27年资本开支2500亿！？连续三次财报下跌，Meta还能回血吗？不割肉来不及了？

3小时前
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说起Meta这次财报本身，从市场反应来看，显然是很差的。财报发布后股价一度大跌超过10%，是除了特斯拉以外，表现最差的大科技了。那我们就有必要好好看一看，这份财报到底有多差？这是不是一个非常值得担心的信号？除此之外，Meta的投资逻辑在过去几个月里也发生了一些变化。所以咱们也趁着这次财报分析，对Meta新的投资逻辑做一次更深入的调研和研究。
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前段时间，我们跟踪的很多重要公司都密集发布财报，有些财报后的深度分析和业务调研没有来得及做。而现在，主要公司的财报基本已经发布完了，我们终于有时间把一些坑给补上。而今天这期视频，我们就来对Meta上次的财报做一次深入的分析。
说起Meta这次财报本身，从市场反应来看，显然是很差的。财报发布后股价一度大跌超过10%，是除了特斯拉以外，表现最差的大科技了。那我们就有必要好好看一看，这份财报到底有多差？这是不是一个非常值得担心的信号？
除此之外，Meta的投资逻辑在过去几个月里也发生了一些变化。这个变化，我们之前在异动分析、月度跟踪、和财报快速解读中都提到过，但一直没有做过系统、完整的总结。所以咱们也趁着这次财报分析，对Meta新的投资逻辑做一次更深入的调研和研究。因此这期视频不单是分析财报本身，也是对Meta长期投资逻辑，以及我们对这家公司长期观点的一次更新。那么事不宜迟，我们马上开始吧。
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财报分析上来，我们先对财报中的几个重要数据做一个快速总结。先看收入端。Meta几个重要的收入数据都表现得不好。本次财报的收入608亿美元，增长28%符合预期，但公司给出的下季度收入指引只有625亿，低于市场预期的632亿。即使把汇率因素考虑进去，也只是略微低于市场预期的中位数。对于过去几个季度持续大幅跑赢预期的Meta来说，算是不及格的了。
日活用户数方面，本季度日活用户数同比只增长了3%，低于市场预期的3.1%。这也是市场非常在意的一个数据，后面我们会分析到。
而利润率方面，本季度的营业利润率也不如预期，只有30.9%，同比下降了惊人的12%。虽然这里有36亿美元法律和遣散费用的一次性影响，但即使把这些费用剔除，也只有36.8%，依然同比下降了6%。这大概率说明，公司的研发和基础设施相关成本，已经开始对利润率形成压力。
而现金流这边也在快速消耗，从这个季度开始，已经是贴着线在走了。随着后续资本开支的持续增加，负现金流很快就会出现。
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所以整体来看，收入端的各项数据没有哪一个算是亮眼的。
另外，市场最关注的Capex指引部分，虽然这个季度对26年全年指引只是小幅上调，但管理层表示，会最大化2026年和2027年的Capex支出。所以现在市场已经把Meta的Capex预期上调到2100亿到2500亿。相比目前的1300亿接近翻倍，意味着公司的现金流和债务情况还会进一步恶化。
总结来看，这次财报的各项数据都戳中了华尔街最不满意的地方。支出在快速增加，现金流在快速消耗，同时收入和利润率也在承受压力。所以，单看财报本身，这份成绩确实非常差，财报后10%的下跌一点都不冤。
但我们的分析不能只停留在财报本身，毕竟这已经是过去式了。我们还需要了解，这家公司未来的表现会怎么样？哪些问题真正需要我们担心？会不会已经到了最困难的时候了呢？那么接下来，我们就围绕这几个问题做进一步分析。
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广告分析首先，我们还是要和大家聊一聊Meta这个季度的收入表现。从下图可以看到，这个季度Meta的广告收入同比增长28%。单看这个数字，其实还是不错的。但和上个季度的33%相比，增速出现了明显下滑。
那问题出在哪呢？从这张图可以看到，Meta的广告单价依然维持在12%，表现很不错。但广告展示量的表现明显下滑，从前两个季度的19%和18%，下滑到14%。这是本季度收入增速下滑的根本原因。
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而进一步拆分可以发现，广告展示量的下滑是全方位的。广告展示量还可以分拆成日活用户数乘以单个用户广告展示量，也就是广告密度。而这个季度，这俩数据都在下降。用户增长只有3%，单个用户的广告密度则从上季度的15%大幅下降到11%。那这两个指标的下滑会是一个长期下滑的开始吗？
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日活增长分析
咱们先来分析一下日活用户。从数据上看，Meta这个季度的日活用户数同比只增长了3%，看上去确实很差。但这个同比增长这么差，一部分原因，是上个季度伊朗和俄罗斯对言论和网络的进一步收紧导致的。虽然说这个季度伊朗的网络已经有所恢复，但实际恢复的用户人数可能并不多。再加上这个季度俄罗斯进一步收紧网络，所以和去年二季度同期相比，肯定还是受到较大的影响。而当我们对此做出调整后，再计算日活增长的话，大致的增速其实会在4.5%左右。由于具体的计算有些无聊，我这里就不展开了，大家知道结论就好。而根据4.5%的这个结论来看，虽然不能算特别好，但至少也没看起来那么差。
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广告展示量分析
另一边，我们再看广告展示量。这个季度，Meta的广告展示量增长只有11%，但这11%主要是通过用户使用时长的增加实现的。因为这个季度Instagram全球用户的使用时长同比实现了两位数增长，Facebook也增长了9%。这就已经基本解释了广告展示量的全部增长。换句话说，Meta这个季度并没有采取任何提高广告密度的举措，11%的增长几乎全部来自用户使用时长的自然增加。所以这个展示量的增长至少在质量上是相当高的。毕竟你不希望Meta的广告展示量增长全是通过提高广告密度带来的，这不可持续。
到这里会发现，日活用户同比下滑有外部因素影响，实际情况并没有那么糟糕，而广告展示量的增长更是全靠用户的有机使用时长提升带来的，质量相当高。所以这么分析下来，Meta广告业务的整体表现并没有太大问题。甚至应该这么说，这28%的增速表现还是相当不错，公司的基本面还是很稳的。至少实际的情况比财报上看到的一些数据要好看一些。
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后续AI的分析可即便如此，现在的问题可能已经不在广告业务上了。由于资本开支大幅增加，现在市场看待Meta的逻辑已经发生了一些变化。这个逻辑不难理解，如果2027年开支真的达到2000亿到2500亿美元，那即使广告业务依然维持30%的增长，也无法解释清楚这么庞大的开支，而现金流也一定会恶化。所以现在的Meta不能光靠广告业务的变现了，对于市场来说，它会需要Meta去找到更多的变现方式，来justify它那庞大的资本开支。也就是说，像以前那种，仅靠AI在广告上的变现，已经不够了，Meta需要在AI上做得更多。
Meta的AI战略
那么，Meta在AI上做了哪些动作呢？首先，Meta传统的社交媒体广告业务上，确实还在快速采纳它的AI能力。
这里包括两部分。一是给广告主用的广告生成工具Advantage+。管理层披露，本季度Advantage+的ARR已经达到750亿美元，而去年三季度是600亿美元。虽然从增长速度来看表现不错，但这里有多少增长真正来自AI带来的广告效率提升，又有多少只是商家预算向Advantage+转移，其实很难验证。二是通过推荐算法来提高用户的使用时长。这点虽然也有效果，比如这个季度就有了10%的增长，但这个增量有多少是来自短视频时间的增加，多少是因为AI带动的排版和推荐算法的增长，我们也无法得知。
所以你看，虽然Meta在用AI在提高主营业务，但问题是这个AI的效果并不够清晰，增速上也难以匹配类似于云，或者OA这种公司的惊艳程度。正因如此，市场现在更加关注的，是Meta能不能找到广告之外的其他收入来源。
Meta也的确在探索各种新的AI变现方式。其中讨论比较多的，就是把算力出租出去，即所谓的云计算模式。不过在这次财报，管理层并没有给出太多有价值的信息，也没有明确说明Meta到底会不会正式开展算力出租业务。唯一可以确认的是，他们的优先级依然是先把自己的AI模型做好，继续推进模型研发，在此基础上，才会进一步考虑算力出租业务。
除了云计算的模式之外，Meta最近也在抄AI大模型公司的商业模式。面对to b客户，Meta推出了Business Agent，定位相当于Anthropic的Claude CoWork，或者是谷歌的Gemini Enterprise。当然它背后连接的也是Meta自己的MuseSpark模型。类似的，它也正尝试把大模型MuseSpark的API出租出去来获得收益。而在C端，Meta也有向用户推出一个叫Meta One的订阅服务，功能上类似于ChatGPT，价格定在7.99美元到49.99美元之间。
另一个变现的潜在方向，就是通过Meta AI加入搜索广告进行变现。这个逻辑和Google在AI搜索里面做广告变现比较类似，当用户通过Meta AI搜索生活信息、进行聊天或者获取建议的时候，Meta可以在这个过程中向用户推送相关广告。这个模式可以增加Meta覆盖的广告类型，毕竟很多广告并不适合在刷社交媒体的时候弹出来，但放在那种搜索的场景就要自然得多了。
还有一个非常重要的潜在变现方向，就是WhatsApp。这个季度，WhatsApp相关收入突破10亿美元，它目前一个很重要的变现方式，就是通过AI聊天机器人，帮助企业完成营销、客服以及用户转化。管理层在这次财报中特别举了一个巴西汽车租赁公司的例子，表示在使用这套方案之后，客户只需要发送三条消息，就可以完成整个注册和预订流程，大幅提升了公司的运营效率，而且日均预订量还提升了44%，整个过程基本不需要人工干预。
可以看到，Meta正在探索各种各样的AI变现的商业模式。当然，这些商业模式都还处于非常早期，能不能成还取决于很多不同的变量。可即便如此，市场其实已经开始关注这些潜在的收入来源。大摩在财报前的一份研报里面就提到，如果Meta能够把这几项业务做起来，那么到28年，有可能给每股收益带来大约25%的增长空间。在我看来，大摩这套分析存在一定的假设和局限性。但至少从这里可以看出来，如果Meta真的能探索出一些好的商业模式的话，是会对公司的业绩带来实实在在的增长的。
投资逻辑的变化
其实说到这里，你可能会发现，现在影响Meta几乎所有投资逻辑和业绩表现的核心问题，都可以归结到它的AI能力。以前我们说，只要Meta能跟上AI这个趋势，凭借广告的效率提升就可以获得持续的增长，但现在光这一点已经不够了。市场需要看到，它在AI上的巨额投入，最终能不能真正转化成足够强的AI能力。这正是当下决定是否投资Meta最为重要的问题。
而另一个决定Meta投资价值的问题，是它能不能在广告之外找到新的商业模式。过去这套变现模式已经不足以支撑Meta天量的资本开支了，所以我们才看到，公司现在像是一家创业公司那样，在不断尝试各种用AI变现的方式。可这些尝试最终能不能形成规模，依然存在很大的不确定性。要是最后还是找不到，那么广告业务即使表现再好，也不能justify它当下如此疯狂的资本开支。而这就成为投资Meta时第二个非常重要的问题。
那么接下来的分析，其实就变成了回答上面这两个核心问题，AI能力怎么样，以及能否探索出新的商业模式。这俩问题的重要性都远远大于单个财报表现，也基本决定了未来一到两年，Meta的增长逻辑能不能真正成立。所以接下来，我们就对此进一步做出分析。
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Meta的AI能力客观数据展示
我们不妨先来看一下，Meta目前的AI能力到底处在什么位置。可能很多人会觉得Meta的AI非常垃圾。但真的如此吗？我们可以先参考一些相对客观的第三方评价。
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下面这张图来自Artificial Analysis。按照它的智能能力评分，Meta当前的模型得分大约是57分，与Claude、GPT以及Kimi的几个旗舰模型相比，仍然存在比较明显的差距。不过Meta也明显高于Gemini 3.7 Flash和DeepSeek。应该说单纯从模型能力来看，Meta已经具备比较强的竞争力，虽然距离最顶尖的一批模型仍然还有一定距离，但可以算是第二梯队的水平。
能力上虽然不够强，但如果从价格来看，Meta的模型在美国几家主要AI公司里面还是很有优势的。目前它的Cost per Task大约是0.4美元，这个价格在这个智能水平里属于最便宜的一档。就在几天前，谷歌的价格还是0.8美元，价格是Meta的两倍，智能水平还更低一些，而就在我们截稿当天，谷歌刚刚发布的3.7把价格直接降到了0.4美元，和Meta处在同一水平。所以可以看到，谷歌也是在性价比上找Meta对标。从这个角度来看，Meta应该也比较清楚，自己目前在模型能力上还没有明显优势，因此选择通过更低的价格来提高竞争力，主打性价比。
整体来看，Meta目前的模型肯定算不上特别好，但对于刚上线一个季度的模型来说，其实已经非常不错了。现在更关键的问题其实是，Meta未来的模型能力能不能持续进步，并以此稳定住自己第二梯队的位置，甚至进一步冲击第一梯队呢？
这个问题实在有些不好回答，不过咱们不妨把Meta目前在AI模型上的优势和劣势都梳理一遍，客观地去看一看。
优势
咱们先来看看Meta的优势。Meta第一个不得不提的就是它的算力。按照SemiAnalysis最新的预估，Meta明年年底的算力规模加起来可能会达到20GW，而且在今年年底，Meta能够调用在前沿大模型训练上的算力，将超过OpenAI和Anthropic，成为全世界有最多算力去开发大模型的公司。连谷歌都比不上。
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你可能会疑惑，谷歌的资本开支不是比Meta高很多吗？确实如此，但谷歌的算力还要出租一部分出去，留给自己Gemini的算力并没有表面上那么多。可Meta则完全没有这个问题，而且Meta的很多数据中心建得比较早，它和微软都是早期投入最激进的公司。因此能够集中调用这么大规模的算力，本身就是Meta一个非常重要的优势。
除了算力以外，Meta第二个不得不提的重要优势，就是它的数据。这部分数据大致可以分成两类。第一类，是Meta过去二十多年积累下来的社交媒体数据，以及广告投放、用户行为和商业转化相关的数据。相比很多公司，Meta在大数据的积累、整理和应用上做得非常好，当然也做得非常全面和成熟，这也是为什么它的广告业务能够长期保持很高的变现效率。
但这个数据优势大家都比较熟悉了，Meta还有一类在当下非常重要的数据优势，就是公司在对内部员工的监控下，所获得的真实工作环境中的屏幕、键盘、鼠标等操作数据。
这类数据由于能够真实反映人类在复杂工作流里面是怎么完成任务的，所以它极具价值，但同时因为隐私和安全等问题，又极度稀缺。而对于Meta来说，它们自己直接在内部，利用员工产生的数据来训练和优化模型。不仅如此，Meta还专门投入了3000名全职的工程师，去搭建强化学习相关的任务和环境。如果公司能够持续推进这件事情，并且内部员工没有出现太强的阻力，那么，这可能会成为Meta一个非常独特的优势。因为目前来看，能够以这种规模，这么不顾反对意见地，持续获取真实工作流数据的大公司，只有Meta。
除此之外，Meta还有一个比较明显的优势，就是它拥有足够强的资金实力吸引顶级AI人才。最近一段时间，Meta一直在从OA、谷歌等公司挖人，把大量顶级研究人员，以几亿美元的薪资挖过来。可以说，Meta已经有了和OA匹配水平的研究人才。甚至如果和最近人才流失相对比较明显的谷歌相比，Meta反而可能还具备一定优势。
上面这些更多是Meta在客观资源层面的优势。除此之外，Meta还有一个很重要的“软件优势”，就是CEO小扎。由于小扎对公司拥有很强的控制力，所以只要他明确要推进一件事情，Meta就可以执行得更加地坚定，不会像一些由职业经理人主导的公司那样，在遇到阻力之后轻易改变方向。而现在，小扎已经非常明确地把Meta未来的重要赌注放在前沿AI模型上。
劣势
好，以上说的是Meta目前比较明显的优势。接下来，咱们来说说Meta在AI上的劣势。
首先，Meta的一个巨大的劣势，是它现在的模型基础依然偏弱。这不光体现在当前模型能力还没有进入第一梯队，更重要的是，Llama 4失败之后，公司几乎把整个AI团队推倒重建。经过接近一年的调整，才重新把模型体系做起来。相比OA这些已经在前沿模型研发上积累了多年经验的公司，Meta现在只能算刚刚重新起步。我们确实已经看到它做出了一些效果还不错的模型，但这套方法和经验能不能持续复制到下一代、再下一代模型上，会不会还有一些弯路没走过，目前还没有得到验证。
而在这里，咱们还有必要提及Meta的AI体系负责人，Alexander Wang。相比其他几家头部AI公司那些在行业里积累了多年经验、威望也比较高的负责人，Alexander Wang在行业内并没有那么高的威望，我们也看到不少Meta内部的反馈说，他在管理风格、技术判断，以及是否具备足够的前沿模型研发经验上，都受到不少的质疑。所以，Alexander的能力，以及Meta本身的AI模型基础薄弱，都会是Meta模型能否成功持续迭代的不确定性因素。
其次，是Meta内部的企业文化。这或许会带来公司人才的流失。和其他大科技相比，Meta内部的竞争压力是比较大的，它的企业文化也比较toxic。比如前面提到的屏幕监控这件事情，就已经引发了一部分员工的反对。之前Meta从OpenAI挖来的几名核心研究人员里面，也已经有人因为对Meta内部文化和管理方式不适应而选择离开。所以，Meta虽然现在有能力通过高薪快速吸引人才，但这些人才进来以后能不能长期留下来，同样是需要持续观察的问题。
最后一点，也可能是Meta最大的劣势，就是它目前的AI变现路径没有其他几家大公司那么直接。像云计算公司，它们在AI上的投入可以比较快地通过算力出租、云服务等方式回本。而像OA这类公司，本身的商业模式就是围绕模型和AI服务展开，在变现这件事情上的路径也更加清晰。
但Meta现在是两边都不沾，同时还在持续投入大量资金，而真正能够支撑这些投入的新增变现方式，却仍然处在探索阶段。所以Meta在资金回报上的压力是这几家主要AI公司里最大的。要是未来Meta一直找不到更清晰、更大规模的变现方式，那么它也是很有可能率先降低对前沿模型竞赛的投入。一旦真的开始降低投入，那么在这场竞争中落后的可能性就要大大增加了。尤其是，现在我们看到Meta正在考虑出租算力的选项，其实某种程度上，也反映出公司正在主动寻找退路。
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商业模式以上这些，就是Meta在AI能力上的客观优劣势。至于它未来AI到底能不能成功，咱们先放一放，因为现在，咱们需要看第二个核心问题：Meta能不能找到新的商业模式。
在大约一年前，AI主要还在看C端应用时，Meta其实是很有优势的。因为它本身就擅长通过广告和用户流量变现，而在那个时候，整个C端的变现路径又不稳定，相对来说，Meta已经是AI应用和AI变现逻辑中较为明确的公司之一。
但现在AI的商业逻辑和一年前，已经发生了翻天覆地的变化。今天，AI的变现重心已经在B端，可Meta本质上还是一家偏C端的公司，在B端的积累并不算多。所以过去的优势不仅用不上，还需要在自己的劣势上赶上来，这也是为什么Meta最近一直在尝试新的商业模式，尤其是在B端做更多探索。
至于这些商业模式最后能不能跑通，Meta能不能借此探索b端的机会，现在几乎是无法预测的。但有一个逻辑我们很清楚的是，那就是，它非常取决于Meta大模型能力的表现。因为只要它的模型能力足够强，同时价格也有竞争力，那么Meta很多商业模式的变现就要容易得多了。毕竟，它在社交媒体、电商和广告领域拥有非常大的用户基础，也有非常成熟的商业场景，只要AI能力在线，探索出更多更好的商业变现模式是顺理成章的事情。像现在WhatsApp Bot，已经是一个比较好的尝试，而且也看到一些效果。
所以相比商业模式本身，我其实没有那么担心。只要Meta能够把模型做好，后面的商业模式，就可以通过不断尝试慢慢找到。
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总结和观点说到这里，我们又绕回原点了。到最后，Meta最重要的投资逻辑还是它的大模型能力。如果Meta的AI大模型能够持续进步，那么后续的增长空间和投资价值就依然值得期待，甚至这家公司的股价还有翻倍的可能。否则，Meta整个投资价值就会大打折扣，最终可能要退回成一家只有社交媒体业务、顶多再加上云业务的公司而已。
这点其实和谷歌很像。我们说谷歌虽然业务越来越复杂，但本质上，现在投资谷歌的核心逻辑就一个，看Gemini的表现。Gemini表现得好，谷歌的云、搜索以及其他业务都会受益，市场就会justify它的投入，股价也就自然而然涨上去；Meta也是一个道理。因此，未来Meta不用看别的了，包括它主营的广告业务都能某种程度上忽略，就是去关注它的AI模型能力是否在提升就已经足够了。这便是当下我们认为，公司投资逻辑发生了变化的根本原因，当然本质上，还是因为这家公司自己发生了很大的变化。
那最后的问题就是，Meta的能力到底未来能闯出一片天吗？对此，我们认为还是存在很大不确定性，毕竟谁也没有办法肯定说，这些客观的优势可以转化成最终的结果。且历史上看，Meta就是一家特别不让人省心的公司。因此现在投资Meta，不得不说，是带有一定赌的成分的。或者可以这么说，现在投资Meta是需要一些信仰的。
但综合前面我们摆出来的所有优劣势来看，我们依然相信，Meta目前的算力、数据等优势，还是非常有价值的。而Meta最大的劣势，变现路径不够清晰这点，确实让人担心，但这更多是个阶段性的问题，只要管理层能够顶住压力把AI给坚持做出一些成果的话，Meta的后续回报是可以做到非常可观的，到那时候，这个问题也就自然可以解决了。而Meta的管理层又是最能顶住压力的一个。所以综合来看，我们倾向于认为，Meta在未来成功的概率还是要更大一些。
其实从行业历史来看，模型能力的排名变化也可以非常快。过去也出现过一些原本处在第三、第四梯队的公司，在很短时间内进入第一梯队。比如去年下半年的时候，Anthropic还只是老三，没想到几个月后就成为了绝对的老大。中国的Kimi也是如此，一年前还默默无闻，现在已经成功挤到行业第一梯队里去了。现在的Meta，至少在算力、数据和人才这些基础资源上，并不缺乏追赶的条件。因此，我们对于Meta未来的大模型表现整体还是偏积极，也认为它大概率能在未来的AI时代里占据一席之地。
再加上，Meta现在的估值也因此变得非常便宜。公司的前瞻市盈率已经来到15倍，除了22年那波元宇宙以外，过去每一次估值跌到这个位置，都有一个迅速的反弹。要是如果Meta的大模型那边能释放出足够多的好消息，那么潜在回报将会非常可观。
最后，也别忘了一开始我们分析财报后发现，其实Meta的传统业务并没有出现什么真正的问题，虽然它已经不是核心的逻辑，但至少基本盘还是要保住的。
所以综合来看，我们对Meta依然保持积极的判断，尤其是长期的表现，也因此，我们对Meta维持买入评级，同时维持675美元的目标价不变。
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不过在此之上，我们也承认，现在的Meta和之前已经不一样。由于广告业务的推动力变差，AI的投入逻辑不确定性更高，大模型的迭代也无法预测，所以如果你要决定投资Meta的话，一定要认识到，它现在的投资确定性已经明显不足了。尤其是和其他大科技相比，Meta在确定性上显然要差不少。所以要是你更看重这一点，希望可以比较安心的投资，也希望投资AI趋势里更为明确的主线，那么Meta显然也不是最合适的选择。是否适合你，还是要思考清楚你个人是一名怎样的投资者后，再做决定。