四季度Meta总营收和广告收入均同比增21%，EPS盈利较分析师预期高18%、同比增超50%，元宇宙业务亏损近50亿美元、略低于预期；Facebook等应用家族日活超预期增长5%至33.5亿；一季度营收指引最低增8%，大幅放缓，未提供全年营收指引；今年资本支出指引高达650亿美元、较分析师预期高24%。扎克伯格称，最新Llama模型在取得“巨大进步”，相信市场有空间让多款AI App蓬勃发展，预计今年高度智能和个性化的AI助手将覆盖10亿人、Meta的助手业内领先。股价盘后先曾跌超5%，转涨后一度涨超5%。
以下是财报电话会议记录，由鸣鹤睿思使用AI翻译。
Meta Platforms, Inc. (NASDAQ:META)
2024年第四季度财报电话会议
2025年1月29日 下午5:00（东部时间）
公司参会人员
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
电话会议参会分析师
Brian Nowak - 摩根士丹利
Eric Sheridan - 高盛
Mark Shmulik - 伯恩斯坦
Justin Post - 美国银行
Douglas Anmuth - 摩根大通
Ron Josey - 花旗集团
Ken Gawrelski - 富国银行
Ross Sandler - 巴克莱
主持人
下午好。我是 Krista，今天将担任本次电话会议的主持人。欢迎大家参加 Meta 2024年第四季度及全年财报电话会议。为避免背景噪音，所有线路均已静音。在发言人讲话结束后，我们将进行问答环节。此外，本次电话会议将被录音。
非常感谢。Meta 投资者关系总监 Kenneth Dorell，您可以开始了。
Kenneth Dorell
谢谢。下午好，欢迎大家参加 Meta Platforms 2024年第四季度及全年财报电话会议。今天与我一起讨论公司业绩的还有 Mark Zuckerberg（首席执行官）和 Susan Li（首席财务官）。
在我们开始之前，我想提醒大家，今天的发言将包含前瞻性声明。实际结果可能与这些前瞻性声明所设想的情况存在重大差异。可能导致实际结果与这些前瞻性声明存在重大差异的因素已在今天的财报新闻稿以及我们提交给美国证券交易委员会（SEC）的季度报告 Form 10-Q 中列出。本次电话会议上的任何前瞻性声明均基于截至今天的假设，我们不承担因新信息或未来事件而更新这些声明的义务。
在本次电话会议上，我们将提供符合美国通用会计准则（GAAP）和某些非 GAAP 财务指标的业绩数据。GAAP 与非 GAAP 财务指标的对照调整已包含在今天的财报新闻稿中。财报新闻稿及相关投资者演示文稿可在我们的网站 investor.atmeta.com 查阅。
现在，我将电话交给 Mark。
Mark Zuckerberg
好的，谢谢 Ken，也感谢大家今天的参与。我们在 2024 年取得了强劲的收官，目前每天至少有 33 亿人使用我们的某款应用。今年将会是非常重要的一年。当然，每年看起来都很重要，但今年尤其如此，因为到年底，我们大多数长期计划的轨迹都将变得更加清晰。因此，我一直告诉我们的团队，今年将会非常紧张，我们大约有 48 周的时间来确保自己走在正确的发展轨道上。
在人工智能（AI）领域，我预计今年将是一个高度智能化和个性化的 AI 助手覆盖超过 10 亿用户的一年，而我相信 Meta AI 将成为这个领先的 AI 助手。目前，Meta AI 已经比任何其他 AI 助手拥有更多用户，而一旦某项服务达到这种规模，它通常会形成长期的竞争优势。我们今年有一个令人兴奋的产品路线图，专注于个性化。我们相信，人们不会想要使用完全相同的 AI，他们希望 AI 能够适应他们的个人背景、兴趣、个性、文化以及他们对世界的理解。我不认为未来会有一个单一的大型 AI 供所有人使用，执行相同的任务。相反，人们将能够选择他们的 AI 应该如何运作，以及它的外观如何。我仍然认为，这是我们打造过的最具变革性的产品之一。今年我们还会带来一些有趣的惊喜，我相信大家会喜欢。
此外，我认为今年也很可能是 Llama 和 开源 AI 成为最先进、最广泛使用的 AI 模型的一年。Llama 4 的训练进展顺利，Llama 4 mini 预训练已经完成，而我们的推理模型和更大规模的模型表现也非常不错。我们的目标是让 Llama 3 使开源 AI 具备与闭源 AI 竞争的能力，而 Llama 4 的目标是实现领先。Llama 4 将具备原生多模态能力，它是一个全能模型（omni-model），并且将具备智能体（agentic）能力，这将带来全新的使用场景。我期待在接下来的几个月里分享我们更详细的计划。
我还预计，2025 年将是 AI 工程助手（AI Engineering Agent）具备中级工程师级别的编程和问题解决能力的一年。这将是一个深远的里程碑，不仅可能成为历史上最重要的创新之一，而且可能发展为一个庞大的市场。率先打造这一能力的公司，将在 AI 研究和行业发展中占据关键优势。这也是我认为今年将决定未来发展方向的一个重要原因。
我们的 Ray-Ban Meta AI 智能眼镜反响非常热烈，而今年也将是我们确定 AI 眼镜这一品类发展轨迹的一年。历史上，许多突破性的消费电子产品在推出第三代时，其销量通常会达到 500 万至 1000 万台。今年将是决定 AI 眼镜未来能否发展至数亿甚至数十亿的关键一年。如果成功，它将成为我们长期以来设想的下一代计算平台；如果进展缓慢，则可能需要更长时间的市场培育。不过，令人欣喜的是，人们已经开始认可智能眼镜是 AI 最理想的硬件形态，并且它们本身也是极具时尚感的眼镜。
所有这些都是巨大的投资，尤其是我们未来将在 AI 基础设施上投入数千亿美元。上周，我宣布我们预计今年将上线接近 1 吉瓦的计算能力，并正在建设一个规模达到 2 吉瓦，甚至可能更大的 AI 数据中心，它的体量足以覆盖曼哈顿的相当大一部分区域。
我们计划通过利用 AI 发展新业务来资助这些投资，并且我们已经制定了一项计划，希望在未来几年内加快这一进程。这也是我们 新增员工数量 主要用于的领域。我们能否高效执行这项计划，将直接影响我们未来几年的财务增长轨迹。
此外，今年我们还将看到家庭应用（Family of Apps）中的多项重要趋势。我们将了解 TikTok 的发展情况，而无论如何，我预计 Instagram 和 Facebook 上的 Reels 仍将继续增长。我预计 Threads 将继续沿着其增长轨迹发展，最终在未来几年内成为领先的社交讨论平台，用户规模达到 10 亿。目前，Threads 的月活跃用户已超过 3.2 亿，并且每天新增注册用户超过 100 万。
WhatsApp 预计将在美国市场继续扩张，并逐步迈向成为美国领先的即时通讯平台，正如它在世界许多其他地区已经做到的那样。目前，WhatsApp 在美国的月活跃用户已超过 1 亿。Facebook 依然拥有超过 30 亿月活跃用户，我们也在努力扩大其文化影响力。今年，我很高兴能够专注于让 Facebook 重拾最初的魅力。
此外，今年将是元宇宙（Metaverse）的关键一年。使用 Quest 和 Horizon 的用户数量正在稳步增长，而今年我们将迎来多项提升元宇宙视觉体验的长期投资成果。因此，在今年年底之前，我们将能够更清晰地了解 Horizon 的未来发展轨迹。
同时，今年也将是我们重新定义与政府关系的一年。当前的美国政府更加支持本国领先科技企业，优先推动美国科技的全球竞争力，并且致力于在国际上捍卫我们的价值观和利益。我对未来的政策环境可能解锁的创新机会持乐观态度。
综上所述，2025 年将是一个关键的转折年。这是我见过的行业中最令人兴奋、最具活力的一年。无论是在 AI、智能眼镜、大规模基础设施建设，还是加速业务增长、塑造社交媒体的未来，我们都有大量工作要做。我相信，我们将打造出一系列深刻影响人类社交连接方式的产品。
正如以往一样，我对所有参与这段旅程的人深表感激。谢谢大家，现在请 Susan 继续发言。
Susan Li
谢谢，Mark。下午好，大家好。让我们从我们的合并业绩开始。所有数据的比较均为同比，除非另有说明。
第四季度总收入为 484 亿美元，按报告口径和恒定汇率计算，同比增长 21%。第四季度总费用为 250 亿美元，同比增长 5%。在我介绍具体的成本明细之前，我要说明，第四季度的费用增长率受到了法律准备金减少13个百分点的有利影响，同时同比重组成本较低也有所贡献。
在具体成本项方面：
- 营业成本增长15%，主要由于基础设施成本上升。
- 研发（R&D）费用增长16%，主要由于员工薪酬和基础设施成本增加，部分被 重组成本减少 抵消。
- 市场营销和销售费用基本与去年同期持平。
- 一般和行政（G&A）费用下降 67%
，主要由于法律相关费用减少，这部分下降主要受15.5 亿美元法律准备金减少的影响。
第四季度营业利润为 234 亿美元，营业利润率为 48%。本季度税率为 12%。净利润为208 亿美元，每股收益 8.02 美元。
资本支出（包括融资租赁的本金支付为 148 亿美元，主要用于服务器、数据中心和网络基础设施的投资。
自由现金流为132 亿美元。我们向股东支付了 13 亿美元的股息，截至年底，公司持有 778 亿美元的现金及可交易证券，债务总额为 288 亿美元。
业务部门表现
Family of Apps
我们的 Family of Apps 业务社区仍在增长。我们估计，在 2024 年 12 月，每天至少使用我们的 Family of Apps 产品的用户超过 33 亿人。
第四季度 Family of Apps 总收入为 473 亿美元，同比增长 21%。
第四季度 Family of Apps 广告收入为 468 亿美元，按报告口径和恒定汇率计算，同比增长 21%。
在广告收入方面
- 在线商务是同比增长的最大贡献行业
Family of Apps 其他收入为 5.19 亿美元，同比增长 55%，主要由 WhatsApp Business Platform 业务消息收入增长 所推动。
我们仍将大部分投资用于 Family of Apps 的开发和运营。第四季度 Family of Apps 费用 为 190 亿美元，占公司总费用的 76%。
Family of Apps 费用增长 5%，主要由于基础设施成本和员工薪酬增加，但部分被 法律相关费用的减少抵消。
Family of Apps 运营利润为283 亿美元，运营利润率 60%。
Reality Labs
第四季度 Reality Labs 业务收入为 11 亿美元，主要来自 硬件销售，同比增长 1%。
Reality Labs 费用为 60 亿美元，同比增长 6%，主要由于基础设施成本和员工薪酬增长，部分被 重组成本减少抵消。
Reality Labs 运营亏损为 50 亿美元。
业务展望
影响我们收入表现的两个主要因素是：我们能否为社区提供吸引人的体验，以及我们在时间维度上变现这些参与度的能力。
首先，Facebook、Instagram 和 WhatsApp 的 日活跃用户数（DAU）在全球和美国市场均同比增长。
第四季度，全球视频观看时长在Instagram 上同比增长了两位数，在 Facebook 美国市场的视频观看时长同比增长也达到了两位数。我们预计 2025 年视频增长仍有机会，我们将继续通过优化推荐系统来推动视频消费增长。
创作者生态是我们关注的核心之一。在 Instagram 上，我们持续优先推荐原创内容，帮助小型创作者获得曝光。我们在第四季度推出了一项新功能，让创作者可以先向非粉丝群体分享 Reels，以测试哪些内容表现更好，然后再决定是否向粉丝发布。这不仅可以帮助创作者优化内容策略，同时也能拓展新的受众。
创意工具是我们重点投资的另一个领域。在未来几周，我们将推出一款全新独立应用 "Edits"，提供完整的创作工具套件，让创作者可以在手机上更轻松地制作高质量的 Reels。
Threads 在 2024 年取得了巨大进展，今年的重点是让 Threads 成为用户获取信息的主要平台。我们正在优化推荐系统，优先展示最新帖子、提升顶级创作者的曝光度，并确保用户可以看到他们关注账号的更多内容。同时，我们将继续 改进自定义 Feed，让用户可以 基于个人兴趣构建个性化的信息流。
Meta AI 也在持续扩展，目前月活跃用户超过 7 亿。我们正在推出更新，让 Meta AI 能够记住用户的历史查询，并结合用户在 Facebook 和 Instagram 上的互动，提供更个性化的推荐。
费用展望
现在我们来看费用展望。我们预计 2025 年全年总费用将在 1,140 亿至 1,190 亿美元之间。
我们预计 2025 年费用增长的最大驱动因素将是基础设施成本，主要由于运营支出和折旧费用的增加。员工薪酬预计将是第二大成本增长因素，因为我们将在前面提到的优先领域内增加技术人才招聘。
资本支出（CapEx）展望
我们预计 2025 年全年资本支出（CapEx） 将在 600 亿至 650 亿美元之间。
我们预计 2025 年资本支出的增长 主要受到对生成式 AI 及核心业务的持续投资的推动。2025 年的大部分资本支出仍将用于 支持核心业务。
税务展望
在没有税收政策变更的情况下，我们预计 2025 年全年税率将在 12% 至 15% 之间。
此外，我们将继续密切关注全球监管环境，特别是在欧盟和美国的法律和监管挑战，这些因素可能会对我们的业务和财务业绩产生重大影响。
总结
总的来说，2024 年对公司而言是非常成功的一年，我们在核心投资领域的投入推动了强劲的业务表现，并为我们的社区带来了创新的新产品。
2025 年，我们拥有一系列极具吸引力的投资机会，这些投资预计将帮助我们继续实现强劲增长，并开发变革性技术，塑造公司及整个行业的未来。
Krista，现在我们开放电话会议的问答环节。
问答环节
主持人
谢谢。现在我们将开放电话线路进行问答环节。我们的第一个问题来自摩根士丹利的 Brian Nowak，请继续。
Brian Nowak
谢谢你们回答我的问题。Mark，我非常赞赏你对今年创新的期待。我知道今年会有很多发布和公告，但我想请你分享一些更高层面的例子，谈谈哪些新的潜在用例和产品可能会为用户提供更大价值，并为广告主创造更多价值。尤其是，你如何看待 Llama 4 和 Meta AI 在 2025 年的发展变化？
第二个问题是关于定制芯片，也许你们两位都可以回答。你们在使用自研芯片与第三方芯片进行排名模型计算时，有哪些经验总结？我们应该如何看待你们将 更高比例的计算迁移到自研芯片 这一进程的主要制约因素？谢谢。
Mark Zuckerberg
关于第一个问题，我在开场发言中已经谈到了一些。我认为，我们非常专注于让 Meta AI 成为一个高度智能化且个性化的助手，用户可以在我们的各款应用中访问它。此外，它也有一个独立的网站，用户可以在我们的应用之外访问它。我认为，Meta AI 的质量将会持续提升，而它在过去一年里已经有了很大的进步。
我们还在不断探索让 Meta AI 更加实用的方法，将其更深入地集成到我们的服务中，以便让更多用户发现并使用它。我认为，这无疑是数亿人使用它的主要原因，因为它易于发现，一旦用户开始使用，就会继续使用下去。
我不想现在就透露太多，我们今年还会发布一些令人惊喜和有趣的东西。关于 Llama 4，我在开场时已经透露了一些信息，我相信技术圈的人会很感兴趣，因为这些内容之前我们从未提及。但除此之外，我不会再额外披露太多即将发布的内容。不过，大致来说，我们的重点仍然是 Meta AI，我也确实认为 Llama 4 将会是非常令人激动的一系列发布。
这不仅仅是一个单独的模型，就像 Llama 3 一样，我们会在不同时间点推出不同的版本。我认为，Llama 4 也会遵循类似的发布节奏，不会是一款单一的产品，而是一个持续演进的模型系列。
至于 AI 工程师（AI Engineer） 这个项目，我对它真的非常期待。我不确定它是否会在短期内成为一款面向外部用户的产品，但至少对我们内部而言，它的目标是推动 AI 研究的进步，并提升我们的内部开发能力。我认为，这将会是一个极具变革性的技术突破。
目前来看，这项技术最先的应用场景会是优化我们的产品和内部研发流程。如果进展顺利，未来可能会有市场化的机会，但就 2025 年而言，我认为我们还不会看到 AI 工程师技术在大规模应用上带来根本性的变化。相反，今年将是这一技术真正开始成为可能的一年，并为 2026 年及未来更剧烈的变革 奠定基础。
我想就是这些内容吧。
Susan Li
Brian，我很高兴回答你关于定制芯片的第二个问题。首先，我们预计仍然会持续采购行业领先供应商提供的第三方芯片。我们与这些供应商的长期合作关系仍然非常重要，我们将继续维护这些合作。但与此同时，我们也 高度投入自研定制芯片，特别是针对那些标准化芯片无法满足的特定计算任务。
之所以投资定制芯片，主要是因为我们能够优化整个计算架构（full stack），从而在计算效率、每单位成本性能、功耗等方面实现更优的表现。我们的计算任务可能需要不同的内存配置、网络带宽、计算资源分配，因此，我们可以针对不同工作负载的需求进行优化。
目前，我们的自研 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）芯片主要用于支持核心排名和推荐推理任务。我们已经在 2024 年上半年开始 采用 MTIA 处理 核心排名和推荐推理计算，并将在 2025 年继续扩大使用范围，不仅用于新增计算需求，同时也会在部分 GPU 服务器退役后替换它们。
到 明年（2026 年），我们希望将 MTIA 扩展到核心 AI 训练任务，并逐步覆盖部分生成式 AI（Gen AI）应用场景。
主持人
您的下一个问题来自高盛（Goldman Sachs）的 Eric Sheridan，请继续提问。
Eric Sheridan
非常感谢你们回答我的问题。我想回到你们之前关于开源（open source）的评论。你们能否帮助我们理解，你们在开源战略与行业内其他竞争对手的竞争动态方面的观点是如何演变的？此外，你们的开源战略在中长期内如何可能改变成本曲线（cost curve），并提升 AI 业务的资本回报率（return on capital）？非常感谢。
Mark Zuckerberg
是的，我认为对于开源，最好的类比是我们之前在 Open Compute 领域所做的事情。我们并不是第一个开发该系统的公司，所以当我们真正开始构建它时，它的专有性（proprietary advantage）已经不再是主要的竞争优势。于是，我们选择了共享它，随后整个行业都开始采用我们的方法，并在此基础上进行创新贡献。通过标准化（standardizing），整个供应链也随之标准化，这使得行业内的价格变得更加高效，对所有人都有利。
在 AI 领域，我们认为类似的趋势也会发生。随着 Llama 模型的普及，越来越多的企业和开发者开始使用它，这就意味着，例如：芯片供应商、其他 API 提供商以及开发者平台 可能会更加优化它们的技术和服务，以适配 Llama。最终，这将降低 Llama 生态系统的使用成本，并推动技术进步，而这些进步在某些情况下我们自己也可以利用。因此，我认为这种战略仍然是有效的，而且我依然对它充满信心。我认为，这一策略正在发挥作用。
此外，在最近的一些新闻背景下，中国的 DeepSeek 竞争对手进入了开源 AI 领域。这使得我们进一步思考，未来全球 AI 生态系统将形成一个开源标准。从国家竞争优势（national advantage） 的角度来看，我认为确保该标准是由美国主导 非常重要。我们对此非常认真，我们希望构建一个全球范围内被广泛采用的 AI 系统。
如果说最近的这些行业动态带来了什么影响，那就是它进一步加强了我们对当前战略的信念，即：我们专注于开源方向是正确的选择。
主持人
您的下一个问题来自 Bernstein 的 Mark Shmulik，请继续提问。
Mark Shmulik
是的，谢谢你们回答我的问题。Mark，我理解今年我们可能会得到一些答案。但从长期来看，在你们跟踪智能眼镜（Smart Glasses）、Orion 以及相关技术的进展时，你是否认为 智能眼镜是 Meta AI 助手的最佳硬件形态，能够最大化其潜力？还是说，它更像是一种补充体验，与目前用户在 App 内使用 AI 助手的方式相辅相成？
另外，Susan，在过去几个季度里，我们看到广告收入增长主要由广告价格上涨驱动。考虑到你们刚才提到的各种提高商业互动深度和广告主投资回报率（ROI）的举措，我们该如何理解未来广告收入增长的主要驱动因素？谢谢。
Mark Zuckerberg
是的，我可以谈谈智能眼镜的部分。我的看法是——我已经多次强调，眼镜是 AI 设备的理想硬件形态。
因为如果你的 AI 助手可以看到你所看到的、听到你所听到的，它就可以获得更丰富的上下文信息，从而更好地理解你的环境，帮助你处理日常生活中各种问题。因此，我认为智能眼镜将会成为未来非常重要的计算平台。
当然，这并不意味着智能手机会消失。当手机成为主要的计算平台时，电脑并没有被淘汰。同理，我认为我们还会继续使用手机一段时间。但是，从全球范围来看，有大量的人佩戴眼镜。在我看来，很难想象在未来 10 年或更长时间，市场上还会有普通的眼镜而不是 AI 眼镜。同时，即使是今天不戴眼镜的人，未来可能也会发现 AI 眼镜是一个非常有用的工具。因此，我对这一趋势充满信心。
去年，我曾经分享过我的一个重要认知变化。最初，我认为智能眼镜不会成为主流形态，直到我们能够打造完整的全息显示（Holographic Display）技术，也就是我们在 Orion 原型机 中展示的那种全息增强现实（AR）体验。
但现在情况已经改变。AI 本身所创造的价值，可能至少与全息 AR 技术一样重要，甚至可能更重要。这让我们对这个领域的前景更加兴奋。
Ray-Ban Meta 智能眼镜去年的市场表现非常成功，但我们仍然不清楚它的长期发展轨迹。我认为 2025 年将是我们深入学习并真正理解其市场潜力的一年，这一年对于 智能眼镜的未来发展方向具有关键性的意义。
Susan Li
我可以回答关于广告定价增长的第二个问题。首先，我想说的是，从长期来看，我们认为在 广告价格（pricing） 和 广告曝光量（impressions） 两个维度上，我们都有持续推动收入增长的机会。因此，广告收入的增长将受到供需双方的影响。
当我们分析广告定价增长时，我们的报告数据 可能会受到不同因素的影响。例如：
- 广告投放供给的变化，因为广告拍卖机制（auction dynamics） 会影响价格。
- 广告展示的渠道结构变化
例如视频广告或低变现效率的广告位置 可能会拉低整体平均广告价格。 - 更广泛的宏观经济因素
也会对广告价格产生影响。
另外，广告价格的计算方式也非常重要。我们报告的每次广告的平均价格（average price per ad） 其实是一个综合性指标，它融合了多个因素，比如：
- 广告主的竞价（bidding strategies）
：他们在竞价时愿意支付的金额是多少？ - 广告主的目标（advertiser objectives）
：他们所优化的转化行为（conversion actions） 目标是什么？ - 广告投放成本（cost per action）
：广告主为了实现目标转化所支付的平均成本是多少？
由于不同的广告主可能优化不同的广告目标，而这些目标的价值也各不相同，因此广告定价是一个非常复杂的计算体系。
总体来看，我们看到广告主的转化成本（cost per action） 依然保持健康水平，无论他们优化的目标是什么。而且，我们相信我们将会继续提升广告投放的转化能力。
当我们能够为广告主带来更多的转化时，这意味着广告展示的转化效率（conversion per impression）将提升，从而推高每千次展示费用（CPM）。这最终将提高广告位的价值，并进一步推动广告收入增长。
主持人
您的下一个问题来自 美国银行（Bank of America）的 Justin Post，请继续提问。
Justin Post
很好，谢谢。我有两个问题，一个给 Mark，一个给 Susan。
Mark，你提到了美国的政治变动以及美国公司在国际市场上的更有利地位。但就美国本土市场而言，你怎么看待这对用户使用习惯和广告主采用度的影响？你们取消了事实核查（fact checking），那么你认为平台上的内容是否会发生变化？这是否可能吸引更多用户？你认为这对 广告业务 会有什么影响？
Susan，关于 Meta AI，我们知道很多人对其应用场景感到兴奋，但他们也在思考 变现模式。你们如何考虑 Meta AI 的商业化？是否可能采用 按点击付费广告（CPC ads）？你们目前的思路是什么？谢谢。
Mark Zuckerberg
关于事实核查（fact checking）和我们的内容政策（content policies），我想说的是，我们始终致力于打造最适合用户的服务。我一直坚信言论自由的重要性。当然，大多数人不希望看到错误信息（misinformation），但如果要真正解决这个问题，我们就必须建立一个更有效的系统，让用户能够获得更多上下文信息。
从我们的经验来看，我们发现社区注释（Community Notes） 这个系统比我们之前的做法更有效。所以，我并不害怕承认当有人做得比我们更好的时候，我们就应该去学习并采用最优的方法。这才是我们的责任——不断优化产品，采用最好的内容管理系统。
因此，关于这个政策调整，有些人可能会误解，以为我们不再关心 平台上是否存在错误信息。但事实并非如此。我实际上认为社区注释系统（类似于 X 平台一直在使用的那种模式）比我们过去的方法更有效。
我相信，这项调整最终会让我们的产品变得更好。
Susan Li
我想补充一点，我们目前还没有观察到 内容政策调整对广告支出 产生任何显著影响。我们依然看到广告主的需求保持强劲，尤其是对于那些由 AI 驱动的广告工具，它们正在帮助企业最大化广告投入的价值。
同时，我们对品牌安全（Brand Safety） 的承诺没有改变，并且我们会继续投资广告工具，以满足广告主的需求。
至于你的第二个问题，关于 Meta AI 的变现（monetization），我们目前的首要目标 是打造卓越的用户体验（consumer experience），老实说，这也是我们目前所有努力的方向。
当然，随着时间推移，Meta AI 未来的变现机会将会变得更加明确，例如：
- 付费推荐（Paid Recommendations）
- 高端订阅服务（Premium Offering）
但目前来看，这些变现模式还不是我们当前开发 Meta AI 的核心关注点。
主持人
您的下一个问题来自 摩根大通（JPMorgan）的 Douglas Anmuth，请继续提问。
Douglas Anmuth
谢谢你们回答我的问题。我也有两个问题，一个给 Mark，一个给 Susan。
Mark，关于开源（open source），随着 DeepSeek 以及其他模型可能会利用 Llama 或其他开源模型进行更快速、低成本的训练，你认为这会带来什么影响？以及这是否会影响长期的 AI 投资路径？
Susan，关于今年 600 亿至 650 亿美元的资本支出（CapEx），与去年相比，其构成是否会发生较大变化？去年你们提到，服务器是最大支出部分，其次是数据中心和网络设备。我们应该如何看待训练（training）与推理（inference） 之间的投资比例？特别是针对 Jan 本周发布的分析内容，能否提供更多细节？谢谢。
Mark Zuckerberg
我可以先回答关于 DeepSeek 的问题。我认为他们确实在某些方面进行了创新，我们目前仍在消化和分析这些进展。同时，他们的一些技术突破是我们希望能够整合到自身系统中的。
但这其实就是科技行业的本质，无论它是否来自中国的竞争对手，我基本上可以预见，每一家推出新产品的公司都会带来一些新的技术进步，而整个行业也会从这些进步中学习。这就是科技行业的发展方式。
目前来说，我还无法对这对基础设施（infrastructure）、资本支出（CapEx）等长期影响 形成一个特别明确的观点，可能还为时过早。这里同时存在多个趋势 在交叉影响。
当前已经有一个较大的争论，即计算基础设施的使用重点 预训练（pretraining） 还是推理计算（inference）。随着越来越多的推理模型（reasoning models） 出现，我们可以看到，智能水平的提升可能更多地依赖于推理计算的算力投入，而不仅仅是前期的预训练。这可能会影响我们在计算资源上的分配策略。
但实际上，我们和许多其他 AI 研究实验室早就在考虑这个问题了。即使没有 DeepSeek 的发布，我们也已经认为在所有计算资源中，预训练可能不会是最大部分。但这并不意味着我们需要更少的计算资源。
新兴的趋势是，在推理阶段投入更多的计算资源，可以显著提升 AI 的智能水平和服务质量。这也意味着，拥有成熟商业模式 来支撑这种高计算需求的公司，在 AI 竞争中会具有优势。因为能够持续提供高质量 AI 服务，是建立行业领先地位的重要因素。
另一个需要考虑的方面是，当我们构建 Meta AI 时，不仅要关注 AI 模型本身，还要考虑 AI 如何整合到我们的信息流（feeds）、广告产品（ad products）等平台级应用中。我们服务的是数十亿用户，这和单纯地预训练一个 AI 模型是完全不同的事情。
无论如何，我们的运营成本注定会很高，因为我们的 AI 需要在全球范围内服务数十亿用户，这与实验室级别的 AI 研发模式完全不同。
因此，我目前还不确定所有这些趋势的最终净影响（net effect） 会是什么。但可以肯定的是，整个行业仍然在快速发展，并且我们可以从所有有价值的技术发布（不仅仅是过去一个月的）中不断学习和优化自身系统。
我们仍然会持续吸收这些新技术进展，同时我们自己也在不断向行业贡献新的创新。
我依然认为，在基础设施（infra）和资本支出（CapEx）方面进行大规模投资，长期来看会是一个重大的战略优势。
当然，未来可能会有新的认知改变我们的看法，但我认为现在下结论还为时过早。从目前的情况来看，我依然认为，拥有大规模的计算基础设施，将成为 AI 质量和扩展能力的一个核心竞争优势。
Susan Li
我很高兴补充一些关于 2025 年资本支出（CapEx） 计划的细节，以回答你的第二个问题。
首先，正如你提到的，我们预计 2025 年资本支出将在所有三个主要类别（服务器、数据中心和网络基础设施） 中都将有所增长。
服务器（Servers） 仍将是 CapEx 增长的最大驱动因素，并继续占据我们整体 CapEx 预算的最大比例。我们预计 AI 计算能力（AI capacity）方面的投资将继续增长，以支持生成式 AI（Gen AI）相关研发。
数据中心（Data Centers） 方面，我们预计 2025 年的数据中心支出将 有所增加，主要用于：建设大型训练集群（training clusters）。建造高功率密度（higher power density）数据中心，这些设施正在进入核心建设阶段。这些新增的计算能力主要用于核心 AI 和非 AI 业务。
网络基础设施（Networking） 方面，我们预计 2025 年的网络支出将增长，主要原因包括：构建更高容量的网络（higher-capacity networks），以支持 非 AI 和核心 AI 相关流量增长，以及大型生成式 AI 训练集群的需求。投资光纤（fiber）基础设施，以应对 未来跨区域训练数据流量的增长。至于核心业务（core AI）与生成式 AI（Gen AI） 的投资分配：
- 基础设施投资将覆盖所有三大领域（Gen AI、非 AI、核心 AI），2025 年的总投入都会增加。其中，大部分 CapEx 仍然会用于核心业务，但这一分类并不总是绝对可量化，因为：我们建设的数据中心可以同时支持 AI 和非 AI 计算任务。
但整体而言，我想重申 Mark 的观点，我们坚定致力于构建行业领先的基础 AI 模型和 AI 应用。我们预计，在支持训练（training）和推理（inference） 方面，我们将继续进行大规模投资。不过，目前仍然很难确定我们在这一周期中的确切位置。
主持人
您的下一个问题来自花旗集团（Citigroup）的 Ron Josey，请继续提问。
Ron Josey
嗨，谢谢你们回答我的问题。
Mark，我想回到你之前提到的让 Facebook 回归 OG（最初的）体验，我想更深入了解具体的使用场景，以及你们如何拓展用户体验？我们知道视频内容的增长很有优势，本地市场（local marketplace） 和 社群（groups） 也都表现良好。所以，你能否分享更多关于OG Facebook 计划的见解？
另外，关于 Meta AI，我们已经看到月活跃用户（MAUs）超过 6 亿，那么 用户体验将如何演进？目前用户主要在 Meta AI 上做些什么？谢谢。
Mark Zuckerberg
关于 Facebook，每天有大量用户 在使用它，它已经成为他们生活中重要的一部分。但我认为，我们有很多机会让 Facebook 在文化层面产生更大的影响力，比它今天的影响力还要强很多。我觉得，这本身就是一个有趣且富有挑战性的目标，这也会让我们在产品开发方面走向一些新的方向，而这些方向可能是过去几年我们没有足够聚焦的。
目前，我还没有更具体的内容可以分享，但可以确定的是，让 Facebook 回归 OG（原始体验） 是我今年的重点关注领域之一。这是一个投资方向，我会花费一些时间在这上面。
在短期内，这可能意味着我们会做出一些产品优先级的权衡，聚焦于特定产品的改进，而不是单纯地在短期内最大化商业收益。
但整体来说，我对这一方向感到非常兴奋，我们会带来一些令人激动的更新。目前，我不会透露太多细节，但在接下来的一年内，我们会陆续推出相关内容，到时候再跟大家跟进。我相信这些变化会让 Facebook 部分功能回归到它最初的使用方式，这将会非常有趣。
Susan Li
我很乐意分享更多关于 Meta AI 以及用户如何使用它的情况。目前，我们仍处于不断学习用户使用习惯的阶段，因此从用户交互中获得了许多有价值的见解。
从应用层面来看，WhatsApp 依然是 Meta AI 使用率最高的应用。在 WhatsApp 上，用户最常使用 Meta AI 进行信息查询（information seeking）和学习型问答（educational queries），以及情感支持（emotional support）相关的使用场景。目前，大部分 WhatsApp 互动 发生在 一对一聊天 中，但我们也开始看到 群组聊天（group messaging） 中的一些使用趋势。
在 Facebook 上，Meta AI 的使用量排名第二，用户最常使用的功能是 信息流深度探索（feed deep dives），也就是用户可以向 Meta AI 提问，获取关于他们推荐内容的额外信息。
整体来看，在所有查询类型（query types） 中，我们都发现 Meta AI 正在帮助用户在我们的应用中发现新的使用场景。目前，它被广泛用于：
- 信息收集（information gathering）
- 社交互动（social interaction）
- 沟通交流（communication）
- 幽默娱乐（humor & casual conversation）
- 写作与编辑（writing & editing）
- 研究与推荐（research recommendations）
展望 2025 年，我们在 Meta AI 产品路线图 上的核心重点是 让 AI 变得更加个性化（personalized）。
目前，我们正在开发的最激动人心的功能之一，就是改进 Meta AI 的记忆能力（memory dimension）。举个例子，Meta AI 将能够记住用户在一对一聊天中分享的某些信息，并基于这些信息个性化调整回复内容。
此外，我们也在提升 Meta AI 的推荐能力（content recommendations），以进一步增强 Facebook 和 Instagram 的核心价值，让它们成为用户生活中更加不可或缺的工具。
主持人
您的下一个问题来自 富国银行（Wells Fargo）的 Ken Gawrelski，请继续提问。
Ken Gawrelski
非常感谢。我有两个问题。
首先，关于资本投入强度（capital intensity），你们之前提到了一些近期的行业动态，并且表示现在仍然难以判断长期发展方向。但能否更具体地谈一谈2025 年的 CapEx 预算？你们是否在执行 CapEx 计划 过程中遇到任何约束（constraints）？无论是 内部资源规划 还是 外部供应链，有哪些可能影响 2025 年资本支出的因素？
第二个问题，关于 招聘需求。你们今年早些时候宣布了一些 绩效相关的人员调整，并提供了 2025 年的运营支出（OpEx）指引。但我们如何看待 未来 2026 年、2027 年及之后的招聘需求？你们如何规划长期的人员配置？谢谢。
Susan Li
当然，我很乐意回答这两个问题。
关于你的第一个问题——2025 年 CapEx 计划的执行约束，我们目前仍在密切关注供应链可用性（supply availability）。这无疑是 2025 年资本支出的重要影响因素，但目前我们没有新的具体更新可以分享。
不过，我们确实计划在 2025 年大幅增加 GPU 服务器的部署，并将继续与 供应商 合作，同时 投资自研芯片 以满足计算需求。
关于资本投入强度（capital intensity），正如 Mark 和我之前提到的，现在确定长期资本强度仍然为时过早。
这里涉及多个变量：
- AI 基础模型（underlying AI models）的发展速度
——模型的效率可以提高多少？ - 生成式 AI（Gen AI）的实际采用情况和使用场景
——AI 产品的用户需求有多大？ - 下一代计算硬件（hardware innovations）的性能提升
——包括我们自研的芯片以及第三方供应商提供的芯片。 - AI 投资所带来的变现机会（monetization）和效率提升
——这些投资是否能带来更高收益或降低运营成本？
因此，我认为我们仍处于行业发展的早期阶段，目前还无法提供关于长期资本投入强度的明确预测。
关于你的第二个问题——招聘需求，我想这正好可以与基础设施投资相衔接。
员工薪酬（employee compensation） 预计将是 2025 年第二大成本增长驱动因素（仅次于基础设施投资）。员工总数和薪酬增长 主要集中在以下重点领域：
- 基础设施（infrastructure）
- 变现（monetization）
- 生成式 AI（generative AI）
- Reality Labs
- 监管与合规（regulation & compliance）
这些部门主要是技术团队（technical organizations），因此其 人均成本较高，相比之下，我们预计非技术业务职能的人员增长将保持受限。
整体来看，我们的目标是 高效运营公司（running the company efficiently），但与此同时，我们也认为当前是一个关键时期，需要确保在关键领域投入足够的资源。因此，我们会继续确保在这些优先领域配备足够的人员，以帮助我们取得领先优势。
Kenneth Dorell
Krista，我们还有时间再回答最后一个问题。
主持人
最后一个问题来自 巴克莱（Barclays）的 Ross Sandler，请继续提问。
Ross Sandler
好的，我的问题是关于 AI 代理（agents） 的。上周，我们都看到了 OpenAI 的 Operator 演示。那么 Mark，随着整个行业从聊天交互（chat） 发展到更具代理性（agentic）的 AI 体验，以及更多商业意图（commercial intent） 开始进入 AI 产品，你如何看待 Meta AI 的变现潜力（monetization potential）？
此外，Llama 4 的推理能力（reasoning） 是否会在推动 Meta AI 的代理式体验（agentic experiences） 方面发挥关键作用？谢谢。
Mark Zuckerberg
是的，我想在这个问题上谈几点。
首先，当谈论AI 代理（agents） 和推理能力（reasoning）时，核心是让 AI 具备执行多步任务（multistep tasks）的能力。
当前的大多数 AI 交互，基本上是用户输入一句话，AI 生成一个响应，类似于聊天的模式。但未来的方向，是你能够给 AI 一个意图（intent）或者一个任务（task），然后 AI 可以自主执行这个任务，并且利用任意多的计算资源来完成它。
有些任务可能很简单，比如帮我购买某个商品。但也有些任务可能非常复杂，比如开发一款应用或者优化代码，使其达到最优。
我认为，这类 AI 代理技术将在未来一到两年内变得越来越普遍。
所以，我对这个方向感到非常兴奋。在某些方面，它会让当前的 AI 产品变得更加智能，但在另一些方面，它也会带来全新的交互形式，不再只是单纯的聊天（chat-based），而是更高一代的 AI 体验（next-generation AI products）。所以，总的来说，这里有很多值得去构建和期待的东西。
不过，我想提醒大家（或者说是分享我们的一贯产品开发策略）：
我们在开发产品时，会先让它达到 10 亿级用户规模，然后才会专注于变现（monetization）。
通常，在产品达到大规模用户之前，我们不会过早地推动商业化。例如，我们现在正在 Threads 上进行变现实验，但通常，我们不会在产品尚未成熟 时就让它成为业务的重要贡献者。
因此，2025 年对 Meta AI 来说，最关键的是让它规模化（scaling）。2023 年是 AI 产品的引入期，我们开始让它进入用户日常使用。2024 年，我的期望是让 Meta AI 达到足够的规模，并建立一个正向循环（flywheel），让用户使用 AI 生成更多数据，然后 AI 变得更智能，从而推动更多用户使用。这将成为一个长期的竞争优势（durable advantage），但并不意味着 2025 年 AI 业务会成为公司收入的主要贡献者。
2025 年，AI 对业务的主要贡献仍然是：
- 提升广告（advertising）
- 优化推荐系统（recommendations）
- 改进信息流（feeds）
至于 Meta AI、AI Studio、商业 AI 代理（business agents） 以及用户与 AI 之间的商业交互，这些真正的商业机会 大部分仍然要到 2026 年及以后 才会逐步兑现。
我认为这是一个非常重要的信息，大家在评估我们在 AI 领域的商业潜力时，需要意识到这个时间表。
但总的来说，我们过去已经多次按照类似的路径成功推出产品：
- 先打造一个优秀的产品（build a great product）
- 再让它扩展到大规模（scale it to a large user base）
- 然后围绕它建立商业模式（monetize it once it’s at scale）
这是我们的产品开发模式，而我们在 AI 方面也会遵循这一策略。所以，我对 AI 代理的前景非常乐观，但它还需要时间发展。
Kenneth Dorell
非常棒，谢谢大家今天的参与。我们感谢你们的时间，并期待很快再次与大家交流。
主持人
本次电话会议到此结束。感谢您的参与，现在您可以挂断电话。