专题：聚焦2025年第三季度美股财报
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。
Evercore ISI分析师Mark Mahaney：我的问题有关Meta AI产品本身及其变现能力。就目前Meta AI的用户使用率来看，您认为哪些用户表现最让您兴奋？我了解到，Meta对于每款新产品都会采取“先推广，再加深用户参与度，最后考虑产品变现率”的路径。在管理层看来，Meta AI目前正处在哪个阶段？未来Meta AI的变现方案、路径有哪些？
马克·扎克伯格：目前我们观察到最有前景的一点是，我们成功打造了一款能被大量用户使用的产品。我认为这非常有价值。随着我们不断地改进模型，改善模型性能，我们看到用户对模型的使用率也明显提高。这表明我们有能力提升用户参与度、最终将其打造成为一款行业领先的产品。
你问题里还提到我们目前处在什么阶段。就我们目前所处的阶段而言，我们已经投入了大量精力启动Meta超级智能实验室，这让我特别自豪——我认为它称得上是目前业内人才密度最高的实验室。许多优秀的科研人员、基础设施专家和数据专家都参与其中，致力于打造新一代的超级智能技术，与Meta一道开展真正具有创新性的工作。未来，随着技术成果的显现，我们可以将其集成到公司旗下正在开发的各个产品中。这些都非常令人兴奋，它们也正是我们接下来一段时间的关注重点。
此外，我相信随着新模型的研发与推出，它将从各个角度、各个领域有效带动我们的业务变现，例如提升用户参与度、改进广告效果以及帮助广告主更好地与用户互动。在之前的电话会议上我曾与大家分享过，现如今广告主只需告诉我们他们的业务目标，提供信用卡或银行账户信息，人工智能系统就能自动处理其他所有必要事项，包括生成视频或其他类型的创意内容，以便吸引不同人群、进行个性化定制，找到合适的目标客户。
总而言之，我相信，我们打造的一系列能力、技术、功能都旨在改进公司旗下的各个产品与业务。我对此非常乐观。
花旗银行分析师Ronald Josey：我有一个跟进问题。马克，近期我们听到了很多关于端到端自动化的讨论，目前Meta已经实现了600 亿美元的年度经常性收入（ARR）。能否请您与我们更详细地谈谈广告主的采用率，以及从更宏观的角度来看，在将如Andromeda、GEM 或 Lattice 等排名推荐系统整合后，这种自动化将如何提升广告主的整体投资回报率（ROI）？
苏珊·李：我们一直在稳步推进Meta Advantage+的建设，随着时间的推移不断扩展其适用的目标范围。在第三季度，我们完成了Advantage+ 线索广告（Leads Ads）简化版创建流程的全球推广。目前，运行销售应用程序或线索广告的广告主可以从一开始就启用端到端自动化功能，广告主可以对广告设置流程的多个方面进行一次性的自动优化，包括但不限于受众选择、广告展示位置、预算的分配方式、预算在各个广告组中的分配等等，从而实现最高效的广告效果。
我们看到，Meta Advantage+能够持续提升广告效果：使用Meta Advantage+运行线索广告的广告主平均线索成本比未使用Advantage+的广告主低14%。
总体而言，Advantage+的普及、应用仍有很大的提升空间。许多广告主仅在部分广告中使用我们的端到端自动化解决方案。因此，我们计划逐步扩大市场份额。为了抓住这一机遇，我们将专注于持续提升性能，并解决那些需要解决的关键用例，进而提升用户采用度。此外，我们还在努力拓展采用Meta“单步骤自动化解决方案”的广告主范围。举例来说，对于那些只使用部分功能（如Advantage+受众）的广告主，我们将帮助他们了解同时使用多个自动化系统的优势。
总而言之，我认为Meta Advantage+是一个持续发展的平台。通过该平台，我们将不断扩展Advantage+的功能与适用范围，让其覆盖至更广泛的广告主群体。之前马克曾提到，目前使用自动化方案的广告商年收入为 600 亿美元。我们相信，这个数字还有增长空间。
Truist Securities分析师Youssef Squali：马克，我的第一个问题有关Meta的可穿戴设备。公司的硬件设备销量收入是否足够覆盖前期资金投入？还是说这取决于能否通过新的平台来开辟新的收入来源，例如广告服务和电商等方式？如果是后者的话，您认为有哪些制约因素？
我的第二个问题想问苏珊。您如何看待Meta人工智能项目的表内融资和表外融资？近期，Meta联手Blue Owl就路易斯安那州数据中心建设达成了协议。这笔投资是否已经包含在了2026年的资本支出计划中？如果不是，本次合作对Meta未来的发展重要性如何？它是否会减缓公司2026年后的资本支出增长？
马克·扎克伯格：可穿戴设备方面。这里有几个要点。首先，我们的Ray-Ban Meta智能眼镜、Oakley Meta产品进展都非常顺利。如果这些产品能继续保持目前的良好势头，我相信这将是一项盈利可观的投资。
我们的一部分收入来自设备销售，另一部分收入则来自附加服务和基于设备的AI技术。我相信这其中蕴藏着巨大的机遇。当然，我们的投资不仅仅用在开发设备本身，还包括构建相应的服务。目前，用户购买设备可能是出于各种各样的用途，有些用户甚至并不在意AI功能，尽管他们对AI功能非常欢迎。但我认为随着时间的推移，AI技术功能将成为人们使用这些设备的主要目的。这最终会成为一个巨大的商机。
随着Ray-Ban Meta智能眼镜和Oakley Meta等产品的增长，我们也会继续投资其他产品，例如去年我们在Connect大会上展示的Orion原型机。这些产品目前还处于发展初期，尚未成为可持续的业务。我们的总体目标是将这些产品推广到数亿甚至数十亿用户，我相信届时，这将成为Meta利润极其丰厚的业务之一。
苏珊·李：关于你的第二个问题。我们与Blue Owl宣布的合资企业就是一个例子，这让我们能有机会与外部资本提供方合作、共同开发数据中心，为我们自身带来长期的机遇，以满足未来的容量需求。这也是为未来的容量规模、需求奠定基础。
关于这笔投资是否已经归入资本支出的问题，我们之前的资本支出包含了合资企业成立之前数据中心建设的一部分成本。今后，数据中心的建设成本将不再计入公司的资本支出。随着数据中心的建设，我们将承担剩余所需建设成本的20%。这符合我们的所有权比例，这部分成本也将计入其他投资现金流。
富国银行分析师Ken Gawrelski：马克，明年Meta有望推出一款领先的前沿模型，能否请您谈谈在当前这个不断发展的生态系统中，模型的价值将体现在哪里？是平台？还是规模化的自营应用程序？
马克·扎克伯格：我不太确定您在这个语境下所说的平台与应用程序之间的区别具体指的是什么，但我认为，从整体上来说，人工智能技术蕴藏着巨大的价值。大家可以看到，那些硬件制造商，比如英伟达，他们做得非常出色，对吧？英伟达的成功实至名归。云业务相关的工作也一直做得非常好。这种情况很可能会持续下去，我也相信这其中蕴藏着巨大的机遇。
从目前的情况来看，有很多应用程序开发公司，他们研发的应用程序的规模仍然相对较小。这显然是一个巨大的机遇。我们可以将单个技术进步融入产品，通过打造产品社区或其他类型的网络效应，最终逐步发展成为可持续的业务。在科技行业的历史上，我们很少看到有发展速度像AI技术一样快的新技术。围绕每一项新技术，人们都可以开发出许多新产品，我也相信每一款产品都会逐渐发展成有趣的业务。
因此，总的来说，面对未来AI技术的巨大机遇，我始终保持乐观态度。就开发新产品而言，我认为能够开发出新产品并将其覆盖到数十亿用户，Meta已经具备这样强大的能力，我们在这方面做得非常好。无论是对于Meta的核心业务，还是在改进推荐、服务质量方面，AI技术的发展都将为我们带来巨大的价值。这是我们在公司运营二十多年来得到的经验，我们也将继续努力，让我们的系统更加通用、智能，为用户提供更好的算法推荐。
此外，随着时间的推移，我们还会推出诸如广告、电商支持、付费服务等许多新业务，并将逐步覆盖到数十亿用户。总而言之，我认为一切都还处于早期阶段。目前我们已经从对核心业务的投资中看到了回报，这也增强了我们的信心，让我们持续加大投资，为未来的发展奠定基础。（完）
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责任编辑：刘明亮
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