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Meta今天发布2024财年第二季度未经审计财报：营收为390.71亿美元，同比增长22%，不计入汇率变动的影响为同比增长23%；净利润为134.65亿美元，同比增长73%；每股摊薄收益为5.16美元，同比增长73%。
Meta第二季度营收和每股收益均超出华尔街分析师预期，Meta服务“家族”的每日活跃用户人数则复合预期。Meta对第三季度营收作出的展望也同样超出分析师预期，从而推动其盘后股价大幅上涨逾5%。
详见：Meta第二季度营收390.71亿美元 净利润同比大增73%
财报发布后，公司董事长兼首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、首席财务官苏珊·李（Susan Li）和首席运营官哈维尔·奥利文（Javier Olivan） 回答了分析师提问。
以下是电话会议实录：
摩根士丹利分析师布莱恩·诺瓦克（Brian Nowak）：我想提两个问题。马克，我想谈谈为用户和广告客户所提供的，新的生成式人工智能应用案例。管理层谈到了Meta人工智能工作室、聊天机器人、融合模型。能否着重介绍一下管理层最感兴趣的一两个案例，其中发现了哪些比较好的迹象，可以表明它们可能在2025-2026年成为业务增长的实质驱动力？这样可以帮助投资者了解相关的机会和最需要关注的点。
第二个问题，苏珊，公司在资本支出方面有很多优先事项，主要投入下一代模型和数据能力新基础设施建设方面。可否再次为我们介绍一下公司资本支出的理念，以及在确保从所有资本支出都能为投资者带来健康的投资资本回报方面，公司所采取的保障措施？
马克·扎克伯格：我认为在2025年和2026两年能出现的最大成果，实际上是我在前面评论中谈到的第一类情况，即人工智能正在塑造现有产品。比如推荐优化、帮助人们找到更好内容的方式，让广告体验更有效。我知道这些领域都还有很大的上升空间，我提到的这些产品已经是规模化的产品，我们所从事的人工智能技术工作将持续改进它们的体验和业务表现。
关于我们持续发力的其他领域，我想大家在关注公司业务一段时间后就会发现，我们有一个相对较长的业务周期，从推出新产品，到将其扩展到拥有十亿或更多用户，然后我们才会真正地专注于大规模商业变现，比如说像Meta人工智能或人工智能工作室这样一些业务。我认为遵循这样的产品发展周期有利于不断提升产品的参与度，并且也在短期内对于业务产生其他有利之处。不过要真正的商业变现，我预计需要数年时间，而且任何人都不应该因此感到诧异，我们所有的业务都是这样过来的。我认为对于那些长期关注我们业务的人来说，他们也能很好地预知业务会在什么时候进展到何种阶段，这部分人也是那些在看到公司早期指标之后便加码投入的人，他们的投资回报也往往很好，这就是为什么我想在之前评论中分享Meta人工智能业务上早期进展的原因。
上个季度初刚刚开始的时候，在财报会前一两周我们发布了新品，而这一次我们晚了几个月。我认为我们有望在今年年底，实现成为业界使用最广泛的人工智能助手的目标，这将具有相当重要的意义。这是我们唯一的目标吗？不是。显然，我们想要进一步地发展，提升用户参与度，并假以时日将工作重点转移到商业变现上去，从目前来看，早期信号是不错的。这些就是我们目前能够合理了解的全部情况。我认为人工智能的本质在于能够以某种方式影响我们几乎所有的产品，改进现有的产品，并使创造更多新产品成为可能。
苏珊·李：我来回答第二个关于投资回报率问题。我将公司的人工智能投资大致分为两个类别，核心人工智能和生成式人工智能。在推动公司业务收入增长，以及衡量核心人工智能业务投资回报率的能力方面，这两者处于不一样的阶段。
我们在核心人工智能工作的投资方面，继续采取基于回报率进行投资的方式，我们依然看到比较强劲的回报，主要原因是用户参与度和广告表现的提升转化为收入增长，这些情况说明公司继续投资是有意义的。
生成式人工智能方面，正如马克在他的评论中提到的，我们预计公司生成式人工智能产品今年不会对公司的营收增长产生实质性驱动，但我们期待随着时间的推移，生成式人工智能产品能够开辟新的营收增长机会，为我们的投资创造稳定的回报，同时我们也在开源后续几代的语言模型分析。我们也谈到了公司所关注的，在生成式人工智能方面的四个主要机会领域——增强核心广告业务，企业通讯业务发展，围绕Meta人工智能的机会，以及未来增加核心参与度的机会。
另外我想要说的是，我们在持续构建人工智能基础设施方面也考虑到了可互换性，有利于我们灵活地将能力运用到我们认为其最能发挥作用的地方。比如我们为生成式人工智能训练所构建的基础设施也可以用于生成式人工智能的推理，包括通过进行某些修改，如添加通用计算和存储，将其用于排名和推荐；并且我们还采用了分阶段开发数据中心站点的策略，使我们能够在需要时灵活增加，以满足更多需求并减少交付时间，同时也有助于我们限制未来几年的投入。
综上所述，虽然我们预计2025年公司的资本支出会大幅增长，但我们觉得有不断挖掘机会的必要，以及确保我们有灵活的部署。
伯恩斯坦分析师马克·施穆利克（Mark Shmulik）：在观察公司营收展望和前景的时候，可否请管理层分享一些关于整体数字广告市场的情况？管理层已经强调了公司所具备优势的领域，包括公司所做出的一些独特努力。
苏珊·李：我们持续看到全球广告需求的健康增长，而且我们也在持续做广告性能改进方面的工作，改进产品的定位、排名、投放，以及所有基础架构方面的工作，我们预计所有这些努力都将继续有利于推升三季度的广告客户支出。但我们的确预计三季度的同比增长将放缓，原因是去年三季度中国广告商强劲增长以及Reels增长基数较大的情况，而且基于当前汇率，我们预计第三季度外汇波动所带来的不利影响会略大一些。
高盛分析师Eric Sheridan：管理层提到了社区规模的建设以及WhatsApp和Threads产品在美国市场的进展。管理层如何看待Messaging和Threads等相对较新的、增长较快的平台业务的发展？如何实现Messaging和Threads潜在用户参与度增长，以及长期来看整体商业变现方面的平衡？管理层对于哪些领域的发展感到振奋？构建、测试以实现规模化运营，还是实现商业变现？
马克·扎克伯格：WhatsApp真的是一个反映商业趋势变化非常重要的指标，因为美国市场在公司营收中所占的比例很大。此前，WhatsApp在世界许多国家都是处于领先地位的消息应用程序，但在美国不是。现在，我们也开始在美国市场取得领先地位，因为越来越多的人使用该产品，并且意识到这款产品能够为跨平台通信和群组交流等方面提供真正良好的体验。我认为，如果美国最终也成为WhatsApp业务的一个重大市场，将为我们整体业务的发展注入巨大的推动力。我看到周围的所有人都开始使用WhatsApp，从个人层面上来看这显然也是比较令人满足的情况，很有趣，但从商业角度来看可能相关性稍低。
Threads是另外一个例子，大家知道，它的起步阶段非常成功，几乎是我能想到的所有应用程序中起步表现最好的，是从零增长到1亿用户最快的应用程序。我们需要注意的是，即便有这样的良好开端，从1亿用户发展到10亿人使用仍然需要多年时间，这就是我们典型的产品周期。这是Meta在构建消费产品，以及围绕它们开展业务方面，与许多其他公司不同的一点，其他公司推出一些产品，然后立即开展销售工作，并从中获取营收。我认为这是我们的投资者和分析师一直需要努力应对的，就是公司推出所有这些新产品，不断扩展其功能，持续提升消费者体验，并最终发展成为规模非常大的业务，这一进程往往需要多年的时间跨度。
不过关于Threads业务，我认为非常令人振奋的是，公司成立到现在已经20年了，而且很少有机会能发展出一个拥有10亿用户的应用程序。我的意思是，世界上可能有这样的程序，我不知道，也许有十几个左右吧。我是说，公司外部所存在的这样的应用程序肯定比公司内部多，但我们做得很好。如果我们在执行方面做得非常好，那么就能够在产品组合中再增加一个这样的重量级产品，而拥有这种潜力本身就很令人感到兴奋。显然，从现在的规模到实现这样的目标还有大量的工作要做，我们目前达到了接近2亿用户，可以说是一个非常好的里程碑，拥有这种增长机会本身就非常罕见。我认为团队在这方面做得非常出色。
苏珊·李：我补充一点，就近期的广告曝光量增长来源而言，我们的确预计视频将在下半年继续成为公司广告曝光量增长的来源。在Instagram平台上，我们预计Reels将继续推动增长，而在 Facebook上，我们预计视频的整体广告曝光量将增加，同时短视频的比例也会增加，这创造了更多的广告曝光量增长机会。总的来说，所有应用程序的社区广告曝光量将持续增长。
摩根大通分析师Doug Anmuth：就基础设施和资本支出而言，马克谈到目前的建设不仅是为了Meta大型语言模型版本3和4，而可能一直支持到版本7，并且版本4的计算需求是版本3的10倍。鉴于公司提前进行了如此大规模的建设，请问在未来多年内将如何影响资本支出的走势？苏珊，能否再多谈谈三季度的展望。我知道你提到了同比基数较大的情况，但实际上，这也同时表明在营收展望范围的上限只有1个点的不变外汇减速影响，我很想知道是否还有其他什么因素在推动这样强劲的预期表现？
苏珊·李：关于较长期的资本支出展望，我们实际上还没有分享过相关的数据，部分原因是对我们来说，基础设施目前来看是一个极其动态的规划领域，我们正在持续研究较长期内生成式人工智能技术发展的路线图。很显然，我们的预期是明年将大幅增加在人工智能基础设施方面的投资，并且会在适当的时候给出进一步的展望。我们所有的资本支出建设，都会考虑灵活度，为的是可以根据需要部署到核心人工智能和生成式人工智能的用例中，确保核心人工智能投资方面的投资能够产生令人感到满意的回报，这是我们能够更容易评估的情况。我们也很高兴看到生成式人工智能业务方面的机会。
关于三季度的收入展望。我之前也提到过，通过平台我们看到了全球广告需求健康增长的态势。我们正在不断改进广告性能，过去多个季度努力不断结出成果，持续为我们的平台积累价值。公司二季度收入增长了22%，各个运营地区和垂直领域都有强劲的增长，包括小型广告客户业务的强劲增长，不出意外的话，我们预计这种情况会持续到第三季度。
美银美林分析师Justin Post：回到公司关于美国年轻成年用户数增长的评论，特别是在Facebook和Instagram平台上的增长，我也知道几年前公司对Reels实施了重大的改版。请问这些用户在Facebook和Instagram平台上的活动有哪些？能否请管理层提供一些关于使用量增长方面的具体量化数据？
苏珊·李：近年来，为年轻成年人打造合适的产品一直是Facebook团队工作的核心和优先领域，看到这些努力正转化为这一群体的参与度增长，我们感到非常鼓舞。在过去几个季度，我们看到美国和加拿大市场的年轻成年人对于该应用的使用量出现了非常健康的增长，包括像群组和市场等产品特别受到年轻成年人的青睐。在美国和加拿大，向群组发布的内容量一直在增长，主要也是由年轻成年人的使用所推动的。这部分用户还是市场的活跃用户，这得益于产品的改进以及美国对二手产品的强劲需求。
Evercore ISI分析师Mark Mahaney ：我想问一个关于Facebook电商业务Marketplace的问题，非常不错的一个附加业务，但某种程度上尚未充分实现商业变现，我们能看到的潜力非常大，甚至可能比eBay还大，可否请管理层谈谈其未来在商业变现方面的趋势？以及如何提高Marketplace的质量？另外，我还想问一个关于公司员工数的问题，与去年同期相比下降了约1%，公司已经几乎回到了大幅裁员之前的员工人数水平。我们应该如何看公司未来员工人数的增长？管理层提到了资本支出的显著增长，那我们是否应该期待员工人数有适度的增长？
苏珊·李：关于Marketplace的问题，我们很高兴它能成为吸引年轻用户的强劲驱动力之一，这一服务是公司更全面电商战略的一部分，该战略专注于为平台打造最佳购物体验。Marketplace显然是面向消费者的，而广义上讲，电商战略的是让企业更容易利用广告推广其产品，让买家更容易在我们的平台上找到并购买相关商品。从这个角度来讲，公司在店铺广告方面投资所产生的效果非常令人满意，Shops广告收入同比出现强劲增长，并且为广告客户带来了增量业绩，与我们的其他产品，诸如Advantage+购物，也创造了良好的配合。
关于员工人数的问题，我们继续谨慎地在不同部门间分配新增员工，确保新引入的人才真正地专注于公司的核心优先事项，同时我们也在努力减少之前的招聘不足，随着今年招聘逐步补足，我预计2024年底的实际在职员工人数将显著高于2023年底。我们尚不能提供2025年的员工增长预期，因为我们尚未开始制定相关预算，但类似的是，预计我们还将主要针对重点领域进行招聘，并实行非常严格的员工人数管理流程。
Truist证券分析师Youssef Squali：公司大型语言模型版本Llama 3.1的人工智能系统已经以不同的形式被整合到产品之中，看起来功能非常强大，似乎越来越接近成为一个功能完整的搜索引擎，除了商业查询之外几乎无所不能。公司有没有计划将其更大规模地开放给客户？比如有点像OpenAI可能正在测试的，也许将其链接到第三方市场进行商业搜索等？另外关于同雷朋合作推出智能眼镜的问题，可否请管理层谈谈加深与依视路陆逊梯卡集团合作关系的机会？
马克·扎克伯格：是的，我对Llama 3.1版本的表现非常兴奋，我们的团队特别出色，从第一个版本的Llama，去年的Llama 2稍落后于前沿技术，到现在的Llama 3.1，基本上已经具有市场竞争力，并且在某些方面领先于其他顶级封闭模型。Meta人工智能利用Llama 3.1其中的一个版本，以及我们所构建的其他服务，打造了一款非常近乎完美的产品。我之前谈到围绕Meta人工智能技术的初步应用趋势，但应用范围应该更大，包括商业方面，可以逐个垂直领域推进，并构建出特定的功能，最终在所有不同领域都发挥效用。
这是为了实现Llama成为人们理想中的人工智能助手，而必须去做的事情。例如在电商领域，可以添加智能推荐、个性化购物助手等功能，让用户在购物时能得到更贴心的服务和建议；在金融领域，打造风险评估、投资策略规划等功能，帮助用户做出更明智的财务决策。通过大型语言模型版本在逐个领域的完善，Meta人工智能才有可能真正成为满足人们各种需求的理想助手。
所以说这是一个漫长的路线图，我认为未来几个季度可能没法实现，未来几年将能够实现其中一部分愿景，因为我们正在打造是一个未来将被广泛使用的服务。我们将继续致力于Llama 2。你提到的问题，更多的可能是关于Meta人工智能，但它们是有关联的，Llama有点像是为产品提供动力的引擎，而且它是开源的，我对于团队在这两者上所取得的进展感到振奋。
在智能眼镜方面，依视路陆逊梯卡是一个非常棒的合作伙伴，我们已经推出了第二代雷朋Meta眼镜，该产品表现出色，比我们预期的要好，我们原本也期望比第一代有显著的增长，但确实给我们带来了非常惊喜，部分原因是产品的定位很好，与我们正在见证的人工智能革命形成了很好地契合，并提供了各种新功能。我们希望通过与依视路陆逊梯卡的合作，继续打造新一代的眼镜，深化人工智能产品，不断提升质量，在这方面我们还有很多工作要做。与我们在这一点上的想法相比，与成为一款真正领先的消费电子产品所需的水平相比，我认为我们还处于早期阶段，但所有的迹象都很好。
花旗银行分析师Ron Josey：马克，我想回到关于开源和Llama 3的介绍。完全理解Meta不提供公共云服务的情况，所以我希望从你那里听到更多关于基于Llama 3所打造的产品及其愿景的信息，是否会有一部分产品会提供给其他公司？比如用于客户服务或呼叫中心服务，或其他垂直领域。关于开源和Llama 3.1如何能够为客户提供更优质的企业服务方面，能给我们介绍一下吗？
马克·扎克伯格：Llama是基础模型，人们可以将其塑造成各种不同的产品，无论是我们自己的Meta AI，还是人工智能工作室，或者是业务代理，又或者像雷朋眼镜中的助手，所有这些不同的东西基本上都是用Llama构建的产品。
同样，任何外部开发者也能够利用它构建出更多各种各样不同的东西。正如我所说，开源模型对我们如此有价值的原因在于，我们能够利用所拥有的领先的基础设施，为提升消费者和商业体验提供动力。这些基础设施不仅是我们可以独立打造的一款软件，更是一个生态系统，具备多样化能力，并且其他开发者和人员都在为其添砖加瓦。
无论是将模型提炼成客户需要的自定义模型工具，还是更好地微调产品，或者使推理更高效的方式，或者是所有我们尚未想到的其他各种功能，芯片公司所进行的芯片优化等等所有的东西，这是一个生态系统。我们无法自己完成所有这些任务，如果在打造了Llama并将其仅仅保留在我们内部，那么对于所有我们正在研发的产品来说，就不会那样有价值，这就是围绕它的商业策略，就是为什么我们觉得我们不一定需要构建云服务并围绕它进行直接销售，我们追求的是一个非常积极的商业策略。
与亚马逊云AWS进行密切合作就是这个策略的一部分，这次同AWS合作的发布会就非常成功。包括Databricks、英伟达、微软Azure和谷歌云这样的其他大公司，他们的做法也类似。我们希望开发者能够在任何地方获取到Meta的人工智能服务，Llama开源模型的优势之一就是客户不会感觉被锁定在提供该模型的一个云服务中，无论是微软与OpenAI，还是谷歌与Gemini或者其他什么，客户可以获取这一服务并在任何地方使用它，我们鼓励这一模式，并为此振奋不已。
除了我之前在评论中提到的广告客户体验优化之外，我们最为关注的企业和商业应用，这部分归属于业务代理业务的服务有巨大的增长潜力。我认为如今几乎每一家企业，都有一个电子邮件地址，有一个网站，有自己社交媒体账号。
未来，他们将会需要至少一个业务代理，完成从互动帮助人们购买东西，到为已完成的销售提供支持的服务流程。在劳动力成本低的国家，人们通过发消息与企业进行互动的效果相当不错。但问题是，在很多国家，聘任专职客服来回答每个人的问题是相当昂贵的，我认为这正是人工智能非常适合去做的事情。
帮助平台上数亿企业轻松地引入他们所有的信息、产品目录、服务历史，以及他们共享的所有内容，并迅速建立人工智能代理，将是非常棒的服务体验。所以我们可以将Llama与业务团队正在进行的大量定制工作相结合，将生态系统中其他各方为Llama变得更为出色所做的所有其他投资相结合，这将产生非常巨大的效果，但这也只是一个领域。我是说，这一融合贯穿了我们正在打造的所有不同产品，包括消费者产品和商业产品。
巴克莱分析师Ross Sandler：马克周一在接受黄仁勋的采访时，谈到类似于如果业务规模扩展有一天停止了，可能还有五年的产品工作要做类似的情况，我想知道除了代理或人工智能助手之外，在这个所谓的五年路线图中，你还在思考或关注人工智能的哪些其他领域？第二个问题关于容量的问题，
管理层提到说Llama 3.1是在16000个H100上训练的，还提到说年底将有600000个可供使用，所以即使我们为Llama 4增加到160000个GPU，我们在推理和未来产品方面仍有大量的额外容量。我想请问公司在规划训练、推理和未来其他业务方面是如何进行资本支出分配的？
马克·扎克伯格：第一个问题很有趣，有点假设性的成分在里面，如果没有未来的基础模型，我认为行业将会有大量的产品创新，而这只是时间的问题。但同时，未来肯定会有基础模型，它们会很棒，会解锁新的能力，我们也在围绕这些预期规划我们的产品，所以我并没有在假设没有未来创新的情况下规划我们的产品路线图。
相反，像Meta人工智能这样具有广泛实用性的技术，能够助力企业、创作者和个人建立他们想要的任何类型人工智能代理，以及实现智能眼镜的实时多模态功能等，我们都是基于这些服务来规划Llama 4，Llama 5及以后产品的，而且我们已经有了大量的用例，包括在发现内容、与朋友互动、企业触达用户等等方面。我想说的重点是，在技术可用性和产品功能充分挖掘之间存在一定的滞后，在未来很长一段时间内都会有大量的创新。
苏珊·李：为了训练前几代和下一代Llama，我们一直在大幅扩充容量，马克在他的评论中已经暗示了这一点。这推动了我们所谈到的2025年资本支出的显著增长，但明年之后的情况，我们目前暂时无法提供更长期的展望。对于任何新数据中心项目，我们会思考如何利用好其整个生命周期，考虑在训练和后续运行的容量实用，并围绕它进行架构设计。我们也会研究在其使用几年后，如何将其用于我们核心业务的其他用例，包括未来可能需要的推理、基于生成式人工智能的其他产品。
因此，任何一个数据中心的生命周期，都有一系列的用例，从一开始的生成式人工智能训练，到可能支持生成式人工智能推理，再到用于核心广告、内容排名和推荐，同时也要考虑我们可能使用什么样的服务器来支持这些不同类型的用例，以及其所带来的影响。
所以当我们接手任一项目时，我们确实需要在非常宽泛的可能用例范围内进行规划，并且也需要考虑时间跨度的长短，因为启动数据中心需要很长的前置时间。同时也要认识到每个数据中心的生命周期中存在多个决策点，包括思考何时订购服务器，订购何种类型的服务器，以及将它们用于何处。这些思考给予我们更多灵活度，并根据未来所获取的信息来做出最佳决策。（完）
责任编辑：刘明亮
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