Meta高管解读Q3财报：2026预算制定已启动 Reality Labs Q4营收预计同比下滑
北京时间10月30日早间消息，Facebook母公司Meta今天发布了该公司截至9月30日的2025财年第三季度未经审计财报。报告显示，Meta第三季度营收为512.42亿美元，与去年同期的405.89亿美元相比增长26%；净利润为27.09亿美元，与去年同期的156.88亿美元相比大幅下降83%；每股摊薄收益为1.05美元，与去年同期的6.03美元相比大幅下降83%。
详见：Meta第三季度营收512.42亿美元 净利润同比下降83%
财报发布后，Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、首席财务官苏珊·李（Susan Li）等高管召开了分析师电话会议，回答了相关业务的问题。
以下是电话会议实录：
摩根士丹利分析师Brian Nowak：我有两个问题想问苏珊。首先，您在简报中提到了一系列即将在2026年推出的核心改进方案，包括算法模型、广告排名模型等等，听起来都特别让人兴奋；公司的基础设施建设团队规模也会日益庞大。能否请您为我们简要介绍一下，根据目前您在A/B测试中观察到的上述改进方案进展来看，有哪些早期信号最让您兴奋、充满信心？您是否相信所有上述资本支出都能为公司带来理想的投资回报率？这是我的第一个问题。
我的第二个问题是，展望第四季度，Reality Labs（虚拟现实研究实验室）的营收将会面临怎样的逆风影响？
苏珊·李：你的第一个问题包含几个小问题，我尽力拆开回答。
相比2025年，Meta在2026年的资本支出增长来自我们各个核心业务模块，包括MSL（Meta超级智能实验室）、核心AI业务以及非AI相关支出。这些领域的资本支出都在增长，但总体来看，MSL和AI需求的增长最为显著。
核心AI业务方面。我记得去年在制定2025年预算时曾与大家分享过，我们制定了一份涵盖人力和算力需求的资源投资路线图，我们相信这些投资会在 2026年逐渐产生回报。这笔投资计划实际上涵盖了非常广泛的内容，包括但不限于对广告排名模型的改善以及对广告效果进行提升等等。在今年，我们也持续看到上述工作的成效。
当然，具体的举措不胜枚举。我们也有自己的监测指标：比如在提升广告效果方面，我们会关注广告的转化率如何变化。对我们来说，广告的转化率是一个非常复杂的指标，因为广告主会针对不同的转化目标、不同的广告价值进行优化。但当我们对变量进行控制、观察广告的价值加权转化率时，我们发现同比增长非常强劲，广告的加权转化次数增长速度持续超过广告曝光量。另外，之前我们还曾与大家分享过今年的一些新模型架构，以及这些新模型架构在多大程度上能帮助我们利用更多的数据和算力来提升广告效果。
我们预计上述情况将在2026年延续。目前，我们已经启动了2026年的预算制定工作，也观察到了一系列与之前相似的营收投资项目，我们很高兴也很愿意对这些项目投资。我们认为，这些投资将成为公司保持全年强劲收入增长的关键因素。
关于你的第二个问题，即第四季度Reality Labs面临哪些营收阻力。目前，我们尚未量化这些逆风因素带来的影响。根据预计，第四季度Reality Labs的营收将会低于去年同期。具体原因我在前面的简报中也提到了，最主要的原因在于去年第四季度的时候，我们推出了Meta Quest 3S头显设备，但今年我们没再推出新的头显产品；此外，因为Meta Quest 3S是在2024年10月24日发布，因此所有节假日相关的Meta Quest 3S销售额均计入了2024年第四季度（从而造成2024年第四季度Reality Labs收入较高）；而今年，为了筹备即将到来的节日促销活动，我们的许多零售合作伙伴已经提前采购了Quest头显设备，这部分销售额是计入到第三季度的。因此，我们预计第四季度Reality Labs的营收将会低于去年同期。
对于Meta的AI眼镜，得益于近期市场对产品的强劲需求，我们预计第四季度AI眼镜的营收同比会有显著增长，但Quest头显面临的逆风影响还是比较大，足以抵消这部分增长。
摩根大通分析师Doug Anmuth：管理层提前布局超级智能的策略我特别赞同。能否请管理层谈一谈策略背后的思路？管理层如何从多角度交叉衡量资本开支增长？另外，随着明年核心业务的增长，费用增速也会显著增快，这将对公司的盈利和自由现金流带来怎样的影响？对于现金储备或者净现金流，管理层是否有设定好的目标值以供我们参考？
苏珊·李：对于2026年的预算制定，我们显著还处在非常早期的阶段，一切都还在推进的过程中。
我们的AI基础设施容量一直是动态变化的。我们肯定希望能有比现在更多、更强的AI容量，以便更好地进行利用，这不仅对MSL团队非常重要，也能为我们的核心业务带来更好的投资回报率。因此，我们正在努力进行提前规划，确保2026年可以有足够的AI容量，这也是想为我们自身留出一定的灵活性与空间，为2027年、2028年打好基础。
预算制定的过程中总是充满变数。最终的预算计划尚未确定，我们还在不断完善。因此，今天我们并没有具体的数字或者目标能与大家分享。我能明确的一点是，我们的战略重点还是要确保自身拥有足够的AI容量，以便公司能在人工智能领域不断取得成功。这也是我们在进行预算制定时首先考虑的问题。
马克·扎克伯格：我有几点想法补充。正如前面苏珊所说，目前2026年的预算还在制定过程中，我们预计明年年初会有更多相关信息与大家分享。
但迄今为止，我们一直观察到类似的现象：过去，我们往往按照自己认为较为乐观的预期构建基础设施、打造AI容量。但在后续的发展中，我们不断发现自身对算力需求的增加，尤其是在核心业务领域，我们相信这些需求会为公司带来丰厚的利润，因此，最终我们还是会投入相应的计算资源。
这些过往经历证明，在一段时间内加大对算力的投资很可能会为我们带来丰厚的回报。因为如果算力的主要用途在于加速人工智能研究、推进新的人工智能工作，并将这些研究与工作同我们的核心业务、新产品相关联，那么对于那些不需要用于上述工作的算力资源，我们也很有信心能够将其中的很大一部分转化为更智能的算法，为公司旗下的应用和广告提供更优质的推荐算法，从而实现盈利。
从目前的情况来看，有人可能会担心我们是否有些过度投入。但就像我在前面简报中提到的，大家其实能发现，实际上，市场对我们内部、外部开发的各种新产品的需求非常大。几乎每周都有公司外部的人来找我们，要求我们为他们搭建API服务，或者询问我们是否能提供他们所需的算力资源。当然，我们目前还没有这样做。但显然，如果我们真的开发出了相应的产品，这对我们来说也是一种选择。对于一部分算力，我们实际上已经预先构建了几年，虽然会有一些损失和折旧，但随着时间的推移我们也会逐渐适应并继续使用。
总而言之，我的观点是，与其继续受限于资本支出，导致核心业务中很多可以盈利的重大投资却无法进行，不如考虑一下其他方案。我认为，正确的做法应该是加快投资进程，确保我们拥有足够的计算能力，既能满足人工智能研究的需求，也能支持我们正在开展的新项目。同时，我们也希望在核心业务的算力方面取得新进展。
以上是我目前的整体思路。当然，运营、算力构建方面也存在诸多限制。但这些问题我们正在努力解决。在接下来的几个月以及明年，我们会有更多消息与大家分享。我们始终相信，未来蕴藏着巨大的机遇。
高盛分析师Eric Sheridan：马克，在简报中您提到未来将探索超级智能，并将其应用到消费者AI产品上。能否请你与我们分享一下，从目前Meta旗下应用程序产品用户与AI互动的过程与方式中，您看到了哪些信号与现象？您认为在未来几年，将超级智能拓展到现有模型将会如何改变Meta人工智能的应用和用户行为？
马克·扎克伯格：现如今，使用Meta AI的用户非常多。我之前也曾与大家分享过相关数据，每月有超过10亿人使用Meta AI。
我们观察到，随着模型质量的提升，尤其是在Llama 4后训练的基础上，用户对模型的使用量也在持续增长。因此，我们相信，如果能把我们在 MSL 中构建的新模型整合到产品之中，让产品拥有真正前沿的、其他平台不具备的功能，这将会是巨大的潜在机遇。大家也都知道，一直以来，Meta始终有能力将一款新产品推广至数十亿用户，让其深受用户欢迎与喜爱。在这方面，Meta在行业里几乎无人匹敌。
因此，我相信，如果能够将Meta旗下产品接入行业领先的模型，这将会在未来几年内极大地推动我们产品的使用。我对新产品的前景感到非常兴奋。未来，Meta AI不只是AI助手，我们会针对不同的内容、形式研发出各种各样的新产品。在视频和内容创作领域我们已经观察到了这种趋势。我相信，未来还会有更多类似的产品出现，对此我们都非常兴奋。
此外，不可忽视的还有商业版本的超级智能产品，例如企业人工智能，我们可以利用新模型构建新的功能；另一方面，更智能的模型也将有效改进我们的核心业务，提升Meta旗下所有应用程序的推荐效果、优化广告投放。
正如我们之前与大家分享的一样，人工智能领域还有巨大的发展空间。随着不断改进和优化，AI相关的机遇也在持续增长。我认为在这方面一切还远未达到极限，我们还有很多工作要做。就像我刚才在回答上一个问题时说的那样，目前，我们在旗下应用程序和广告业务方面一直处于算力资源匮乏的状态。考虑到目前已经积累、投入的算力资源，大家可能会觉得有些诧异。但事实确实如此，因为我们确实将很多资源、算力都用于推进未来的项目。我们相信，投入更多算力资源就意味着能为核心业务带来更多、更巨大的发展机遇。
伯恩斯坦研究所分析师Mark Shmulik：苏珊，随着明年广告效果和用户互动持续改善、提升，您认为明年业务改善的规模与过去两年取得的进展相比如何？
马克，随着超级智能实验室取得一系列新进展，我们是否可以期待明年某个时候公司会推出更新的前沿模型？还是说我们应该把目光放在新产品的推出上？比如近期Meta推出的Vibes AI视频创作平台？
苏珊·李：广告改进方面。我们推出的一些创新实际上与大模型改进相关。在推理的过程中，我们往往不会用GEM（通用推荐模型）这样的大型模型架构，因为它们的规模和复杂性会导致推理成本过高。而我们提升这些模型性能的方式是，利用它们将模型知识迁移到更小、更轻量级的模型。除了基础模型的改善工作之外，我们还在开发新技术和架构来改进推理模型，以投资回报率为导向扩展模型的规模、算力和复杂度。
当然，我们拥有非常庞大的广告客户群，也观察到了大量的市场需求。因此，即使是小规模的改进，例如在广告效果方面提升几个基点，或者在特定季度内转化率相对于曝光量的个位数增长，基于如此庞大的用户基数，这也意味着我们能够显著持续提升收入绝对值。
马克·扎克伯格：关于你的第二个问题，无论是新产品还是新模型，目前我们都还没有具体的发布时间，但请大家相信，届时我们肯定会推出。一旦有更多信息可以向大家披露，我很愿意、也会很兴奋地与大家分享。
美银美林分析师Justin Post：马克，您之前提到了“两个周期”的概念。很显然，在前一个经营周期，您获得了非常可观的利润。随着我们迈入人工智能周期，大家在投资方面自然会存在一些担忧。能否请您谈谈，未来可能会面向用户推出哪些AI工具？现在行业里还是在不断涌现新竞争对手的。
另外，对于“人工智能周期”，你认为业务利润表现会如何？与之前会有哪些不同？
马克·扎克伯格：现在想要准确预测新产品的利润率还为时尚早。每个产品都有其独特的特点，随着时间的推移，我们会逐渐了解这些特点。我个人的总体目标是希望打造一个能够最大程度地为用户创造价值、并实现盈利（而非追求利润率）的企业。因此，我们会尽力打造最好的产品，尽可能地为大多数用户提供最大的价值。
巴克莱分析师Ross Sandler：一些人工智能实验室有着远大、深奥的目标。对于Meta来说，您是如何组建新团队来实现这些目标的？您之前曾与我们分享，要为数十亿人提供个人人工智能，您现在仍然认为这是未来的发展方向吗？或者，您认为还有哪些领域可能也很重要？
马克·扎克伯格：我始终相信，随着研究的深入，研究成果将不断催生出新的技术能力，而这些能力可以融入到各种不同的产品中。举例来说，更智能、先进的推理能力对许多产品都非常重要，比如AI助手、企业人工智能等等；它对我们正在构建的人工智能智能体也很有必要，我们可以通过AI智能体帮助广告商制定广告活动策略，这会影响用户信息流的排名和推荐，以便做出不同的决策。这只是用例之一。更先进的模型还可以制作高质量视频，为人们提供新的创意工具，有助于增加Instagram和Facebook上的内容库存，从而提高用户参与度；它还能帮助广告商创作出更有利于盈利的创意内容。
大家不妨列出你所期待的AI能力。每种能力都会有许多不同的应用。我认为，产品开发的艺术始终在于审查、改善现有的技术能力清单，找出哪些新产品会对用户真正有用，确定产品开发优先级。
从本质上来说，我相信未来会出现大量新的技术能力，这些能力的迸发会呈指数级增长。此外，我认为在特定领域做到最好会带来巨大的回报，这不是像完成任务一样，仅仅满足于“我们做的其他人也能做”这种简单的想法。我认为，在每项技术上都做到最好的公司，将有能力获得该领域的大部分潜在价值。因此，我们需要构建各种不同的能力。我不确定是否有任何一家公司能够在所有方面都做到最好，对此我表示怀疑。但我们努力的方向并非是重复别人已经做过的事，而是要努力构建全新的能力。
今天在这里我之所以只从表面上谈谈这个问题，是因为我不想从竞争或者战略的角度深入探讨我们的战略优先级。但我希望通过我的分享，大家可以对Meta未来的规划有大概了解。我们希望能够开发出全新的功能，并将其融入到我们的众多产品中；此外，我们还要确保自身拥有足够的算力，并将其覆盖到数十亿用户。我们认为，这些技术进展不仅会催生出新产品和新业务，还能显著提升现有业务的表现。
（持续更新中。。。）
责任编辑：刘明亮
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