外，之前我們還曾與大家分享過今年的一些新模型架構，以及這些新模型架構在多大程度上能幫助我們利用更多的數據和算力來提升廣告效果。

　　我們預計上述情況將在2026年延續。目前，我們已經啟動了2026年的預算制定工作，也觀察到了一系列與之前相似的營收投資項目，我們很高興也很願意對這些項目投資。我們認為，這些投資將成為公司保持全年強勁收入增長的關鍵因素。

　　關於你的第二個問題，即第四季度Reality Labs面臨哪些營收阻力。目前，我們尚未量化這些逆風因素帶來的影響。根據預計，第四季度Reality Labs的營收將會低於去年同期。具體原因我在前面的簡報中也提到了，最主要的原因在於去年第四季度的時候，我們推出了Meta Quest 3S頭顯設備，但今年我們沒再推出新的頭顯產品；此外，因為Meta Quest 3S是在2024年10月24日發佈，因此所有節假日相關的Meta Quest 3S銷售額均計入了2024年第四季度（從而造成2024年第四季度Reality Labs收入較高）；而今年，爲了籌備即將到來的節日促銷活動，我們的許多零售合作伙伴已經提前採購了Quest頭顯設備，這部分銷售額是計入到第三季度的。因此，我們預計第四季度Reality Labs的營收將會低於去年同期。

　　對於Meta的AI眼鏡，得益於近期市場對產品的強勁需求，我們預計第四季度AI眼鏡的營收同比會有顯著增長，但Quest頭顯面臨的逆風影響還是比較大，足以抵消這部分增長。

　　摩根大通分析師Doug Anmuth：管理層提前佈局超級智能的策略我特別贊同。能否請管理層談一談策略背后的思路？管理層如何從多角度交叉衡量資本開支增長？另外，隨着明年核心業務的增長，費用增速也會顯著增快，這將對公司的盈利和自由現金流帶來怎樣的影響？對於現金儲備或者淨現金流，管理層是否有設定好的目標值以供我們參考？

　　蘇珊·李：對於2026年的預算制定，我們顯著還處在非常早期的階段，一切都還在推進的過程中。

　　我們的AI基礎設施容量一直是動態變化的。我們肯定希望能有比現在更多、更強的AI容量，以便更好地進行利用，這不僅對MSL團隊非常重要，也能為我們的核心業務帶來更好的投資回報率。因此，我們正在努力進行提前規劃，確保2026年可以有足夠的AI容量，這也是想為我們自身留出一定的靈活性與空間，為2027年、2028年打好基礎。

　　預算制定的過程中總是充滿變數。最終的預算計劃尚未確定，我們還在不斷完善。因此，今天我們並沒有具體的數字或者目標能與大家分享。我能明確的一點是，我們的戰略重點還是要確保自身擁有足夠的AI容量，以便公司能在人工智能領域不斷取得成功。這也是我們在進行預算制定時首先考慮的問題。

　　馬克·扎克伯格：我有幾點想法補充。正如前面蘇珊所説，目前2026年的預算還在制定過程中，我們預計明年年初會有更多相關信息與大家分享。

　　但迄今為止，我們一直觀察到類似的現象：過去，我們往往按照自己認為較為樂觀的預期構建基礎設施、打造AI容量。但在后續的發展中，我們不斷發現自身對算力需求的增加，尤其是在覈心業務領域，我們相信這些需求會為公司帶來豐厚的利潤，因此，最終我們還是會投入相應的計算資源。

　　這些過往經歷證明，在一段時間內加大對算力的投資很可能會為我們帶來豐厚的回報。因為如果算力的主要用途在於加速人工智能研究、推進新的人工智能工作，並將這些研究與工作同我們的核心業務、新產品相關聯，那麼對於那些不需要用於上述工作的算力資源，我們也很有信心能夠將其中的很大一部分轉化為更智能的算法，為公司旗下的應用和廣告提供更優質的推薦算法，從而實現盈利。

　　從目前的情況來看，有人可能會擔心我們是否有些過度投入。但就像我在前面簡報中提到的，大家其實能發現，實際上，市場對我們內部、外部開發的各種新產品的需求非常大。幾乎每周都有公司外部的人來找我們，要求我們為他們搭建API服務，或者詢問我們是否能提供他們所需的算力資源。當然，我們目前還沒有這樣做。但顯然，如果我們真的開發出了相應的產品，這對我們來説也是一種選擇。對於一部分算力，我們實際上已經預先構建了幾年，雖然會有一些損失和折舊，但隨着時間的推移我們也會逐漸適應並繼續使用。

　　總而言之，我的觀點是，與其繼續受限於資本支出，導致核心業務中很多可以盈利的重大投資卻無法進行，不如考慮一下其他方案。我認為，正確的做法應該是加快投資進程，確保我們擁有足夠的計算能力，既能滿足人工智能研究的需求，也能支持我們正在開展的新項目。同時，我們也希望在覈心業務的算力方面取得新進展。

　　以上是我目前的整體思路。當然，運營、算力構建方面也存在諸多限制。但這些問題我們正在努力解決。在接下來的幾個月以及明年，我們會有更多消息與大家分享。我們始終相信，未來藴藏着巨大的機遇。

　　高盛分析師Eric Sheridan：馬克，在簡報中您提到未來將探索超級智能，並將其應用到消費者AI產品上。能否請你與我們分享一下，從目前Meta旗下應用程序產品用户與AI互動的過程與方式中，您看到了哪些信號與現象？您認為在未來幾年，將超級智能拓展到現有模型將會如何改變Meta人工智能的應用和用户行為？

　　馬克·扎克伯格：現如今，使用Meta AI的用户非常多。我之前也曾與大家分享過相關數據，每月有超過10億人使用Meta AI。

　　我們觀察到，隨着模型質量的提升，尤其是在Llama 4后訓練的基礎上，用户對模型的使用量也在持續增長。因此，我們相信，如果能把我們在 MSL 中構建的新模型整合到產品之中，讓產品擁有真正前沿的、其他平臺不具備的功能，這將會是巨大的潛在機遇。大家也都知道，一直以來，Meta始終有能力將一款新產品推廣至數十億用户，讓其深受用户歡迎與喜愛。在這方面，Meta在行業里幾乎無人匹敵。

　　因此，我相信，如果能夠將Meta旗下產品接入行業領先的模型，這將會在未來幾年內極大地推動我們產品的使用。我對新產品的前景感到非常興奮。未來，Meta AI不只是AI助手，我們會針對不同的內容、形式研發出各種各樣的新產品。在視頻和內容創作領域我們已經觀察到了這種趨勢。我相信，未來還會有更多類似的產品出現，對此我們都非常興奮。

　　此外，不可忽視的還有商業版本的超級智能產品，例如企業人工智能，我們可以利用新模型構建新的功能；另一方面，更智能的模型也將有效改進我們的核心業務，提升Meta旗下所有應用程序的推薦效果、優化廣告投放。

　　正如我們之前與大家分享的一樣，人工智能領域還有巨大的發展空間。隨着不斷改進和優化，AI相關的機遇也在持續增長。我認為在這方面一切還遠未達到極限，我們還有很多工作要做。就像我剛纔在回答上一個問題時説的那樣，目前，我們在旗下應用程序和廣告業務方面一直處於算力資源匱乏的狀態。考慮到目前已經積累、投入的算力資源，大家可能會覺得有些詫異。但事實確實如此，因為我們確實將很多資源、算力都用於推進未來的項目。我們相信，投入更多算力資源就意味着能為核心業務帶來更多、更巨大的發展機遇。

　　伯恩斯坦研究所分析師Mark Shmulik：蘇珊，隨着明年廣告效果和用户互動持續改善、提升，您認為明年業務改善的規模與過去兩年取得的進展相比如何？

　　馬克，隨着超級智能實驗室取得一系列新進展，我們是否可以期待明年某個時候公司會推出更新的前沿模型？還是説我們應該把目光放在新產品的推出上？比如近期Meta推出的Vibes AI視頻創作平臺？

　　蘇珊·李：廣告改進方面。我們推出的一些創新實際上與大模型改進相關。在推理的過程中，我們往往不會用GEM（通用推薦模型）這樣的大型模型架構，因為它們的規模和複雜性會導致推理成本過高。而我們提升這些模型性能的方式是，利用它們將模型知識遷移到更小、更輕量級的模型。除了基礎模型的改善工作之外，我們還在開發新技術和架構來改進推理模型，以投資回報率為導向擴展模型的規模、算力和複雜度。

　　當然，我們擁有非常龐大的廣告客户羣，也觀察到了大量的市場需求。因此，即使是小規模的改進，例如在廣告效果方面提升幾個基點，或者在特定季度內轉化率相對於曝光量的個位數增長，基於如此龐大的用户基數，這也意味着我們能夠顯著持續提升收入絕對值。

　　馬克·扎克伯格：關於你的第二個問題，無論是新產品還是新模型，目前我們都還沒有具體的發佈時間，但請大家相信，屆時我們肯定會推出。一旦有更多信息可以向大家披露，我很願意、也會很興奮地與大家分享。

　　美銀美林分析師Justin Post：馬克，您之前提到了「兩個周期」的概念。很顯然，在前一個經營周期，您獲得了非常可觀的利潤。隨着我們邁入人工智能周期，大家在投資方面自然會存在一些擔憂。能否請您談談，未來可能會面向用户推出哪些AI工具？現在行業里還是在不斷涌現新競爭對手的。

　　另外，對於「人工智能周期」，你認為業務利潤表現會如何？與之前會有哪些不同？

　　馬克·扎克伯格：現在想要準確預測新產品的利潤率還為時尚早。每個產品都有其獨特的特點，隨着時間的推移，我們會逐漸瞭解這些特點。我個人的總體目標是希望打造一個能夠最大程度地為用户創造價值、並實現盈利（而非追求利潤率）的企業。因此，我們會盡力打造最好的產品，儘可能地為大多數用户提供最大的價值。

　　巴克萊分析師Ross Sandler：一些人工智能實驗室有着遠大、深奧的目標。對於Meta來説，您是如何組建新團隊來實現這些目標的？您之前曾與我們分享，要為數十億人提供個人人工智能，您現在仍然認為這是未來的發展方向嗎？或者，您認為還有哪些領域可能也很重要？

　　馬克·扎克伯格：我始終相信，隨着研究的深入，研究成果將不斷催生出新的技術能力，而這些能力可以融入到各種不同的產品中。舉例來説，更智能、先進的推理能力對許多產品都非常重要，比如AI助手、企業人工智能等等；它對我們正在構建的人工智能智能體也很有必要，我們可以通過AI智能體幫助廣告商制定廣告活動策略，這會影響用户信息流的排名和推薦，以便做出不同的決策。這只是用例之一。更先進的模型還可以製作高質量視頻，為人們提供新的創意工具，有助於增加Instagram和Facebook上的內容庫存，從而提高用户參與度；它還能幫助廣告商創作出更有利於盈利的創意內容。

　　大家不妨列出你所期待的AI能力。每種能力都會有許多不同的應用。我認為，產品開發的藝術始終在於審查、改善現有的技術能力清單，找出哪些新產品會對用户真正有用，確定產品開發優先級。

　　從本質上來説，我相信未來會出現大量新的技術能力，這些能力的迸發會呈指數級增長。此外，我認為在特定領域做到最好會帶來巨大的回報，這不是像完成任務一樣，僅僅滿足於「我們做的其他人也能做」這種簡單的想法。我認為，在每項技術上都做到最好的公司，將有能力獲得該領域的大部分潛在價值。因此，我們需要構建各種不同的能力。我不確定是否有任何一家公司能夠在所有方面都做到最好，對此我表示懷疑。但我們努力的方向並非是重複別人已經做過的事，而是要努力構建全新的能力。

　　今天在這里我之所以只從表面上談談這個問題，是因為我不想從競爭或者戰略的角度深入探討我們的戰略優先級。但我希望通過我的分享，大家可以對Meta未來的規劃有大概瞭解。我們希望能夠開發出全新的功能，並將其融入到我們的眾多產品中；此外，我們還要確保自身擁有足夠的算力，並將其覆蓋到數十億用户。我們認為，這些技術進展不僅會催生出新產品和新業務，還能顯著提升現有業務的表現。

　　Evercore ISI分析師Mark Mahaney：我的問題有關Meta AI產品本身及其變現能力。就目前Meta AI的用户使用率來看，您認為哪些用户表現最讓您興奮？我瞭解到，Meta對於每款新產品都會採取「先推廣，再加深用户參與度，最后考慮產品變現率」的路徑。在管理層看來，Meta AI目前正處在哪個階段？未來Meta AI的變現方案、路徑有哪些？

　　馬克·扎克伯格：目前我們觀察到最有前景的一點是，我們成功打造了一款能被大量用户使用的產品。我認為這非常有價值。隨着我們不斷地改進模型，改善模型性能，我們看到用户對模型的使用率也明顯提高。這表明我們有能力提升用户參與度、最終將其打造成為一款行業領先的產品。

　　你問題里還提到我們目前處在什麼階段。就我們目前所處的階段而言，我們已經投入了大量精力啟動Meta超級智能實驗室，這讓我特別自豪——我認為它稱得上是目前業內人才密度最高的實驗室。許多優秀的科研人員、基礎設施專家和數據專家都參與其中，致力於打造新一代的超級智能技術，與Meta一道開展真正具有創新性的工作。未來，隨着技術成果的顯現，我們可以將其集成到公司旗下正在開發的各個產品中。這些都非常令人興奮，它們也正是我們接下來一段時間的關注重點。

　　此外，我相信隨着新模型的研發與推出，它將從各個角度、各個領域有效帶動我們的業務變現，例如提升用户參與度、改進廣告效果以及幫助廣告主更好地與用户互動。在之前的電話會議上我曾與大家分享過，現如今廣告主只需告訴我們他們的業務目標，提供信用卡或銀行賬户信息，人工智能系統就能自動處理其他所有必要事項，包括生成視頻或其他類型的創意內容，以便吸引不同人羣、進行個性化定製，找到合適的目標客户。

　　總而言之，我相信，我們打造的一系列能力、技術、功能都旨在改進公司旗下的各個產品與業務。我對此非常樂觀。

　　花旗銀行分析師Ronald Josey：我有一個跟進問題。馬克，近期我們聽到了很多關於端到端自動化的討論，目前Meta已經實現了600 億美元的年度經常性收入（ARR）。能否請您與我們更詳細地談談廣告主的採用率，以及從更宏觀的角度來看，在將如Andromeda、GEM 或 Lattice 等排名推薦系統整合后，這種自動化將如何提升廣告主的整體投資回報率（ROI）？

　　蘇珊·李：我們一直在穩步推進Meta Advantage+的建設，隨着時間的推移不斷擴展其適用的目標範圍。在第三季度，我們完成了Advantage+ 線索廣告（Leads Ads）簡化版創建流程的全球推廣。目前，運行銷售應用程序或線索廣告的廣告主可以從一開始就啟用端到端自動化功能，廣告主可以對廣告設置流程的多個方面進行一次性的自動優化，包括但不限於受眾選擇、廣告展示位置、預算的分配方式、預算在各個廣告組中的分配等等，從而實現最高效的廣告效果。

　　我們看到，Meta Advantage+能夠持續提升廣告效果：使用Meta Advantage+運行線索廣告的廣告主平均線索成本比未使用Advantage+的廣告主低14%。

　　總體而言，Advantage+的普及、應用仍有很大的提升空間。許多廣告主僅在部分廣告中使用我們的端到端自動化解決方案。因此，我們計劃逐步擴大市場份額。爲了抓住這一機遇，我們將專注於持續提升性能，並解決那些需要解決的關鍵用例，進而提升用户採用度。此外，我們還在努力拓展采用Meta「單步驟自動化解決方案」的廣告主範圍。舉例來説，對於那些只使用部分功能（如Advantage+受眾）的廣告主，我們將幫助他們瞭解同時使用多個自動化系統的優勢。

　　總而言之，我認為Meta Advantage+是一個持續發展的平臺。通過該平臺，我們將不斷擴展Advantage+的功能與適用範圍，讓其覆蓋至更廣泛的廣告主羣體。之前馬克曾提到，目前使用自動化方案的廣告商年收入為 600 億美元。我們相信，這個數字還有增長空間。

　　Truist Securities分析師Youssef Squali：馬克，我的第一個問題有關Meta的可穿戴設備。公司的硬件設備銷量收入是否足夠覆蓋前期資金投入？還是説這取決於能否通過新的平臺來開闢新的收入來源，例如廣告服務和電商等方式？如果是后者的話，您認為有哪些制約因素？

　　我的第二個問題想問蘇珊。您如何看待Meta人工智能項目的表內融資和表外融資？近期，Meta聯手Blue Owl就路易斯安那州數據中心建設達成了協議。這筆投資是否已經包含在了2026年的資本支出計劃中？如果不是，本次合作對Meta未來的發展重要性如何？它是否會減緩公司2026年后的資本支出增長？

　　馬克·扎克伯格：可穿戴設備方面。這里有幾個要點。首先，我們的Ray-Ban Meta智能眼鏡、Oakley Meta產品進展都非常順利。如果這些產品能繼續保持目前的良好勢頭，我相信這將是一項盈利可觀的投資。

　　我們的一部分收入來自設備銷售，另一部分收入則來自附加服務和基於設備的AI技術。我相信這其中藴藏着巨大的機遇。當然，我們的投資不僅僅用在開發設備本身，還包括構建相應的服務。目前，用户購買設備可能是出於各種各樣的用途，有些用户甚至並不在意AI功能，儘管他們對AI功能非常歡迎。但我認為隨着時間的推移，AI技術功能將成為人們使用這些設備的主要目的。這最終會成為一個巨大的商機。

　　隨着Ray-Ban Meta智能眼鏡和Oakley Meta等產品的增長，我們也會繼續投資其他產品，例如去年我們在Connect大會上展示的Orion原型機。這些產品目前還處於發展初期，尚未成為可持續的業務。我們的總體目標是將這些產品推廣到數億甚至數十億用户，我相信屆時，這將成為Meta利潤極其豐厚的業務之一。

　　蘇珊·李：關於你的第二個問題。我們與Blue Owl宣佈的合資企業就是一個例子，這讓我們能有機會與外部資本提供方合作、共同開發數據中心，為我們自身帶來長期的機遇，以滿足未來的容量需求。這也是為未來的容量規模、需求奠定基礎。

　　關於這筆投資是否已經歸入資本支出的問題，我們之前的資本支出包含了合資企業成立之前數據中心建設的一部分成本。今后，數據中心的建設成本將不再計入公司的資本支出。隨着數據中心的建設，我們將承擔剩余所需建設成本的20%。這符合我們的所有權比例，這部分成本也將計入其他投資現金流。

　　富國銀行分析師Ken Gawrelski：馬克，明年Meta有望推出一款領先的前沿模型，能否請您談談在當前這個不斷發展的生態系統中，模型的價值將體現在哪里？是平臺？還是規模化的自營應用程序？

　　馬克·扎克伯格：我不太確定您在這個語境下所説的平臺與應用程序之間的區別具體指的是什麼，但我認為，從整體上來説，人工智能技術藴藏着巨大的價值。大家可以看到，那些硬件製造商，比如英偉達，他們做得非常出色，對吧？英偉達的成功實至名歸。雲業務相關的工作也一直做得非常好。這種情況很可能會持續下去，我也相信這其中藴藏着巨大的機遇。

　　從目前的情況來看，有很多應用程序開發公司，他們研發的應用程序的規模仍然相對較小。這顯然是一個巨大的機遇。我們可以將單個技術進步融入產品，通過打造產品社區或其他類型的網絡效應，最終逐步發展成為可持續的業務。在科技行業的歷史上，我們很少看到有發展速度像AI技術一樣快的新技術。圍繞每一項新技術，人們都可以開發出許多新產品，我也相信每一款產品都會逐漸發展成有趣的業務。

　　因此，總的來説，面對未來AI技術的巨大機遇，我始終保持樂觀態度。就開發新產品而言，我認為能夠開發出新產品並將其覆蓋到數十億用户，Meta已經具備這樣強大的能力，我們在這方面做得非常好。無論是對於Meta的核心業務，還是在改進推薦、服務質量方面，AI技術的發展都將為我們帶來巨大的價值。這是我們在公司運營二十多年來得到的經驗，我們也將繼續努力，讓我們的系統更加通用、智能，為用户提供更好的算法推薦。

　　此外，隨着時間的推移，我們還會推出諸如廣告、電商支持、付費服務等許多新業務，並將逐步覆蓋到數十億用户。總而言之，我認為一切都還處於早期階段。目前我們已經從對核心業務的投資中看到了回報，這也增強了我們的信心，讓我們持續加大投資，為未來的發展奠定基礎。（完）

責任編輯：劉明亮