Meta conference call: AI significantly enhances user engagement, capital expenditures will continue to "soar" next year, focusing on both talent and computing power, equipping AI glasses is a trend

周三美股盘后公布的财报显示，Meta 二季度营收 475.2 亿美元，高于分析师预期的 448.3 亿美元，广告营收 465 亿美元同样超预期，Reality Labs 部门亏损 45 亿美元好于市场预期。公司还将 2025 年资本支出的下限从 640 亿美元上调至 660 亿美元，盘后股价一度大涨 10%。

在晚些时候的财报电话会上，Meta 创始人、董事长兼 CEO 扎克伯格大举阐述了他对超级智能的构想，并放话 “超级智能如今已近在眼前”，而 Meta 现已具备实现这一目标的所有条件，这将 “很快重塑我们所有的系统”。

为实现这一宏大愿景，Meta 将继续加码押注算力和人才资源。

扎克伯格透露，公司已成立了全新的 “Meta 超级智能实验室”，由新加入的 AI 领域精英领导，旨在开发下一代前沿模型；并且，公司还着手建设多个吉瓦级的算力集群，目标是为全球数十亿用户提供 “个人超级智能”，从而重塑其产品线。

首席财务官 Susan Li 明确表示，2026 年的总费用增长率将高于 2025 年，同时资本开支将迎来又一个 “同样显著的美元增长年”。

AI 货币化 “成果喜人”，广告强劲增长、用户粘性提升

财报显示，人工智能已经成为驱动 Meta 当前业务增长的核心引擎。第二季度，公司营业利润率高达 43%，盈利能力强劲。扎克伯格在会议上强调，本季度的出色表现主要归功于 AI 在广告系统中释放的效率红利。

扎克伯格介绍称，新的 AI 驱动广告推荐模型已在 Meta 旗下平台产生显著效果，推动 Instagram 的广告转化率提升了约 5%，Facebook 则提升了 3%。同时，生成式 AI 创意工具的使用率持续扩大，尤其受到预算有限的小型广告主的欢迎。

在用户参与度方面，AI 推荐系统的进步同样功不可没。Susan Li 表示，仅本季度就促使 Facebook 的用户使用时长增加了 5%，Instagram 增加了 6%，并使用户在视频上花费的时间同比增长了 20% 以上。

产品活跃度同样得到提升。Susan Li 补充称，Meta 预计将会有更多改进，因为它会根据用户在特定活动时段内的互动情况进一步调整内容推荐，以便这些推荐 “与他们当时感兴趣的内容最相关”，这将意味着更高的参与度和广告收入。

Susan Li 在会上表示：“下半年，我们将专注于进一步提升原创内容的新鲜度，以便合适的受众能够在内容发布后尽快发现创作者的原创内容。” 目前，Instagram 在美国地区的推荐内容中，超过三分之二都属于原创。

除了核心的广告和推荐业务，Meta 也在将 AI 能力拓展到新的商业领域。扎克伯格表示，商务消息已在多个测试国家展现出市场潜力，而旗下的 AI 助手 Meta AI 月活跃用户已超过 10 亿，正从 WhatsApp 等平台向 Facebook 动态等更广泛场景渗透。

“超级智能近在眼前”，继续加大资本支出

Meta 将 2025 年全年的资本支出预期收窄至 660 亿至 720 亿美元，中位数较此前有所上调，并预计 2026 年的资本开支将继续增长。

Susan Li 强调，开发领先的 AI 基础设施将是开发最佳 AI 模型和产品体验的核心优势，因此会在 2026 年显著加大投资以支持这项工作。

据 Susan Li 透露，2026 年将是资本支出 “同样显著” 增长的一年，主要用于扩展生成式 AI 所需的服务器、网络和数据中心建设。她解释称，费用增长的最大驱动力来自基础设施成本，包括因巨额资本投入而急剧加速的折旧费用，以及数据中心运营、能源和维护成本的增加。

未来没有 AI 眼镜的人将处于劣势

扎克伯格在会上表示，眼镜将成为 AI 的理想基础形态，因为 “你可以让人工智能看到你一整天看到的东西，听到你听到的东西，并且与你对话” 。

他表示，为这些眼镜添加显示屏将释放更多价值，比如像 Meta 的下一代 Orion AR 眼镜那样提供更宽的全息视野，或是在日常 AI 眼镜中配备的更小的显示屏。

扎克伯格还强调：“如果你未来没有配备人工智能的眼镜，或者没有某种与人工智能互动的方式，那么与其他人相比，你的认知能力很可能会处于相当明显的劣势。”

Susan Li 强调，目前公司的主要重点仍然是将资本重新投资到业务中，而基础设施和人才将是首要优先事项。

Susan Li 表示，工作人员增加方式继续针对公司的最高优先领域，预期所有优先领域的人才增加将在今年到 2026 年继续推动整体人员数量增长，而其他职能部门的人员增长保持受限。AI 领域将特别重视招聘行业领先人才，构建 Meta 超级智能实验室，以加速我们的 AI 模型开发和产品计划。

扎克伯格强调，超级智能研究需要"小型人才密集团队"，这与 Meta 其他机器学习系统的配置有所不同。公司正在组建世界级 AI 研究员、基础设施和数据工程师团队，由行业顶尖人才领导，Nat Friedman 领导 AI 产品和应用研究，Shengjia Zhao 担任首席科学家。

扎克伯格表示，之所以能够吸引众多顶尖人才，是因为 Meta 拥有"构建领先模型并将其交付给数十亿人所需的所有要素"。

会议还显示，员工薪酬将成为 2026 年费用增长的第二大驱动因素，主要源于技术人才投资，包括确认今年招聘的 AI 人才的全年薪酬支出。公司第二季度末拥有超过 75900 名员工，在 AI、基础设施等重点领域持续招聘。

多吉瓦级算力集群将陆续落地

其次是基础设施方面。

Susan Li 表示，预期拥有充足的计算能力将是未来几年实现许多最大机遇的核心，将继续从核心广告和有机互动计划的 AI 能力投资中看到非常有吸引力的回报，并预期在 2026 年继续在该领域进行大量投资。

Meta 正在建设的计算基础设施规模令人瞩目。除了即将上线的 Prometheus 集群外，公司还在建设能够在数年内扩展到 5 吉瓦的 Hyperion 集群，以及多个 Titan 集群。扎克伯格表示，公司进行这些投资是因为"坚信超级智能将改善我们所做的每个方面"。

基础设施成本将成为 2026 年费用增长的最大驱动因素，主要由于折旧费用增长急剧加速，以及更高的运营成本，包括能源、租赁、维护等费用。公司还预计增加云服务支出和网络相关成本。

Susan Li 表示，公司正探索与金融合作伙伴共同开发数据中心的方式，以支持大规模基础设施项目。虽然没有已完成的交易宣布，但公司认为这将为大型数据中心项目吸引外部融资，同时在基础设施需求变化时提供灵活性。

以下为 Meta 财报电话会（AI 工具辅助翻译）：

会议日期： 2025 年 7 月 30 日
公司名称： Meta
会议性质： Q2 2025 财报电话会议

会议主持： Krista（电话会议操作员）

Meta 参会人员：

• Kenneth Dorell - 投资者关系总监
• Mark Zuckerberg - 创始人、董事长兼首席执行官
• Susan Li - 首席财务官

主持人开场：

大家下午好。我是 Krista，今天将担任会议主持人。欢迎大家参加 Meta 第二季度财报电话会议。为防止背景噪音，所有线路已设置为静音模式。发言结束后将进行问答环节，本次会议将被录音。现在请 Meta 投资者关系总监 Kenneth Dorell 开始发言。

Kenneth Dorell：

谢谢。大家下午好，欢迎参加 Meta 2025 年第二季度财报电话会议。今天与我一起参会的有首席执行官 Mark Zuckerberg 和首席财务官 Susan Li。我们今天的发言将包含前瞻性陈述，这些陈述基于截至今日的假设。由于各种因素影响，实际结果可能存在重大差异，包括今日财报新闻稿和向 SEC 提交的 10-Q 季度报告中所述的因素。我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。

在本次会议中，我们将展示 GAAP 和某些非 GAAP 财务指标。GAAP 与非 GAAP 指标的调节表包含在今日的财报新闻稿中。财报新闻稿和配套的投资者演示文稿可在我们的网站 investor.atmeta.com 上查阅。

现在请 Mark 发言。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

好的。谢谢 Ken。谢谢大家今天的参与。 我们度过了另一个强劲的季度，每天有超过 34 亿人使用我们的至少一款应用，各方面参与度都很强劲。我们的业务继续表现非常出色，这使我们能够大力投资 AI 项目。在过去几个月中，我们开始看到 AI 系统自我改进的迹象。改进目前还很缓慢，但不可否认。 开发超级智能，我们将其定义为在各个方面都超越人类智能的 AI，我们认为现在已经在望。

Meta 的愿景是为每个人带来个人超级智能，让人们能够将其导向他们在自己生活中所重视的事物。我们相信这有潜力开启个人赋权的激动人心的新时代。关于超级智能能带来的所有经济和科学进步已有很多著述，我对此极其乐观。但我认为，如果历史可以作为指导，那么超级智能更重要的作用将是如何赋权人们变得更有创造力，发展文化和社区，相互连接并过上更充实的生活。为了构建这个未来，我们建立了 Meta 超级智能实验室，包括我们的基础设施、产品和公平团队，以及一个专注于开发下一代模型的新实验室。我们在 Llama 4.1 和 4.2 方面取得了良好进展。与此同时，我们也在开发下一代模型，这些模型将在明年左右推进前沿技术。

我们正在建设一支精英、人才密集的团队。Alexandr Wang 领导整个团队。Nat Friedman 领导我们的 AI 产品和应用研究。Shengjia Zhao 是这项新工作的首席科学家。 他们都是极具才华的领导者，我很兴奋能与他们以及我们正在组建的世界级 AI 研究员、基础设施和数据工程师团队密切合作。我本季度花了大量时间建设这个团队。这么多人兴奋加入的原因是 Meta 拥有构建领先模型并将其交付给数十亿人所需的所有要素。

加入我们的人将获得无与伦比的计算资源，因为我们正在建设几个多吉瓦集群。 我们的 Prometheus 集群将在明年上线，我们认为它将成为世界首个吉瓦级以上集群。我们还在建设 Hyperion，它将能够在数年内扩展到 5 吉瓦。我们还有多个 Titan 集群在开发中。我们进行所有这些投资是因为我们坚信超级智能将改善我们所做的每个方面。 从商业角度来看，我在上个季度提到我们正在追求五个基本机会：改进广告、更吸引人的体验、商业消息、Meta AI 和 AI 设备。我可以详细介绍每一个。在广告方面，本季度的强劲表现主要归功于 AI 在我们的广告系统中释放了更大的效率和收益。

本季度，我们将新的 AI 驱动广告推荐模型扩展到新界面，并通过使用更多信号和更长上下文提升了性能。该模型在 Instagram 上推动了约 5% 的广告转化增长，在 Facebook 上实现了 3% 的增长。我们在 AI 广告创意方面也取得良好进展，现在有相当比例的广告收入来自使用我们生成式 AI 功能的营销活动。这对预算有限的小型广告主尤其有价值。代理机构将继续重要工作，帮助大型品牌战略性地应用这些工具。

第二个机会是更具吸引力的体验。AI 显著提升了我们向用户展示他们感兴趣和有用内容的能力。推荐系统的进步大幅提升了质量，仅本季度就使 Facebook 用户使用时长增加了 5%，Instagram 增加了 6%。内容本身也有很大改善潜力。我们看到 AI 视频编辑工具在 Meta AI 和新编辑应用中的发布取得早期进展，这方面还有很多工作要做。

第三个机会是商务消息。我之前谈到，我相信每个企业很快都会拥有商务 AI，就像他们拥有电子邮件地址、社交媒体账户和网站一样。我们在多个测试国家开始看到一些产品市场契合，我们正在将这些商务 AI 集成到 Facebook 和 Instagram 广告中，以及直接集成到电商网站中。

第四个机会是 Meta AI，其覆盖范围已经相当可观，月活跃用户超过 10 亿。我们现在的重点是深化体验，使 Meta AI 成为领先的个人 AI。随着我们不断改进模型，我们看到用户参与度在增长。我们的下一代模型将继续在这方面发挥重要作用。

第五个机会是 AI 设备。我们的 Ray-Ban Meta 眼镜继续保持强劲势头，销售加速增长。

我们还与 Oakley 合作推出了新的高性能 AI 眼镜 Meta Houston 系列。这些眼镜具有更长的电池续航、更高分辨率摄像头，专为运动设计。使用 Meta AI 的用户比例在增长，我们看到新用户的 AI 留存率也在提升，这对持续使用来说是个好兆头。我认为 AI 眼镜将成为我们将超级智能融入日常生活的主要方式。因此，拥有这些不同风格和产品来吸引不同环境下的不同用户非常重要。

最后，我们看到人们继续在 Quest 生态系统中花费更多时间，社区持续稳步增长。我们上个月推出了 MetaQuest 3S Xbox 版，我们看到云游戏的兴趣达到创纪录水平。除了游戏之外，我们继续看到更广泛的用例，媒体和网页浏览贡献了相当大的参与度。我们将分享更多相关信息，特别是 Reality Labs 在 9 月 17 日 Connect 大会上的工作。

我鼓励大家关注。总体而言，这是一个忙碌的季度，业务表现强劲，在汇集为每个人构建个人超级智能所需的人才和算力方面取得了真正的进展。我非常感谢我们的团队努力交付所有这些成果，也感谢大家与我们一起踏上这段旅程。现在有请 Susan。

Susan Li，财务总监：

谢谢马克。大家下午好。我们先来看合并财务结果。所有对比数据均为同比数据，除非另有说明。

第二季度总收入为 475 亿美元，按报告基准和固定汇率基准均增长 22%。第二季度总支出为 271 亿美元，同比增长 12%。具体项目方面，收入成本增长 16%，主要由于基础设施成本和支付合作伙伴成本上升，但部分被此前宣布的服务器使用年限延长所带来的收益抵消。研发支出增长 23%，主要由于员工薪酬和基础设施成本增加。

市场营销和销售支出增长 9%，主要由于与持续平台诚信工作相关的专业服务增加，以及营销成本增加，但部分被员工薪酬减少所抵消。一般和行政支出下降 27%，主要由于法律相关成本降低。第二季度末，我们拥有超过 75,900 名员工，环比下降 1%，因为今年早期受绩效相关裁员影响的绝大多数员工已不再计入我们的员工总数。这一下降部分被在货币化、基础设施、Reality Labs、人工智能以及监管合规等重点领域的持续招聘所抵消。

第二季度营业收入为 204 亿美元，营业利润率为 43%。本季度税率为 11%，反映了由于股价相比之前期间上涨而产生的股权激励超额税收收益。净收入为 183 亿美元，即每股 7.14 美元。资本支出（包括融资租赁本金支付）为 170 亿美元，主要用于服务器、数据中心和网络基础设施投资。

自由现金流为 85 亿美元。我们回购了 98 亿美元的 A 类普通股，并向股东支付了 13 亿美元股息。我们还在第二季度进行了 151 亿美元的非上市股权投资，包括对 Scale AI 的少数股权投资以及其他投资活动。季度末，我们持有现金和有价证券 471 亿美元，债务 288 亿美元。

现在转到分部业绩。我先从应用系列分部开始。我们的应用系列社区继续增长，我们估计 6 月份每日有超过 34 亿人使用我们至少一款应用系列产品。第二季度应用系列总收入为 471 亿美元，同比增长 22%。

第二季度应用系列广告收入为 466 亿美元，增长 21%，按固定汇率基准增长 22%。在广告收入中，在线商务垂直领域是同比增长的最大贡献者。从用户地域来看，欧洲和世界其他地区的广告收入增长最强劲，分别为 24% 和 23%。北美和亚太地区分别增长 21% 和 18%。

第二季度，我们各项服务的广告展示总量增长 11%，增长主要由亚太地区推动。各地区展示增长均有加速，主要由于 Facebook 和 Instagram 的用户参与度提升，其次是 Facebook 的广告加载优化。平均广告单价增长 9%，得益于广告主需求增加，主要由广告效果改善推动。由于第二季度展示增长加速，定价增长较第一季度略有放缓。

应用系列其他收入为 5.83 亿美元，增长 50%，主要由 WhatsApp 付费消息收入增长和 Meta 认证订阅推动。我们继续将大部分投资用于应用系列的开发和运营。第二季度，应用系列支出为 222 亿美元，占总支出的 82%。应用系列支出增长 14%，主要由于员工薪酬和基础设施成本增长，但部分被法律相关成本降低所抵消。应用系列营业收入为 250 亿美元，营业利润率为 53%。

在 Reality Labs 分部，第二季度收入为 3.7 亿美元，同比增长 5%，主要由于 AI 眼镜销量增加，但部分被 Quest 销量下降所抵消。Reality Labs 支出为 49 亿美元，同比增长 1%，主要由于非员工相关的技术开发成本增加。Reality Labs 营业亏损为 45 亿美元。

现在谈一下业务展望。有两个主要因素推动我们的收入表现。一是我们为社区提供吸引人体验的能力，二是我们长期将这种参与度有效货币化的效率。在第一个方面，随着我们对推荐系统和产品体验的进一步改进，Facebook、Instagram 和 WhatsApp 的日活跃用户持续增长。

继续在视频互动方面看到强劲势头。第二季度，Instagram 视频时间在全球范围内同比增长超过 20%。Facebook 也表现强劲，特别是在美国，视频时间同样同比增长超过 20%。这些增长得益于我们对排名系统的持续优化，以更好地识别最相关的内容进行展示。

预计随着进一步扩展模型规模，使推荐更适应用户在会话中的兴趣，我们将在全年实现更多改进。推荐工作的另一个重点是推广原创内容。在 Instagram 上，美国超过三分之二的推荐内容现在来自原创帖子。下半年，我们将专注于进一步提高原创帖子的新鲜度，使合适的受众能够在创作者发布内容后尽快发现原创内容。

我们在长期排名创新方面也取得了良好进展，预计这将在未来几年提供下一轮改进。开发跨平台基础推荐模型的研究工作继续推进。我们还看到在 Threads 推荐系统中使用大语言模型取得了可喜的成果。大语言模型的融入现在正在推动 Threads 上与排名相关的时间花费显著增长。

我们正在探索如何将大语言模型在推荐系统中的使用扩展到其他应用。我们正在利用 Llama 和其他几个后端流程，包括处理错误报告，以便更快速高效地识别和解决重复出现的问题。这使得过去 10 个月里美国和加拿大 Facebook 动态和通知的顶级错误报告减少了约 30%。我们目前在应用中使用 Llama 的主要方式是为 Meta AI 提供支持，Meta AI 现已在 200 多个国家和地区可用。

WhatsApp 仍然是查询的最大驱动力，因为人们直接向 Meta AI 发送信息以完成信息收集、作业辅导和生成图像等任务。在 WhatsApp 之外，我们看到 Meta AI 正成为我们内容发现引擎日益宝贵的补充。Meta AI 在 Facebook 上的使用正在扩大，人们用它来询问他们在动态中看到的帖子，并在我们的平台和搜索中查找内容。我们预期 Meta AI 将帮助内容发现的另一种方式是通过自动翻译和配音，将外语内容转换为受众的本地语言。

我们将在今年晚些时候分享更多相关工作。转到 Reality Labs。Ray-Ban Meta 销售增长在第二季度加速，尽管今年早些时候增加了产量，但最受欢迎 SKU 的需求仍然超过供应。我们正在努力提高供应量，以便在今年晚些时候更好地满足消费者需求。

现在谈到收入表现的第二个驱动因素，即提高变现效率。这项工作的第一部分是在有机互动中优化广告水平。我们继续优化每个平台上的广告供应，以便在最相关的时间和地点向用户投放广告。第二季度，我们还开始在 Threads 动态和 WhatsApp 的更新标签中引入广告，这是一个与人们聊天分离的独立空间。

截至 5 月，全球广告主现在可以在包括美国在内的大多数国家向 Threads 用户投放视频和图像广告。虽然广告供应量仍然很低，Threads 预计不会在短期内对整体展示量增长做出重大贡献，但随着社区和互动的增长以及变现规模的扩大，我们对 Threads 的长期机会持乐观态度。在 WhatsApp 上，我们正在推出状态和频道广告，以及更新标签中的频道订阅，以帮助企业触达访问应用该部分的超过 15 亿日活跃用户。我们预计状态广告的引入将在今年和明年逐步进行，最初广告供应量较低。

我们还预期 WhatsApp 状态广告在可预见的未来将获得比 Facebook 或 Instagram 广告更低的平均价格，部分原因是 WhatsApp 偏向于变现水平较低的市场，以及可用于定向的信息更加有限。鉴于此，我们预计状态广告在未来几年内不会对总展示量或收入增长做出重大贡献。提高变现效率的第二部分是改善营销表现。我将重点介绍这项工作的三个方面。

改进我们的广告系统，推进我们的广告产品，包括构建协助广告创建的工具，以及发展我们的广告平台以推动针对每个企业目标优化的结果。首先是我们的广告系统，我们在广告检索和排名阶段都在创新，为用户提供更相关的广告。这项工作的很大一部分涉及我们继续推进之前引入的建模创新，同时扩大它们在我们平台上的采用。我们在 2024 年下半年开始引入的 Andromeda 模型架构为我们广告系统的广告检索阶段提供支持，我们从数千万潜在候选中选择出数千个最相关的广告。

第二季度，我们对 Andromeda 进行了优化，使其能够选择更相关、更个性化的广告候选内容，同时将覆盖范围扩展到 Facebook Reels。这些改进使 Facebook 移动端动态消息和 Reels 的转化率提高了近 4%。我们新的生成式广告推荐系统 GEM 为广告系统的排序阶段提供支持，这是广告检索后的流程部分，我们在此阶段从检索引擎建议的候选广告中确定向用户展示哪些广告。

第二季度，我们通过进一步扩展训练能力，并在 Instagram 上添加有机内容和广告互动数据，提升了 GEM 的性能。我们还采用了新的先进序列建模技术，将使用的事件序列长度翻倍，使我们的系统能够考虑用户更长的内容或广告互动历史，从而提供更好的广告选择。这些改进的结合使 Instagram 的广告转化率提高了约 5%，Facebook 动态消息和 Reels 提高了 3%。

最后，我们在第二季度扩展了 Lattice 模型架构的覆盖范围。我们首次在 2023 年开始部署 Lattice，用于后期广告排序工作，使我们能够运行显著更大的模型，将跨目标和平台的学习进行泛化，取代了历史上针对个别目标和平台优化的众多小型广告模型。4 月，我们开始将 Lattice 部署到早期阶段的其他广告排序模型中。这不仅提高了容量和工程效率，也改善了性能表现。最近的 Lattice 部署使第二季度 Facebook 动态消息和 Reels 的广告转化率提高了近 4%。

接下来是广告产品。我们的 Advantage+ 人工智能解决方案套件呈现强劲增长势头。第二季度，我们完成了 Advantage+ 销售和应用推广活动的简化活动创建流程的推出，通过在开始时启用该功能，让广告主更容易实现 Advantage+ 的性能优势。自扩大可用性以来，我们看到广告主对销售和应用推广活动的采用有所提升，并正在努力在未来几个月内完成潜在客户推广活动的推出。

在 Advantage+ 创意套件中，生成式人工智能创意工具的采用持续扩大。目前有近 200 万广告主在使用我们的视频生成功能、图像动画和视频扩展功能，我们的文本生成工具也取得了良好效果，并在持续添加新功能。第二季度，我们开始测试人工智能翻译功能，让广告主能够自动将广告标题翻译成 10 种不同语言。虽然还处于早期阶段，但在发布前测试中我们看到了令人鼓舞的性能提升。

我们还继续看到中小型广告主对图像扩展功能的强劲采用，这说明这些工具如何帮助资源较少的企业开发创意内容。对于大型广告主，我们预期代理机构将继续成为帮助应用这些新工具以提升性能的宝贵合作伙伴。

除了 Advantage+，我们在商业消息传递方面也看到了良好势头，特别是在美国，第二季度点击消息收入同比增长超过 40%。美国的强劲增长受益于网站到消息广告采用率的提升，这种广告引导用户先访问企业网站获取更多信息，然后选择在我们的消息应用中与企业开始聊天。

最后，我们继续改进广告平台，以实现针对每个企业目标和衡量结果方式优化的效果。第二季度，我们完成了增量归因功能的全球推出，这是市场上唯一能够优化和报告增量转化的产品，即那些在用户未看到广告情况下不会发生的转化。我们还在第二季度全球推出了全渠道广告，使广告主能够通过一个活动同时优化店内和在线的增量销售。在测试中，使用全渠道广告的广告主与仅优化网站相比，总购买成本中位数降低了 15%。

接下来，我想讨论我们的资本配置方式。我们的主要重点仍然是将资本重新投资到业务中，基础设施和人才是我们的首要优先事项。首先是招聘。我们的人员增加方式继续针对公司的最高优先领域。我们预期所有优先领域的人才增加将在今年到 2026 年继续推动整体人员数量增长，而其他职能部门的人员增长保持受限。在人工智能领域，我们特别重视招聘行业领先人才，构建 Meta 超级智能实验室，以加速我们的 AI 模型开发和产品计划。

其次是基础设施。我们预期拥有充足的计算能力将是未来几年实现我们面前许多最大机遇的核心。我们继续从核心广告和有机互动计划的人工智能能力投资中看到非常有吸引力的回报，并预期在 2026 年继续在该领域进行大量投资。我们还预期开发领先的人工智能基础设施将是开发最佳 AI 模型和产品体验的核心优势，因此我们预期在 2026 年显著加大投资以支持这项工作。

转到我们的财务展望。我们预期 2025 年第三季度总收入将在 475 亿美元到 505 亿美元之间。我们的指导预期基于当前汇率，外汇对总收入同比增长约为 1% 的顺风影响。

虽然我们没有提供第四季度收入展望，但预计 2025 年第四季度的同比增长率将慢于第三季度，因为我们将面临 2024 年第四季度更强劲增长期的对比。

现在转向费用展望。我们预计 2025 年全年总费用将在 1140 亿美元至 1180 亿美元范围内，较此前 1130 亿美元至 1180 亿美元的展望有所收窄，同比增长率为 20% 至 24%。虽然我们对明年的规划还处于很早期阶段，但有几个因素预计将对我们 2026 年总费用增长率产生显著上行压力。增长的最大单一驱动因素将是基础设施成本，这是由于折旧费用增长急剧加速，以及随着我们继续扩大基础设施规模而产生的更高运营成本。除基础设施外，我们预计增长的第二大驱动因素将是员工薪酬，因为我们在优先领域增加技术人才，并确认 2025 年全年招聘员工的全年薪酬费用。我们预计这些因素将导致 2026 年同比费用增长率高于 2025 年的费用增长率。

现在转向资本支出展望。我们目前预计 2025 年资本支出（包括融资租赁的本金支付）将在 660 亿美元至 720 亿美元范围内，较此前 640 亿美元至 720 亿美元的展望有所收窄，中位数同比增长约 300 亿美元。虽然基础设施规划过程仍然高度动态，但我们目前预计 2026 年将是资本支出美元增长同样显著的又一年，因为我们继续积极寻求机会，增加额外产能上线，以满足我们 AI 努力和业务运营的需求。

关于税务。随着美国新税法的颁布，我们预计本年度剩余时间和未来年度的美国联邦现金税将减少。该法案条款有多种可供选择的实施方式，我们目前正在评估。虽然我们估计 2025 年税率将高于第二季度税率，但目前无法量化其幅度。此外，我们继续监控活跃的监管环境，包括欧盟日益增加的法律和监管阻力，这可能对我们的业务和财务业绩产生重大影响。例如，我们继续与欧盟委员会就我们的个性化程度较低广告产品（LPA）进行接触，该产品是我们在 2024 年 11 月基于欧盟委员会关于《数字市场法》的反馈而推出的。随着委员会对 LPA 提供进一步反馈，我们不能排除其可能寻求对其施加进一步修改，这将导致用户和广告主体验显著恶化的可能性。这可能最早在本季度晚些时候对我们的欧洲收入产生重大负面影响。我们已就欧盟委员会的《数字市场法》决定提起上诉，但在上诉过程中可能会施加对我们模式的任何修改。

总结而言，这是我们业务又一个强劲的季度，我们在基础设施和技术人才方面的投资继续改善核心广告表现和我们平台上的参与度。我们预计现在进行的重大投资将使我们能够继续利用 AI 的进步来扩大这些收益，并在未来几年释放一系列新的机遇。

好的，Krista，让我们开始接受提问。

主持人： 谢谢。现在开始问答环节。第一个问题来自高盛的 Eric Sheridan。

Eric Sheridan： 非常感谢接受我的问题。Mark，过去三到六个月里，您在 AI 业务方面的关键学习是什么？这些学习如何影响了人才获取和计算能力方面的策略调整，以及您最近发布的博客中提到的策略演进？Susan，基于 Mark 关于扩大人才和计算能力的评论，您能否深入解释一下这两个组件如何驱动了您对未来 12 到 18 个月运营支出和资本支出的预期？谢谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官： 好的，我来回答。从宏观层面来看，人们都在问真正强大的 AI 或超级智能需要多长时间才能实现。我发现到目前为止，在每个阶段，那些更激进的假设或最快的预期往往最准确地预测了实际情况。我认为今年这种情况依然在持续。我在过去的财报电话会议中提到过很多这样的例子。我们看到内部团队能够利用 Llama 4 构建自主 AI 代理来改进 Facebook 算法，提高质量和参与度，这是非常深刻的成果。

目前这还处于小规模阶段，所以我不确定这个结果本身是否对本季度的收益有重大贡献。但我认为这方面的发展轨迹非常乐观。我认为现在经营这样一家企业面临的有趣挑战之一是，未来几年世界很有可能会发生巨大变化。

一方面，我们可以对现有核心产品进行很多改进。另一方面，我们在整个公司都秉持一个原则，就是认真对待超级智能。基本理念是，我们认为这将很快重塑我们所有的系统，不是一两个季度的轨迹，而是几年的轨迹。这将改变公司各个方面的运作假设。

我们持续观察 AI 的发展轨迹和进展速度，我认为进展仍然处于较快的水平。这影响了我们从各个方面的决策，包括拥有绝对最优秀的精英人才团队的重要性和价值，确保我们拥有领先的计算集群，让研究人员拥有更多人均计算资源来进行前沿研究并将其应用到数十亿用户的产品中，确保我们在所有业务领域构建和推动这些产品。我认为我们公司在这方面是世界上最优秀的，就是当我们掌握一项技术时，我们擅长将其应用到所有应用程序和广告系统中。

这项技术不会被闲置。我认为没有其他公司像我们一样擅长将某项技术推广到数十亿用户面前。我们将在所有这些方面积极推进，但从某种程度上说，这是对我们观察到的发展轨迹的一种押注，这些都是我们看到的信号，我们正在努力解读它们。

Susan Li，财务总监：

埃里克，关于你问题的第二部分，我们实际上还没有启动 2026 年的预算编制流程。考虑到明年的情况，在这个非常动态的运营环境中，显然有很多变动因素。但是，我们今天对某些方面已经有一定的可见性，包括我们 2026 年基础设施计划的大致框架，这直接影响到我们明年的支出预期。

我们对今年招聘的 AI 人才产生的薪酬支出增长也有一定的可见性。正是基于这两个方面，我们提前预览了对 2026 年总支出增长以及 2026 年资本支出的预期。

在总支出方面，如我所提到的，我们预计基础设施将是 2026 年支出增长的最大贡献者。这主要是由于 2026 年折旧费用增长的急剧加速，很大程度上是由于我们在 2026 年购买并投入使用的资产产生的增量折旧，以及通过 2025 年部署的基础设施将在明年确认全年折旧。

我们还预计，与往年相比，我们在 2025 年和 2026 年的资本支出中，短期资产的比例会更大。基础设施成本增长的另一个组成部分将来自更高的运营费用，包括能源成本、租赁、维护以及与维护该设备相关的运营费用。我们还预计在 2026 年会增加云服务支出以满足我们的容量需求，以及网络相关成本的增长。因此，基础设施方面对 2026 年总支出数字的贡献有很多内容。

其次，员工薪酬是 2026 年支出增长的第二大驱动因素。这主要源于我们在技术人才方面的投资，包括确认今年招聘的 AI 人才的全年薪酬支出。

在资本支出方面，我们 2026 年资本支出增加的主要驱动因素将是扩展生成式 AI 容量，我们将建设训练容量。这将推动明年在服务器、网络、数据中心方面的更高支出。我们还预计将在 2026 年继续大力投资核心 AI。这是一个非常动态的规划领域，但我们想分享一下目前形势发展的初步想法。

来自摩根士丹利的 Brian Nowak 的提问：

我有两个问题。第一个，马克，关于智能实验室和超级智能的愿景。相比 12 个月前，您能否介绍一下在接下来 24 个月中最关注克服的技术约束或技术门槛因素有哪些变化，以确保在未来 10 年中真正引领超级智能？第二个问题给苏珊或马克，您对核心平台做了很多改进来提高参与度、推荐等。您能介绍一下在未来 18 个月中最期待的几个因素，认为这些因素能进一步提升核心平台的参与度吗？

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

在研究议程和我们重点关注的诸多领域方面，我认为专注于自我改进是一个非常重要的研究领域，显然有不同的扩展范式，但我不想过多涉及我们正在进行的研究细节。我认为在开发超级智能方面，在某种程度上，你不能仅仅从人类那里学习，因为你试图构建的是根本上比人类更聪明的东西。

因此，它需要学会如何自我改进，你需要开发一种让它能够自我改进的方式。我认为这是非常基础的事情，将对我们如何构建产品、如何运营公司、我们能发明的新事物、可以做出的新发现以及更广泛的社会产生非常广泛的影响。

就整体工作的形态而言，我更加确信小型人才密集团队是推动前沿研究的最佳配置。这与我们其他世界级机器学习系统的设置有些不同。如果你看看我们在 Instagram、Facebook 或广告系统中的做法，我们可以非常高效地让数百或数千人基本上致力于改进这些系统。我们有非常成熟的系统，让个人运行测试并能够测试许多不同的东西，那里的每个研究人员都不需要在脑中掌握整个系统。

但我认为对于超级智能的领先研究，你真的需要能够在脑中掌握整个系统的最小团队，这决定了团队规模的某些物理特性和运作动态。现在让苏珊来谈论更多实际的内容。

Susan Li，财务总监：

Brian，关于核心推荐引擎的前瞻性路线图，我们近期专注于几个短期事项。

一是我们专注于让推荐更加适应用户在会话期间的参与内容，使我们推送的推荐与他们当时感兴趣的内容最相关。我们正在进行优化，通过在内容发布后更快地将其与合适的受众匹配，帮助小型创作者的最佳内容脱颖而出。我们还在改进系统的能力，通过兴趣探索和学习明确的用户偏好，为每个人发现更多样化和小众的兴趣。我们还计划进一步扩大模型规模，并融入更先进的技术来改善推荐的整体质量。

但我们在诸多领域也有很多长期投资，比如开发支持多项服务推荐的基础模型，将大语言模型更深入地融入我们的推荐系统。这项工作的一个重点将是优化系统以提高效率，使我们能够继续扩大推荐系统的使用容量，而不会削弱我们提供的投资回报率。

主持人：以下是您的下一个问题，来自摩根大通的 Doug Anmuth。请开始提问。

Doug Anmuth：

非常感谢回答这些问题，一个问题给马克，一个给苏珊。马克，Meta 一直是开源 AI 的巨大支持者，在您追求超级智能并为重大基础设施投资寻求更大回报的过程中，您在这方面的想法是否有所改变？苏珊，您对 2026 年资本支出的评论暗示明年可能会有超过 1000 亿美元的支出，您是否继续期望自己为所有这些提供资金，或者是否可能有合作伙伴的机会？谢谢。

Susan Li，财务总监：：关于开源，我认为我们在这方面的想法并没有特别改变。我们一直开源一些模型，但开源并不是我们所做的一切。

所以我预期我们将继续生产和分享领先的开源模型。我也认为有几个趋势正在显现。一个是我们的模型变得如此庞大，对于很多其他人来说实际使用起来并不现实。所以我们在考虑分享这些是否有效或有帮助，或者这是否主要只是在帮助竞争对手之类的。

我认为存在这种担忧，然后显然当你接近真正的超级智能时，我认为有一整套不同的安全担忧，我认为我们需要非常认真地对待，我在今天早上的备注中写到了这一点。但我认为底线是，我预期我们将继续开源工作。我预期我们继续成为这方面的领导者，我也预期我们继续不开源我们所做的一切，这是我们一直在从事的工作的延续。我认为这确实是一项巨大的投资。

我们认为长期来看这会是好的，但我们非常认真地对待这是将大量资本转换为许多千兆瓦计算能力的问题，我们认为这将帮助我们产生领先的研究和优质产品并运营业务。我确实在寻找机会将资本基本转换为我们可以为人们提供的产品质量。但这确实是我们专注的巨大赌注，我们想确保我们构建的东西有助于构建我们能为使用我们服务的数十亿人提供的最佳产品。

Susan Li，财务总监：

Doug，关于您的第二个问题，关于我们如何期望为明年不断增长的资本支出提供资金，我们当然预期我们将自己为其中很大一部分提供资金，但我们也在探索与金融合作伙伴共同开发数据中心的方式。

我们没有任何已完成的交易要宣布，但我们普遍认为这里会有模式吸引大量外部融资来支持大规模数据中心项目，这些项目利用我们构建世界级基础设施的能力开发，同时在我们的基础设施需求随时间变化时为我们提供灵活性。所以我们正在探索许多不同的路径。

主持人： 下一个问题来自美国银行的 Justin Post。请提问。

Justin Post：

感谢。我想再问一个关于基础设施的问题。Mark，你们的支出现在已经接近一些最大的超大规模云服务商了。你认为所有这些产能主要是用于内部使用，还是认为有可能共享，甚至想出一种商业模式来利用这些产能进行外部使用？然后，Susan，当你考虑这些资本支出的投资回报率时，我确信你有内部模型。我确信你不能全部分享。但你如何看待投资回报率，你对长期回报乐观吗？

Susan Li，财务总监：

谢谢。Justin，我可以先回答这两个问题。显然，Mark，你应该随时补充。现在，我们专注于确保我们有足够的产能用于内部用例，这包括我们为支持有机内容推荐工作所做的所有核心 AI 工作，支持所有广告排名和推荐工作。然后，当然，确保我们正在建设我们认为需要的训练产能，以便构建前沿 AI 模型，并确保我们为我们认为可能面临的推理用例类型做好准备，因为我们最终不仅专注于开发前沿模型，还关注如何扩展到我们认为对用户有广泛用处和吸引力的消费者用例类型。所以，目前我们并没有真正考虑基础设施的外部用例，但这是一个好问题。

关于你的第二个问题，主要是关于资本支出的投资回报率，有几个方面。在核心 AI 方面，我们继续看到强劲的投资回报率，我们的测量能力相当好，我们对所看到的严格测量和回报感到非常满意。在生成式 AI 方面，我们显然在回报曲线上还处于非常早期的阶段，我们不期望生成式 AI 工作在今年或明年成为收入的重要驱动因素，但我们对将要开放的货币化机会总体上保持非常乐观，Mark 在他的发言中谈到了五大支柱，所以我不会在这里重复，我们认为在中长期时间框架内，这些机会与我们今天的业务非常相邻和直观，这就是为什么它们对我们来说是巨大的机会，并且每个机会都会有巨大的市场。我想补充的最后一点是，我们在构建基础设施时考虑了可替代性。显然，在数据中心外壳、网络基础设施等方面，有很多东西你必须提前建设。但我们将在需要时和需要的时候订购服务器，这最终将是资本支出的最大部分，并在那些时候做出最佳决策，确定产能的使用去向。

运营人员： 下一个问题来自伯恩斯坦的 Mark Shmulik。请提问。

Mark Shmulik：

感谢接受我的问题。Mark，当你追求超级智能愿景时，特别是对我们这些外部人员来说，你在跟踪哪些指标或 KPI 来判断你是否在正轨上并取得进展？这主要是针对你上面概述的五大支柱，还是我们应该考虑更广泛的范围？Susan，显然 AI 今天提供了很好的投资回报率，所有这些投资，同时也在为长期目标建设。我想知道，在你如何看待收入或核心业务表现与投资节奏之间的关系方面，是否有任何变化或调整？谢谢。

创始人、董事长兼首席执行官 Mark Zuckerberg：

在关注什么方面，我内部会关注团队人员的质量、我们产出模型的质量、我们公司其他 AI 系统的改进速度，以及我们构建的领先基础模型对改善所有其他 AI 系统和我们在公司周围所做的一切的贡献程度。然后我认为你就进入了我们标准的产品和业务策略，即将该技术转化为新产品，首先扩展到数十亿人，然后随着时间推移，我们将进行货币化。但我认为这会有一些滞后。我认为这总是我们的工作方式，无论我们是在构建一些新的社交产品还是像 Meta AI 这样的东西，或者围绕这个的新产品。

我们将致力于达到领先规模，构建最高质量的产品，专注于此几年，然后一旦我们对该位置真正有信心，我们就会专注于围绕它推进业务。回到上一个问题，当你将这个业务与一些云业务进行比较时，我们确实有这种延迟，我们专注于构建研究，然后进行研究，然后推进消费者产品，在我们真正推进围绕它的业务之前，通常需要一段时间。我认为这是我们业务的已知属性和围绕它的周期。但我想另一方面，我们相信如果你在构建超级智能，你应该使用你所有的 GPU 来确保你很好地为你的客户服务。我们认为通过直接生成，我们可以获得比仅仅向其他公司租赁或出租基础设施更高的回报。

Susan Li，首席财务官：

关于您问题的第二部分，我们过去曾表示，从盈利能力角度来看，我们的首要关注点是推动合并营业利润的长期增长。这不会是线性的。在某些年份，我们会实现超过平均水平的利润增长，而在我们进行大额投资的年份，我认为我们会看到这会影响我们能够实现的营业利润增长幅度。

目前，我们看到很多有吸引力的投资机会，我们相信这些机会将为我们在未来几年为所有投资者实现令人信服的利润增长做好准备。因此，在追求这些投资的同时，我们专注于限制其他地方的投资。但我们真的相信，现在是我们真正为人工智能的未来进行投资的时候，我认为这不仅会为我们开辟新的机会，还会加强我们的核心业务。

主持人：

您的下一个问题来自花旗银行的 Ron Josey。请发言。

Ron Josey：

太好了。感谢您接受这个问题。Mark，我想问您关于 Meta AI 的问题，我想您在电话会议中谈到了整体参与度的增长，特别是在 WhatsApp 上，现在我们在该平台上有 10 亿用户，现在的重点是推动个性化。

所以我想更多地了解这些下一代模型如何帮助推动采用，特别是在某个时候上线的 behemoth。然后当人们在 WhatsApp 上使用 AI 时，对搜索和查询以及潜在货币化的想法。谢谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

是的，我不会深入探讨这方面的路线图，但基本上，我们确实看到，随着我们继续改进 Meta AI 背后的模型和后训练，参与度会增加。

当我们更换更新的模型时，当我们从 Llama 4 升级到 Llama 4.1 时，我们预计这些模型本质上是相当通用的。所以你专注于特定领域，但总的来说，它在人们想要询问或想要用它做的许多不同事情上都会变得更好。我认为在每个版本中，无论是我们在训练方面每周所做的工作，还是当我们推出新一代或每一代的重大版本时，都会提高参与度。所以我们专注于这一点。我不会详细介绍我们计划在未来推出的具体研究领域或功能，但显然我对此非常兴奋。谢谢。

主持人：

我们的最后一个问题来自 Truist Securities 的 Youssef H Squali。请发言。

Youssef H Squali：

太好了。谢谢你们接受这个问题。Mark，Ray-Ban 项目到目前为止一直是你们的标志性产品。我们在眼镜开发和您过去谈到的新计算平台方面进展如何？它的进展比您想象的更快还是更慢？当您利用 Meta AI 时，您认为眼镜最终会取代智能手机，还是您需要 AI 优先的新形态？然后 Susan，简单地说，您如何看待 FBC 在未来几年的发展？可以合理地假设它会比收入和运营支出增长得更快吗？您如何最大限度地减少股东稀释？谢谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

是的，我可以谈谈眼镜。我对我们取得的进展感到非常兴奋。我认为 Ray-Ban Meta 眼镜，以及我对 Oakley Meta 眼镜以及我们计划的其他产品都非常兴奋。这个产品类别显然做得很好。

我认为它适用于很多方面。它是时尚眼镜，所以人们喜欢把它们当作眼镜佩戴。它有一系列有趣的功能。然后 Meta AI 在其中的使用持续增长。每天使用它的人的百分比正在增加。这些都很好。我继续认为眼镜基本上将成为 AI 的理想形态，因为您可以让 AI 看到您全天所看到的，听到您所听到的，与您交谈。一旦您在其中安装显示屏，无论是像我们在 Orion 中展示的那种宽全息视野，还是可能适合显示一些信息的小显示屏。

这也将释放很多价值，您可以全天以这种多模态方式与 AI 系统互动。它可以看到您周围的内容。它可以为您生成用户界面，显示大量信息。然后向您显示信息并提供帮助。

我个人认为，就像我戴隐形眼镜一样。我觉得如果我的视力没有得到矫正，我在这个世界上会处于某种认知劣势。我认为在未来，如果您没有配备 AI 的眼镜或与 AI 互动的某种方式，我认为情况类似。与您共事或竞争的其他人相比，我们可能会处于相当大的认知劣势。

所以我认为这是一个相当基本的形态。它有很多不同的版本。现在，我们正在构建我认为时尚但不专注于显示的产品。我认为有一整套关于显示的不同内容需要探索。

这就是我们在过去 5 到 10 年中通过 Reality Labs 一直在做的事情，基本上是对所有这些不同的事物进行研究。10 年前，我会说眼镜的另一个令人敬畏的地方是它们将成为融合物理和数字世界的理想方式。所以我认为整个元宇宙愿景最终会变得极其重要，AI 也会加速这一点。只是如果您 5 年前问我，我们是先有创造沉浸式体验的全息图还是先有超级智能，我认为大多数人会认为您会先得到全息图。

这是科技行业一个有趣的奇特之处，我认为我们最终会首先拥有真正强大的 AI，但因为我们一直在投资这个领域，我认为我们在构建眼镜方面领先了好几年。我认为这是我们很高兴继续大力投资的东西，因为我认为这将是未来的一个非常重要的部分。

Kenneth Dorell，投资者关系总监：

Youssef，我们没有完全听清你的第二个问题。你能重复一遍吗？

Youssef H Squali：

当然，随着所有这些招聘，当你看到未来几年基于股票的薪酬支出时，我认为我们将看到这部分支出在营业费用中的增长速度可能大大快于收入增长。我想知道你们计划做什么来最小化股东稀释。主要是回购还是其他措施？谢谢。

Susan Li，首席财务官：

谢谢 Yusuf。今年我们 AI 招聘带来的薪酬成本增加的影响，包括基于股票的薪酬，已经反映在修订后的 2025 年费用展望中。在我对 2026 年费用展望的评论中，这些显然是 2026 年费用增长的重要驱动因素，因为我们将确认引进的额外人才的全年薪酬。话虽如此，我们已经将这些因素纳入了我们的费用展望。我们确实非常关注稀释问题。我们普遍认为，我们强劲的财务状况将使我们能够支持这些投资，同时继续回购股票，作为抵消股权薪酬的回购计划的一部分，并向投资者提供季度现金股息分配。

Kenneth Dorell，投资者关系总监：

很好。谢谢大家今天参加会议。我们期待很快再次与您交流。会议结束。