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微软：当前投入 vs 未来前景是所有 AI 玩家需要考虑的问题

。我们根据短期和长期需求信号，持续扩展数据中心容量。在过去三年里，我们的数据中心总容量增加了一倍多，去年新增的容量比以往任何一年都多。我们的数据中心、网络、机架和芯片共同构成了一个完整的系统，为推动当今的云工作负载和下一代人工智能工作负载提供新的效率。 4、我们继续更新我们的计算资源，对 AMD、英特尔、英伟达的最新产品的支持，以及我们自主研发的 Maia、Cobalt、Boost 和 HSM 芯片的创新就是证明。 5、在数据层，Microsoft Fabric 脱颖而出。我们现在拥有超过 19000 个付费客户，包括日立、江森自控和舍弗勒等。Power BI 也与 Fabric 深度集成，月活跃用户超过 3000 万，自去年以来增长了 40%。除了 Fabric，我们还看到新的人工智能驱动的数据模式正在涌现。在 Azure 数据库和 Azure 应用服务上运行的 Azure OpenAI 应用数量同比增长了一倍多，推动了 SQL Hyperscale 和 Cosmos DB 的广泛应用。 6、很高兴 OpenAI 对 Azure 做出了新的重大承诺。通过我们的战略合作伙伴关系，我们继续从彼此的增长中互利共赢，因为 OpenAI 的应用程序编程接口（API）仅在 Azure 上运行。我们在支持 OpenAI 的领先模型以及精选的开源模型和自训练模型（SLM）方面处于有利地位。今天，DeepSeek 的 R1 模型通过 Foundry 和 GitHub 上的模型目录发布，具备自动红队测试、内容安全集成和安全扫描功能。 7、Microsoft 365 Copilot 是人工智能的用户界面。有助于大幅提高员工的工作效率，并提供对大量智能体的访问，以简化员工的工作流程。我们看到各种规模交易的客户采用率都在加速增长。购买 Copilot 的客户，在过去 18 个月里，他们的席位总数增加了 10 倍多。仅举一个例子，诺华在过去一年中每个季度都增加了数千个席位，现在拥有 4 万个席位。巴克莱银行、开利集团、培生集团和迈阿密大学在本季度都购买了 1 万个或更多席位。总体而言，每天使用 Copilot 的人数再次环比增长了一倍多。 8、在过去三个月里，已有超过 16 万个组织使用了 Copilot Studio，他们总共创建了超过 40 万个自定义智能体，环比增长超过 2 倍。我们还看到像 Adobe、思爱普、ServiceNow 和 Workday 这样的合作伙伴构建他们的第三方智能体并与 Copilot 集成。 9、随着 Windows 10 支持期即将结束，我们看到其发展势头增强。客户选择最新的 Windows 11 设备，以获得增强的安全性和先进的人工智能功能。在今年假期期间，美国 15% 的高端笔记本电脑是配备 Copilot 的 PC，我们预计在未来几年内，大多数销售的 PC 都将是配备 Copilot 的 PC。 10、我们的消费者业务，首先是领英（LinkedIn）。在领英上评论数量同比增长 37%。短视频在平台上继续增长，视频创作的增长速度是其他帖子格式的两倍。我们还通过智能体进行创新，帮助招聘人员和小企业更快地找到合格的候选人，我们的招聘业务在订阅方面再次获得市场份额。本季度，领英高级订阅业务的年收入首次超过 20 亿美元。订阅用户增长在过去两年中增加了近 50%，近 40% 的订阅用户使用了我们的人工智能功能来优化他们的个人资料，领英营销解决方案在企业对企业（B2B）广告领域仍然处于领先地位。 11、接下来是搜索广告和新闻业务。我们在必应（Bing）和 Edge 浏览器上再次获得市场份额。Edge 浏览器在美国 Windows 系统上的市场份额超过 30%，并且已经连续 15 个季度获得市场份额增长。我们在提高广告费率方面的投资正在取得回报，广告商越来越将我们的网络视为优化投资回报率的重要平台。我们的 Copilot 消费者应用程序因其提高的速度、独特的个性以及 Copilot Vision 等首创功能，用户参与度和留存率都有所提高。就在今天，我们将由 o1 驱动的 “深度思考”（Think Deeper）功能免费提供给全球所有 Copilot 用户。 12、生产力和业务流程部门尽管受到不利的外汇汇率影响。业绩超出预期，主要得益于 E5 产品和 Microsoft 365 Copilot 的表现好于预期。对于 Microsoft 365 Copilot，我们继续看到其在采用率、扩展和使用方面的增长。每用户平均收入（ARPU）增长再次由 E5 产品和 Microsoft 365 Copilot 推动。付费 Microsoft 365 商业席位同比增长 7%，所有客户细分市场的安装基数都有所扩大，主要是在中小企业和一线员工产品方面。 13、智能云部门：剔除外汇汇率的不利影响，Azure 非人工智能服务、本地服务器以及企业和合作伙伴服务的业绩略低于预期，不过 Azure 人工智能服务的出色表现部分抵消了这一差距。Azure 的增长中有 13 个百分点来自人工智能服务，该服务同比增长 157%，超出预期，尽管需求仍然高于我们的现有产能。我们非人工智能服务的增长略低于预期，这是由于市场推广执行方面存在挑战，尤其是对于那些通过规模化推广方式接触的客户，我们需要在推动非人工智能服务的消费与人工智能业务的增长之间取得平衡。 14、更多个人计算业务，取得了好于预期的成绩，主要得益于 Windows OEM 预装业务、第三方搜索合作伙伴带来的流量，以及游戏《使命召唤》的发布表现。Windows OEM 和设备营收同比增长 4%，超出预期，这是由于在 Windows 10 支持期结束前进行的商业库存补充，以及关税方面的不确定性。搜索和新闻广告业务（扣除流量获取成本后）营收增长 21%，按固定汇率计算增长 20%，超出预期，增长动力来自第三方合作伙伴带来的流量。增长持续得益于 Edge 和 Bing 的广告费率提升以及健康的流量增长。 15、资本支出（包括融资租赁）为 226 亿美元，符合预期，用于购买厂房、财产和设备（PP&E）的现金支出为 158 亿美元。我们在云和人工智能相关方面的支出，超过一半用于购置长期资产，这些资产将在未来 15 年甚至更久的时间里支持货币化。其余的云和人工智能支出主要用于购买服务器（包括 CPU 和 GPU），以根据需求信号（包括客户合同积压订单）为客户提供服务。 16、经营活动现金流为 223 亿美元，增长 18%，这得益于强劲的云服务账单结算和收款，但部分被供应商付款、员工薪酬和税款支付的增加所抵消。自由现金流为 65 亿美元，同比下降 29%，这反映了前面提到的资本支出情况。 17、对第三季度的展望：在商业订单方面，我们预计新增订单额同比将大致持平。我们预计核心年金销售业务将持续稳定，客户也会继续对我们的平台做出长期承诺。需要提醒的是，大型长期 Azure 合同的签订时间较难预测，可能会导致我们预订额增长率的季度波动加剧。微软云毛利率预计约为 69%，同比有所下降，这是由扩展人工智能基础设施的影响导致的。在生产力和业务流程部门，预计通过 E5 和 Microsoft 365 Copilot，每用户平均收入（ARPU）将继续增长，鉴于现有安装基数的规模，我们预计席位增长将有所放缓。对于 Microsoft 365 商业产品，我们预计营收与去年同期相比基本持平。需要提醒的是，Microsoft 365 商业产品包括 Microsoft 365 套件中的 Windows 商业本地部署组件。 Microsoft 365 消费者云业务营收增长率预计将处于中高水平的个位数，增长动力来自 Microsoft 365 订阅业务。对于领英，尽管我们预计所有业务都将实现增长，但人才解决方案业务的趋势在第三季度仍将对增长构成阻力。在 Azure 方面，我们预计第三季度营收按固定汇率计算将增长 31% - 32%。正如我们在 10 月份所分享的，随着更多人工智能产能上线，我们人工智能服务的贡献将有所增加。在非人工智能服务方面预计下半年仍会受到一定影响。虽然我们预计第三季度人工智能产能仍将受限，但到 2025 财年末，鉴于我们大量的资本投资，我们应能大致满足需求。搜索和新闻广告（扣除流量获取成本后）营收增长率预计将处于 15% 左右，预计增长速度将较上一季度有所放缓，主要是由于外汇汇率的额外影响，以及前面提到的第三方合作伙伴流量恢复到更正常的水平。扣除流量获取成本后的搜索业务增长速度将高于整体搜索和新闻广告营收增长速度，我们预计整体搜索和新闻广告营收增长率将处于中高水平的个位数区间。在游戏业务方面，我们预计营收增长率将处于低个位数区间。我们预计 Xbox 内容服务营收增长率将处于低至中等个位数区间，这得益于第一方内容以及 Xbox Game Pass。硬件营收将同比下降。资本支出方面。我们预计第三季度和第四季度的季度支出将与第二季度的支出水平相近。在 2026 财年，我们预计将继续根据强劲的需求信号进行投资，包括我们需要交付的客户合同积压订单，投资范围涵盖整个微软云业务。不过，增长率将低于 2025 财年，并且资本支出将开始转向短期资产，这些资产与营收增长的相关性更强。我们现在预计 2025 财年的运营利润率将同比略有上升。我们预计 2025 财年全年的实际税率将在 18% - 19% 之间。 2.2 Q&A 分析师问答 Q：Azure 的业绩处于指引区间的下限，这让我们有点失望。希望能深入分析一下可能存在哪些执行方面的问题，以及解决这些问题的措施有哪些。在经历了二季度和上一季度的表现后，你之前提到的下半年业绩加速增长的预期，现在还能实现吗？ Amy Hood：第二季度问题出在非人工智能的 Azure 计算资源部分。我们 Azure 人工智能业务的实际业绩比预期要好，这得益于运营团队的出色工作。在非人工智能业务方面，主要挑战在于我们所说的规模化推广模式。这些客户主要是我们通过合作伙伴和其他间接销售方式接触到的。在这种情况下，难点在于这些客户在平衡人工智能工作负载与迁移等基础工作时，试图在两者之间找到平衡。由于规模化推广模式的调整需要时间，预计下半年仍会受到一定影响。不过，我对团队的应对能力很有信心，他们已经充分认识到问题并正在努力解决。我们公布本季度 Azure 增长率为 31%，预计下季度增长率在 31% - 32% 之间。我们对人工智能业务的业绩有信心，并且能够实现相应的营收。但我们的产能依然受限，这与我去年 10 月和大家沟通时的预期一致。产能受限涉及两个因素：首先是空间，我通常将其称为长期资产，也就是基础设施和场地；其次是设备。我们的支出结构发生了变化，持续投入长期资产。我们之前在电力供应和场地空间方面存在不足。随着过去三年投资的逐步落地，到今年年底，我们将更接近产能平衡的状态。 Q：关于人工智能业务收入远超预期这一点，能否详细讲讲背后的驱动因素？我们已经讨论了 Azure 人工智能业务部分，除此之外还有其他原因吗？据我们估计，Copilot 业务的规模和增长速度都远超预期。能否详细分解一下微软人工智能业务超出预期的部分？ Amy Hood：这一结果确实好于预期。主要有几个方面的原因，首先是刚才讨论过的 Azure 业务部分。其次，Microsoft Copilot 业务表现出色。关键在于，新购和追加的席位数量都在增加。虽然使用量不会直接影响收入，但随着人们从 Copilot 中获得更多价值，间接上会对收入产生积极影响。另外，每个席位的定价也很合理，这充分体现了产品的价值。这些就是业绩超出预期的主要因素。 Q：你在发言中多次提到了 DeepSeek。大家都很想了解你对它的看法。我们现在是否看到人工智能可以以更低的成本实现规模扩展？是否已经达到了这样一个阶段，还是说仍需时日？ Satya Nadella：从某种意义上讲，人工智能领域的发展和常规计算周期的发展并无不同，都是在不断突破，追求更高的发展水平。摩尔定律正以更快的速度发挥作用，在此基础上，人工智能的扩展定律，包括预训练和推理计算方面，也在不断强化，而这一切都离不开软件的支持。正如我在发言中提到的，基于软件优化，推理计算每一轮都能实现 10 倍的性能提升，这是我们长期观察得出的结论。 DeepSeek 确实带来了一些真正的创新，其中部分成果和 OpenAI 在 o1 模型中的发现类似。显然，这些创新成果将逐渐普及并得到广泛应用。任何软件周期发展的最大受益者都是客户，毕竟，从客户端 - 服务器模式到云计算的发展历程中，我们得到的重要启示是：更多人购买了服务器，只不过这些服务器是以云计算的形式存在。所以，当 token 价格下降，推理计算成本降低时，意味着人们能够消费更多的人工智能服务，也会有更多的应用程序被开发出来。有趣的是，如今在 2025 年初，我们能够在个人电脑上运行那些曾经需要强大云计算基础设施支持的模型，这在过去是难以想象的。这样的优化意味着人工智能将变得更加普及。因此，对于像我们这样的超大规模云服务提供商和个人电脑平台供应商而言，这无疑是个好消息。 Q：想问问关于 “星际之门（Stargate）” 的新闻，以及上周宣布的与 OpenAI 关系的变动。大多数投资者认为，这表明微软仍坚定支持 OpenAI 取得成功，但在为 OpenAI 未来的训练资本支出需求提供资金方面，选择退居幕后。希望你能阐述一下围绕 “星际之门” 做出的战略决策。从投资者的角度来看，这一决策对于我们理解未来几年的资本支出需求有什么启示呢？ Satya Nadella：我们对与 OpenAI 的合作关系感到非常满意。如大家所见，他们对 Azure 做出了重大承诺，我们目前确认的预订额只是其中一部分，鉴于我们拥有的优先购买权，未来还会从中获得更多收益。显然，他们的成功也意味着我们的成功，从我们发布的相关博客中详细阐述的商业合作安排就可以看出这一点。回到你的问题，我们正在构建一个极具灵活性的计算资源体系。确保在训练和推理之间实现合理平衡，并且进行全球布局。我们在软件优化方面付出了巨大努力，这不仅体现在 DeepSeek 带来的成果上，还包括我们与 OpenAI 合作，多年来致力于降低 GPT 模型成本所做的工作。实际上，我们在推理优化方面投入了大量精力，这是推动人工智能发展的关键因素之一。在人工智能领域，推出前沿模型固然重要，但如果服务成本过高，无法产生实际需求，那也无济于事。所以，优化推理成本，使其能够被广泛应用至关重要。这就是我们正在管理的计算资源体系。同时要记住，不能一次性过度采购任何资源，因为摩尔定律每年都能带来 2 倍的性能提升，软件优化又能带来 10 倍的提升。我们希望持续升级、更新计算资源，使其不断迭代，最终实现货币化与需求驱动的货币化和训练成本之间的合理平衡。我对目前的投资策略充满信心，这种灵活性将有助于我们实现更长期的业务增长。 Amy Hood：我再补充一些关于资本支出的看法，希望能让大家更好地理解萨蒂亚提到的灵活计算资源体系。我们有近 3000 亿美元的剩余履约义务（RPO），这些都是需要交付的客户合同。我们交付得越快、效率越高，对公司就越有利。这不仅涉及与 OpenAI 的合作，还关乎整个平台对所有客户的服务。有时人们会忽略一点，当我们提到计算资源的灵活性时，它不仅指主要用于推理，还包括训练、后期训练等关键环节，这些都是构建现代人工智能应用所必需的。此外，运行商业云服务也需要这些资源，并且要求资源具备分布式和全球化的特点。这些都非常重要，因为只有这样才能实现最高效率。大家看到的资本支出，前期主要用于基础设施建设，这不仅帮助我们满足人工智能基础设施的需求，也包括商业云服务方面之前未满足的需求。之后，资本支出将更多地转向 CPU 和 GPU。这种转变与营收的相关性更强，无论是与 OpenAI 的合作，还是与其他客户的合作，都将基于合同进行。 Q：微软拥有丰富的 Copilot 产品组合，这些产品进入市场已一年多，功能也越来越精准，同时推理成本不断下降。你如何看待接下来的发展方向？以及我们应该如何调整产品包装和市场推广策略，以满足更广泛的客户需求呢？ Satya Nadella：我们最近有两项重要发布。一是在 Microsoft 365 Copilot 方面，推出了 Copilot Chat。这一功能将广泛应用于所有现有用户，企业的 IT 部门可以开启该功能，员工即刻就能使用具备企业管控功能的网页聊天服务。Copilot Chat 内置了 Copilot Studio，这意味着用户可以开始构建智能体。我们认为，Copilot Chat 与完整的 Copilot 功能相结合，将有效促进用户对席位的使用，推动智能体的构建等方面的发展。另外，在消费者端，我们昨天推出了由 o1 驱动的 “深度思考（Think Harder）” 功能，并且面向全球用户免费开放。这充分展示了推理优化带来的优势，成本降低使得曾经高端的功能能够更广泛地应用。这种趋势在 GitHub Copilot、Security Copilot 等产品中也同样存在。在我们整个产品体系中，都会朝着这个方向发展。 Q：展望未来几年，你认为在 Azure 上进行的推理计算中，使用专有模型和开源模型的比例大概会是多少呢？这对微软来说重要吗？ Satya Nadella：这是个好问题。实际上，在任何应用程序中，都会使用到多种模型。以 Copilot 或 GitHub Copilot 为例，其底层已经使用了大量不同的模型。开发过程中，我们会构建模型、对模型进行微调、提取模型精华。有些模型会被提炼成开源模型。所以，未来必然是多种模型混合使用的局面。我们一直认为，拥有前沿模型至关重要。在构建应用程序时，应该充分利用最优秀的模型，追求更高的目标，然后再进行优化。另外，这里面还存在时间因素。初期的成本结构并不代表最终结果，因为我们会持续优化延迟、成本，并根据需求更换不同的模型。实际上，为了管理这些复杂性，我们需要新的应用服务和服务器。这就是我们大力投资 Azure AI Foundry 的原因。从应用开发者的角度来看，他们需要跟上不断涌现的新模型的步伐，希望应用程序能够持续受益于这些创新成果，同时避免过高的开发成本、运维成本，或者像人们常说的人工智能运维成本。所以，我们在应用服务器方面投入了大量资源，确保任何工作负载都能从各种不同的模型（开源、闭源、不同权重级别）中获益。从运营角度来看，这样做也能提高效率，让工作更加便捷。 Q：很高兴听到 Copilot 业务发展强劲。这种强劲增长体现在哪些方面呢？是部门级别的交易增多了吗？还是客户从概念验证阶段转向了部门级别的采购，甚至企业内多个部门都在采购？你之前提到使用趋势有所上升，能否详细讲讲常见的使用场景，以及这些场景如何为未来的货币化增长提供信心呢？ Satya Nadella：起初，在一些对提高生产力有迫切需求的部门，比如销售团队、财务部门或者供应链部门，Copilot 的应用较为广泛。这些部门有大量基于 SharePoint 的数据，他们希望将这些数据与网络数据结合起来，从而获得更有价值的结果。但随着时间推移，就像我们在以往的生产力工具发展过程中看到的那样，人们会跨部门、跨角色进行协作。以我自己的日常工作为例，我会使用聊天功能，在工作标签页获取结果，然后通过页面分享功能立即与同事共享。我把这种方式称为 “借助人工智能思考，与他人协作工作”。这种协作模式使得 Copilot 在企业内的普及成为必然。一开始，Copilot 可能只是在部门内部使用，但协作产生的网络效应会促使它在整个企业中推广开来。企业可以按不同群体逐步推广。我们推出的 Copilot Chat，让企业客户能够更灵活地在企业内广泛应用 Copilot。这不仅方便了员工使用，也为企业推动 Copilot 的普及提供了更多便利。 Q：想再聊聊商业预订额和商业剩余履约义务（RPO）的话题。商业 RPO 环比增加了 390 亿美元，这是我们有记录以来最大的环比增幅。商业预订额按固定汇率计算增长了 75%，是过去十年平均增速的两倍。我知道这个指标存在一定波动性，但本季度在积压订单和预订额方面，确实感觉出现了一些明显变化。能否讲讲这种增长的动力来源？是全面增长，还是少数几笔大订单带动的？ Amy Hood：我们之前提到过，OpenAI 对 Azure 的承诺是推动增长的主要因素之一。需要说明的是，这并非一次性的合作，随着 OpenAI 的发展，他们还会持续做出承诺，我们之间的合作关系也会不断深化。除了这一点，还有其他因素共同推动了增长。首先，我们的核心业务表现出色。核心业务包括现有合同的续签、追加销售，例如 Copilot、GitHub Copilot 等产品的推广，这些都是很重要的增长动力。本季度，E5 产品的表现也非常出色。在讨论 Microsoft 365 Copilot 时，我有时会忽略整个套件的发展势头，而本季度 E5 产品的良好表现让我们备受鼓舞。最后一个因素是大型 Azure 合同。这些合同的情况正如我们预期的那样，呈现出良好的增长态势。大型 Azure 合同有两种类型：一种是现有客户在履行完之前的合同义务后，加大了投入力度，这充分体现了他们对平台的认可和信心；另一种是新客户签订的合同，本季度这方面也有不错的表现。所以，你说得对，看到这么高的增长数据，可能会让人觉得只是某一个因素在起作用。但实际上，除了 OpenAI 的因素，各业务线的稳定执行也是实现增长的重要原因。

海豚投研01-30 19:59

Meta：“每年” 都是关键年，今年重点不止 Meta AI（4Q24 电话会含 CB 小会纪要）

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；（9）自由现金流为132亿美元；（10）公司向股东支付了13亿美元的股息，全年末现金及可流通证券储备达778亿美元，债务总额为288亿美元。 1. Meta Family of Apps 截至2024年12月，每天至少有33亿人使用我们的应用家族中的至少一款应用。 2024年第四季度应用家族总收入473亿美元，同比增长21%；广告收入468亿美元，同比增长21%（按固定汇率计算亦增长21%）。在广告收入中，电商垂直领域是推动同比增长的最大贡献者。从用户地域来看，广告收入增长最强劲的是其他地区，增长27%，其次是亚太地区和欧洲，分别增长23%和22%。北美地区增长18%。第四季度，我们各服务的广告展示总量增长了6%，每条广告的平均价格增长了14%。广告展示量增长主要得益于亚太地区。广告价格上涨得益于广告商需求的增加，部分原因是广告效果的提升。不过，这一增长也部分被低货币化地区的展示量增长所抵消。 Apps的其他收入达5.19亿美元，同比增长55%，主要得益于WhatsApp商业平台的业务消息收入增长。 2024年第四季度Apps的总支出为190亿美元，占公司总支出的76%，同比增长5%，主要由于基础设施成本和员工薪酬增长，但部分被法律相关支出减少所抵消。Apps的营业利润达283亿美元，营业利润率为60%。 2. Reality Labs 四季度Reality Labs收入为11亿美元，主要由硬件销售贡献，同比增长1%； Reality Labs支出达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，但部分被重组成本下降所抵消； Reality Labs营业亏损达50亿美元。二、管理层汇报 1. AI 1.1 Meta AI 预计今年AI助手将覆盖10亿用户，Meta AI将成为这一领域的领先者。Meta AI目前已经是全球用户数量最多的AI助手，通常当一项服务达到如此规模时，它就会形成长期的竞争优势。今年，我们制定了令人兴奋的产品规划，专注于个性化体验。我们认为，用户不会希望使用千篇一律的AI助手，而是更倾向于一个能够进行个性化调整的AI助手。未来不会只存在一个单一的通用AI。相反，用户可以自主决定自己的AI助手如何运作，以及呈现方式。这将成为我们有史以来最具变革性的产品之一，今年我们还会推出一些有趣的创新，相信用户会喜欢。 1.2 Llama模型与此同时，我也认为Llama开源模型将在今年成为最先进、最广泛使用的AI模型之一。目前，Llama 4的训练进展顺利，Llama 4 Mini正在进行预训练，我们的推理模型和大模型也表现良好。 Llama 3的目标是让开源模型能够与封闭模型竞争，而Llama 4的目标是引领行业。Llama 4将具备原生多模态能力，是一个全能模型，并具备代理能力，这将解锁许多新的应用场景。未来几个月，我们会陆续分享更多关于Llama 4的计划。 1.3 AI工程师今年，我们还将能够构建一个AI工程师，其编码和问题解决能力将达到中级工程师的水平。这将是一个历史性的重要里程碑，不仅可能成为最重要的创新之一，同时也可能形成一个巨大的市场机会。任何率先推出该系统的公司，都将在AI研究和技术演进方面占据重大优势，这也是为什么我认为今年将决定未来的关键一年。 1.4 AI智能眼镜我们的Ray-Ban Meta AI 智能眼镜目前市场反响良好。今年，我们将明确AI眼镜作为一个产品品类的未来发展路径。在消费电子领域，许多突破性产品往往在第三代产品时销售500万至1000万台。今年将决定，我们是否能沿着数亿甚至数十亿台的路径发展，使眼镜成为下一代计算平台，或者这将是一个需要更长时间打磨的市场。总体而言，我们看到用户认可智能眼镜不仅是一个AI平台的理想载体，同时也具备时尚属性。当然，这些都是大规模投资，尤其是我们在未来长期投资数千亿美元用于AI基础设施建设。 1.5 数据中心上周，我宣布我们计划今年上线近1GW的数据中心算力，并正在建设一个2GW甚至更大规模的数据中心。如果这个数据中心放置在曼哈顿，它的占地面积将相当可观。与此同时，我们将通过推动AI商业化来积极增长收入，以支持这些投资。为此，我们制定了计划，希望在未来几年加速推动这些收入增长的举措。这也是我们新增员工的主要方向，执行力的高低也将决定未来几年我们的财务轨迹。 2．基础Apps应用在我们的应用生态方面，今年也将是多个产品关键趋势明朗化的一年。例如，TikTok的未来如何仍然存在不确定性，但无论如何，我预计Instagram Reels和Facebook Reels都将持续增长。同时，Threads也将继续向全球领先的讨论平台迈进，并最终在未来几年触及10亿用户。目前，Threads的月活跃用户已超过3.2亿，且每天新增超过100万注册用户。此外，我预计WhatsApp在美国市场的份额会持续增长，并朝着成为美国领先的消息应用迈进，就像它在世界其他地区一样。目前，WhatsApp在美国的月活用户已超过1亿。 Facebook目前的月活用户超过30亿，我们的重点是提升其文化影响力。今年，我也非常期待能让Facebook回归早期的核心社交体验。最后，今年也是我们元宇宙战略的关键一年。Quest和Horizon的用户正在稳定增长。今年，我们将看到许多长期投资的成果，这些投资将使元宇宙在视觉上更加震撼，并更具吸引力。到今年年底，我们预计能更清楚地看到Horizon的未来发展路径。 3. 政府关系今年也是我们重塑与政府关系的重要一年。美国新一届政府对科技创新更加友好，支持本土科技公司的全球竞争力，并愿意捍卫我们的价值观和利益。我对这一变化带来的潜在进展和创新机遇持乐观态度。总之，2025年将是一个大年，也是我在这个行业中见过最激动人心和充满活力的一年。人工智能、智能眼镜、大规模基础设施建设、加速业务增长、社交媒体的未来发展，我们有太多事情需要推动。我坚信，我们将打造塑造未来人类连接方式的优秀产品。三、业务指引收入驱动因素：一是用户量；二是货币化率。 3.1 用户量首先，Facebook、Instagram和WhatsApp的日活跃用户数持续同比增长，无论是在全球范围还是在美国。第四季度，Instagram的全球视频观看时长同比增长超过两位数，我们在美国的Facebook上也看到了强劲增长，视频观看时长同比增长超过两位数。我们预计，通过持续优化我们的排名系统，我们将在2025年继续推动视频增长。我们还在进行一些产品创新，以确保我们的平台能够实现长期成功。创作者是我们关注的核心之一。在Instagram上，我们继续优先推荐原创帖子和内容，帮助小型创作者被发现。我们还希望为创作者提供一个实验内容的空间。因此，我们在第四季度推出了一项新功能，允许创作者先与不关注他们的人分享一个短视频。这使他们能够在决定与粉丝分享之前测试内容，了解哪些内容表现最好，同时也有助于他们接触到全新的受众。创意工具是另一个我们正在投资的领域。在未来几周内，我们将推出一款名为“Edits”的独立应用程序，提供一整套创意工具，方便创作者在手机上制作精彩的短视频。另一个关注点是让人们更容易通过内容建立联系。短视频每天已经被分享超过45亿次，我们还引入了更多功能，将Instagram的社交和娱乐功能结合起来。在美国，我们最近在短视频中推出了一项新功能，展示朋友点赞或评论过的内容。我们看到了非常积极的初步结果，并计划在未来几个月内将其推广到全球。在Threads上，我们在2024年取得了巨大进展，今年我们的目标是将Threads打造成人们关注他们关心内容的平台。我们将对推荐系统进行多项更新，优先推荐更近期的帖子，展示顶级创作者的内容，并确保用户看到他们关注账号的更多内容。我们还将继续改进自定义信息流，让用户能够根据自己的兴趣创建个性化信息流。最后，Meta AI的使用量持续增长，月活跃用户超过7亿。我们正在推出更新，使Meta AI能够通过记住用户之前的查询细节以及考虑他们在Facebook和Instagram上的互动内容，提供更个性化、更相关的回答，从而更好地了解他们的兴趣和偏好。 3.2 变现效率接下来，我们来看一下推动收入表现的第二个因素，即提高货币化效率。这项工作的第一部分是优化广告投放与自然参与度之间的平衡。我们继续在视频等低货币化表面上增加广告供应，同时优化我们每个服务上的广告供应，以在最相关的时间和地点投放广告。例如，我们继续更好地个性化广告展示时间，包括在用户信息流的深度位置引入广告供应，以找到对用户和收入最优化的时机。这使得广告供应能够高效增长。从长期来看，我们还在未货币化的表面上看到了广告展示量增长的机会，例如Threads，我们将在本季度开始测试广告。我们预计Threads上的广告推出将是一个渐进的过程，并不预期其在2025年成为整体广告展示量或收入增长的重要驱动力。提高货币化效率的第二部分是提升营销效果。我们对广告排名系统的持续改进是这项工作的重要推动力。在2024年下半年，我们与英伟达合作推出了一种名为“Andromeda”的创新机器学习系统（广告检索系统）。这一更高效的系统使我们用于广告检索的模型复杂度提高了1万倍。广告检索是排名过程中我们将数千万条广告缩小到几千条展示给用户的部分。模型复杂度的提高使我们能够运行更复杂的预测模型，更好地个性化展示广告。这使得我们在测试的目标上，用户看到的广告精准度提高8%。Andromeda高效处理大量广告的能力也使我们为未来做好了准备，因为广告商将使用我们的生成式人工智能工具来创建和测试更多广告。我们为广告商提供价值的另一种方式是通过Advantage+实现广告活动的自动化。采用Advantage+购物活动的规模持续扩大，年化收入已超过200亿美元，并在第四季度同比增长70%。鉴于我们在Advantage+购物和其他端到端解决方案中看到的强劲表现和兴趣，我们正在测试一种新的简化活动创建流程，让广告商不再需要在手动或Advantage+销售或应用活动之间做出选择。在新的设置中，所有优化销售、应用或线索目标的活动都将从一开始就启用Advantage+。这将使更多广告商能够利用Advantage+提供的性能，同时在需要时仍能进一步定制活动的某些方面。我们计划在未来几个月内向更多广告商推广，并在年底前全面推出。 Advantage+创意也是我们看到增长势头的领域。现在有超过400万广告商使用我们的至少一种生成式人工智能广告创意工具，而六个月前这一数字仅为100万。我们于10月推出的首个视频生成工具得到了显著的早期采用，图像动画工具每月已有数十万广告商使用。 3.4、经营展望我们的首要任务仍然是将资本重新投入业务，基础设施和人才是我们的优先事项。首先，我们预计计算能力将是我们追求的许多机会的核心，因为我们在推进Llama的能力、推动生成式人工智能产品和功能在整个平台上的使用以及推动核心广告和自然参与度计划方面。我们通过扩大基础设施规模和提高工作负载效率来满足这些服务不断增长的容量需求。我们通过延长服务器及相关网络设备的使用寿命来实现效率提升的另一种方式。我们预计，未来我们将能够更长时间地使用非人工智能和人工智能服务器，然后再进行更换，我们估计这大约是5.5年。这将节省年度资本支出和由此产生的折旧费用，这已经包含在我们的指引中。最后，我们通过在能够通过优化芯片以适应我们独特工作负载来实现计算成本降低的领域部署我们的定制MTIA芯片来实现成本效率。2024年，我们开始将MTIA部署到我们的广告和自然内容的推荐。我们预计将在2025年进一步扩大MTIA在这些用例中的采用，并在明年将我们的定制芯片工作扩展到排名和推荐的训练工作负载中。从招聘角度来看，我们的重点仍然是增加技术人才以支持我们的战略优先事项。在第四季度，我们年度员工增长的近90%都在研发职能中。其余增长主要在收入成本中，因为我们增加了基础设施员工以支持我们的数据中心运营。 2025年，我们预计员工增长将继续主要由基础设施、货币化、现实实验室、生成式人工智能以及监管和合规等优先计划中的技术岗位推动。我们预计业务部门的员工增长将相对有限。为了实现我们在这些领域的雄心壮志，我们需要继续快速执行。我们通过构建工具来帮助我们的工程团队提高生产力来支持这一点。在过去两年的效率关注中，我们在内部流程和开发工具方面取得了显著改进，并引入了如人工智能驱动的编码助手等新工具，帮助我们的工程师更快地编写代码。展望未来，我们预计Llama在编码能力方面的持续进步将为我们的工程师提供更大的杠杆作用，我们专注于扩展其能力，不仅协助我们的工程师编写和审查代码，还要开始生成代码更改以自动化工具更新并提高我们代码库的质量。最后，我们预计我们强劲的财务状况将使我们能够在继续通过股票回购和股息向股东返还资本的同时支持这些投资。（1）我们预计第一季度总收入将在395亿至418亿美元之间。这反映了8%至15%的年度增长，或在固定汇率基础上为11%至18%的增长，因为我们的指引假设根据当前汇率，外汇对年度总收入增长大约有3%的负面影响。这也反映了2024年第一季度闰日的影响。虽然我们没有提供2025年全年的收入展望，但我们预计我们今年在核心业务上的投资将使我们有机会在2025年全年继续实现强劲的收入增长。（2）接下来，我们来看一下支出展望。我们预计2025年全年总支出将在1140亿至1190亿美元之间。我们预计2025年支出增长的最大驱动因素是基础设施折旧，其次是员工薪酬，因为我们将在我之前提到的优先领域增加技术人才。（3）接下来，我们来看一下资本支出展望。我们预计2025年全年资本支出将在600亿至650亿美元之间。我们预计2025年资本支出增长将由支持我们的生成式人工智能努力和核心业务的增加投资推动。2025年，我们的大部分资本支出将继续投向核心业务。（4）预计2025年全年税率将在12%至15%之间。此外，我们继续密切关注活跃的监管环境，包括欧盟和美国的法律和监管逆风，这些可能对我们的业务和财务结果产生重大影响。四、分析师Q&A Q: 我知道今年会有很多产品公布进展，但能否深入分享一些的示例，说明你对新潜在应用场景和产品的愿景？这些产品如何提升用户体验并为广告商创造价值？特别是关于 Llama 4 和 Meta AI 在2025 年的发展方向？ A: 关于你的第一个问题，我在开场发言中已经提到了一些内容。我们目前的重点是 Meta AI，希望将其打造为一个高度智能化且个性化的助手，能够在我们的各个应用程序中使用，同时也可以通过独立网站访问。我们认为，Meta AI 的质量将持续提升，过去一年已有显著进步。此外，我们正积极探索如何更好地将其融入我们的服务，使更多用户能够发现并使用它。正因为如此，Meta AI 目前已被数亿用户使用，这也是我们持续优化产品易用性的结果。至于 Llama 4，我此前已经提供了一些技术层面的细节，这对于技术爱好者来说可能会很有趣，因为我们之前从未讨论过这些内容。但关于今年即将发布的产品，我暂时不会透露太多细节，留点惊喜。不过，我们会围绕 Meta AI 进行大量创新，同时 Llama 4 也将带来一系列激动人心的更新。 Llama4 不会是单一的产品发布，而是像 Llama 3 一样，分阶段推出多个不同的模型。此外，我们在 AI 工程师方向的进展也让我感到非常兴奋。虽然它短期内不会成为一个外部产品，但我们正在积极推进 AI 研究，并用于内部产品开发。这项技术未来可能会带来重要的市场机会，但在今年，它主要用于提升我们现有产品的能力，推动 AI 在 2026 年及之后的更大变革。 Q: 关于定制芯片，Meta 在自研芯片和第三方芯片在计算效率和排名模型上的应用有什么经验？未来采用定制芯片的主要原因是什么？ A : 首先，我们仍然会继续从行业领先的供应商采购第三方芯片，并保持长期合作关系。同时，我们也在积极研发自研芯片，以应对一些特定的计算需求，特别是针对那些市面上标准芯片无法优化的工作上。我们的自研芯片可以优化整个计算架构，从而在计算效率、单位成本和功耗方面实现更高的性能。这主要是因为 Meta 的工作负载在内存、网络带宽和计算资源的分配上有着独特需求，而自研芯片可以根据这些需求进行精准优化。目前，我们的 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）主要用于核心排名和推荐推理任务，并已在 2024 年上半年正式投入使用。今年，我们将继续扩大 MTIA 的应用范围，不仅用于新增算力需求，还将逐步替换部分已达到使用寿命的 GPU 服务器。展望未来，我们希望在 2025 年让 MTIA 支持部分核心AI 训练任务，并逐步扩展到生成式 AI 相关的应用场景。 Q: Meta 对开源战略的看法如何演变？你们如何看待开源战略在 AI 领域的竞争格局？从成本控制和资本回报的角度来看，开源模式能否为 Meta 带来长期优势？ A: 在开源策略方面，我们的思路类似于 OpenCompute 项目。当年，我们并不是第一个建立数据中心硬件系统的公司，因此我们决定将其开源，推动整个行业采用我们的方案，并鼓励生态系统共同创新。最终，这种标准化让供应链更加高效，也降低了成本。在 AI 领域，我们认为 Llama 的广泛应用将推动更多芯片供应商、API 开发者和开发平台对其进行优化，从而降低使用成本并提升整体性能。随着行业采用率的提高，我们自身也可以受益于这些优化成果。此外，我们也注意到了近期中国的DeepSeek 等开源竞争对手的崛起。全球范围内可能会形成一个开源标准，我们希望这一标准能由美国主导。因此，我们会继续推动 AI 生态系统的发展，让全球开发者都能使用 Meta 开发的 AI 技术。最近的一些行业动态更坚定了我们对开源战略的信心，我们认为这是正确的方向。 Q: 在智能眼镜的发展趋势方面，Meta 认为AI 助手的最佳硬件形态是智能眼镜吗？还是它只是对应用内 AI 体验的一种场景补充？ A :是的，我一直认为智能眼镜是 AI 设备的理想形态，因为它可以让 AI 助手“看到”你的视角，并“听到”你听到的内容，从而提供更有上下文理解的交互体验。未来，智能眼镜将成为一个重要的计算平台。当智能手机成为主要计算平台时，传统 PC 并没有被淘汰。同样，未来手机仍然会存在，但越来越多的用户会转向 AI 眼镜。这是一个不可逆的趋势，我预计未来十年，市面上所有眼镜都将具备 AI 功能，甚至一些原本不戴眼镜的人也会开始使用 AI 眼镜。去年，我曾认为，只有当智能眼镜拥有全息显示技术时，它才会成为主流产品。但现在，我认为 AI 本身带来的价值可能与全息 AR 一样重要。因此，AI 眼镜的发展可能比我们预想的更快。 Ray-Ban Meta 智能眼镜的成功表明市场对此类产品有需求。尽管我们还不清楚长期的发展轨迹，但2025年将是探索智能眼镜市场潜力的关键一年。 Q: 广告业务方面，最近几个季度 Meta 的广告收入增长主要由广告单价提升驱动。未来广告增长的主要推动因素是什么？定价增长的趋势是否会持续？ A :从长期来看，我们认为广告收入的增长仍然可以从广告定价和广告展示量两方面获得推动。在定价方面，增长可能受到多种因素影响，包括广告位供应情况、广告竞价动态，以及广告展示位置的变化。例如，视频类广告的变现效率通常低于其他广告类型，这也会影响整体定价趋势。此外，宏观经济环境也是一个重要因素。不过，我们预计，Meta 仍然可以通过持续优化广告表现，提升广告主的投资回报率（ROI）。我们在广告变现上的技术创新，包括优化投放算法、提升广告目标匹配精度等，都将有助于广告单价的长期增长。需要注意的是，广告单价是一个复合指标，受到多个变量影响，例如广告主的竞价策略、广告转化成本等。因此，尽管单价可能波动，但我们总体上看到广告转化成本仍然保持在健康水平。随着 Meta 持续提升广告转化率，我们预计未来的CPM（千次展示成本）仍将呈增长趋势。 Q: Mark，你提到美国的政治变化可能会使美国企业在海外的竞争地位更有利。但在美国国内，你如何看待这些变化对用户使用和广告商采用的影响？你们最近取消了事实核查（fact-checking）机制，是否认为这会影响平台内容？这是否可能吸引更多用户？同时，这对广告业务是否会有影响？ Susan，关于 Meta AI，外界对其应用场景感到兴奋，但也关注其商业化路径。你们如何考虑 Meta AI 的变现模式？未来是否可能采用 CPC（按点击付费）广告模式？ A: 关于事实核查和内容政策的问题，我们的目标始终是打造最适合用户的服务。我一直支持言论自由，同时我们也意识到人们不希望看到错误信息，因此需要建立一个有效的系统来提供更多上下文信息。从实践经验来看，我们发现社区注释（Community Notes）系统的效果优于之前的事实核查机制。我愿意承认，当其他公司开发出更好的方法时，我们也应当学习并优化自己的系统。近期的政策调整并不意味着我们对平台内容的质量失去关注。实际上，我们认为社区注释系统（类似于 X 平台的模式）比以往的事实核查机制更有效，并且能够为用户提供更好的体验。因此，我相信这些调整最终会让我们的产品变得更好。就广告业务而言，我们目前没有看到内容政策调整对广告支出的明显影响。广告商的需求依然强劲，特别是AI 赋能的广告工具帮助企业更有效地优化广告支出价值。因此，我们的品牌安全承诺保持不变，并将继续投资于品牌安全工具，以满足广告商的需求。至于 Meta AI 的商业化，我们的初期重点是打造卓越的用户体验，目前所有精力都集中在提升产品质量上。未来，Meta AI 的变现方式可能包括：付费推荐和高级订阅服务但目前，我们的主要目标仍然是产品开发，而不是变现。 Q: Mark，关于开源问题，DeepSeek 等新模型正在利用 Llama 进行更快、更低成本的训练。这对 Meta 有何影响？是否会影响 Meta 在未来几年的投资方向？关于 2025 年的资本支出（CapEx），你们预计投资 600-650 亿美元，相较去年，投资结构是否有变化？服务器仍然是最大支出项吗？数据中心和网络设备的投资分配是否有所调整？特别是在 AI 训练和推理计算上的分配情况？ A：关于 DeepSeek，我们仍在评估他们的创新点，并计划吸收其中的一些技术优势。无论竞争对手来自哪里，整个 AI 领域的进步往往是相互学习的过程，每次新的技术发布都会推动整个行业前进。目前，很难判断这些发展对基础设施投资和资本支出的长期影响。AI计算资源的分配正在经历结构性变化：过去，计算能力主要集中在预训练（Pre-training）。现在，越来越多的计算资源转向推理（Inference），即 AI 在实时应用中的计算需求。这种趋势意味着，未来 AI 计算不一定需要更多的预训练资源，但推理计算的负载可能大幅增长。这对拥有强大商业模式支撑的企业是一个长期优势，因为我们可以持续投资基础设施，以提供更高质量的 AI 服务，而一些无法承受高昂计算成本的竞争对手可能难以维持。此外，我们的 AI 计算基础设施不仅用于 Meta AI，还广泛应用于信息流推荐（Feeds）和广告产品。因此，我们需要确保有足够的计算能力来支持数十亿用户的需求。关于 2025 年资本支出，服务器仍然是最大的投资方向，并且预计将大幅增长，主要原因包括：（1）增加 AI 计算能力：支持生成式 AI（GenAI）以及核心 AI 业务的扩展。（2）维护核心业务：扩展基础设施以满足用户增长，并更新老旧服务器。（3）数据中心投资也会增加：构建大规模 AI 训练集群；高功率密度数据中心的核心建设阶段（4）网络设备的投资：更高容量的网络，满足 AI 计算和非 AI 计算的流量增长；光纤基础设施建设，优化跨区域 AI 训练数据传输。整体而言，Meta 在基础 AI、非 AI 业务、生成式 AI 三个领域的基础设施投资都会增加，重点仍然是支持核心业务。我们仍处于 AI 计算的早期阶段，未来计算成本是否会大幅降低仍不确定。因此，我们目前保持大规模投资，以确保长期竞争力。 Q: Meta 近期强调回归“OG Facebook”（最初的 Facebook 体验）。你能否具体说明如何扩大这一方向的应用场景？视频、社群市场（Marketplace）等是否是重点？同时，Meta AI 目前已经拥有超过6亿月活用户，你们如何看待用户体验的演进？目前用户主要在做哪些事情？ A: Facebook 仍然是许多用户日常生活的重要组成部分。我认为，Facebook 还有很大的潜力可以发挥，并在文化影响力方面重新崛起。目前，我们正在探索一些新的产品方向，但不会立即对短期业务增长产生影响。这个过程需要权衡，我们可能会在某些领域做出取舍，以专注于长期产品创新。我会在未来 6-12 个月内分享更多细节。总体而言，我们希望 Facebook 能回归早期的社区互动方式，并重新焕发活力。关于 Meta AI，我们正处于用户行为学习阶段。从各应用的数据来看：WhatsApp 是 Meta AI 使用量最高的平台，主要应用场景包括信息查询、学习支持、情感交流。Facebook 是第二大 Meta AI 使用平台，用户主要通过 Feed 深度整合体验AI推荐功能。从整体趋势看，用户正逐步将 Meta AI 应用于：信息搜索和整理；社交互动和沟通；休闲娱乐（例如幽默交流）；内容创作与编辑（如写作辅助） 2025年，Meta AI的核心目标是个性化体验优化，包括：增强AI记忆能力，能记住用户在私聊中的关键信息，以提供更精准的回应。提升内容推荐质量，增强 Facebook 和 Instagram 的价值。五、以下是Meta 4Q24Callback会议的内容： Q：Susan，能否请您就WhatsApp的业务AI（人工智能）代理方面进行一下更新？分享一下目前所学到的关键经验教训。另外，关于产品向非英语国家的推出情况，您能否也谈一谈？ A：我们目前仍处于试点业务AI的早期阶段，试点企业数量相对较少，但正在逐步扩大测试范围。目前，我们的重点是支持使用WhatsApp和Messenger点击消息广告的企业。对于WhatsApp，我们已在印度向更多小型企业推出英文服务。此外，我们还在亚太地区的几个国家（包括印度尼西亚和马来西亚）进行了扩展，并且正在拉丁美洲（包括墨西哥）逐步扩展西班牙语的业务AI。在Messenger方面，我们在亚太地区的几个国家（包括菲律宾、新加坡、马来西亚）进行了英文测试，并且也正在向拉丁美洲的西班牙语国家扩展。我们处于早期阶段，随着测试范围的扩大，我们收到了令人鼓舞的反馈。企业告诉我们，AI为他们节省了时间，而消费者则表示他们对查询的响应时间更加及时。我们新成立的业务AI产品团队致力于加速业务AI的规模化努力，我们正在技术、市场推广以及合作伙伴生态系统等方面进行全面投资。我们专注于帮助企业利用AI推动广告转化，这是我们想要扩展的用例。我们正在研究如何激活AI和聊天功能以支持商业用例，帮助生成或筛选潜在客户。我们的最终目标是打造企业可以在多种用例中使用的AI产品，以加深客户关系，并使整个交易过程更加高效。但我们的路线图还有很多工作要做，有很多想要达成的目标。我们需要执行很多事情，包括使企业能够更广泛地访问业务数据和系统，以便AI能够做出适当的响应和采取行动。我们还需要构建更丰富的线程内体验。我认为这将需要时间，我们正在努力推进，这在2025年对我们来说是一个非常重要的优先事项，而且这也是我们预计会从Llama的持续进步中受益的另一个领域，这将进一步提高响应质量并启用新功能。 Q：总费用指导是否包括与最近5%裁员相关的遣散费用？这些费用的规模有多大？当您谈到2025财年的员工人数增长时，是否可以合理假设过去两个季度所看到的高个位数百分比的增长率就是您所暗示的？另外，我想再次问一下关于DeepSeek的问题。从过去一周甚至一两个月我们对DeepSeek的了解来看，其中有一些非常棒的效率提升和成本节省。您预计也会在未来利用这些成果，从而要么大大提高您所有投资的ROAI（人工智能投资回报率），要么给您提供一种减少AI投入的思路。是否可以认为未来成本结构将受到积极影响？ A：关于总费用指导：总费用指导确实包括了与裁员5%相关的遣散费用。总费用指导涵盖了我们当前展望中的一切内容，也包括了因延长服务器使用寿命而产生的节省。如果没有这些节省，总费用指导将会更高。我们没有量化遣散费用的具体数额，因此不会单独列出。关于员工人数增长：这不是5%的裁员，岗位数的缺口会填补。我们不期望公司的员工规模会因此缩小5%。至于2025年的员工人数增长率，我们没有量化，但我们已经讨论了哪些领域在增长，以及我们在哪些领域非常注重提高效率。关于DeepSeek：我基本上是在重申Mark之前所说的内容。我们一致认为DeepSeek在模型设计和效率方面取得了良好的研究进展。正如你所说，我们正在研究他们发布的成果，并考虑在哪些地方对我们来说有意义地进行适应性调整。同时，正如Mark所说，我们仍然致力于投资用于训练和推理的基础设施，一方面是因为我们还不清楚我们到底需要什么，我们还不清楚我们的推理用例会有多广泛，另一方面我们认为这是我们的一个真正的竞争优势。因此，我既认同你对未来可以更高效地开展部分工作的观点，但同时我还是要重申我之前的评论，即我们目前仍处于资本支出投资的早期阶段，我们还不清楚整个格局将如何演变。 Q：我想我并没有想当然地认为，Susan，您在过去一年中可能曾表示，广告增长率可能受到容量限制的一定阻碍。那么，是否可以认为，随着您为今年制定资本支出预算，广告业务的发展束缚在一定程度上得以解除，从而能够推动广告业务的增长？另外，您也曾经谈到，在世界某些地区，用户与商家通过WhatsApp和Messenger等进行聊天交流的文化倾向性更强。那么，这种行为是否是我们需要在那些尚未广泛开展此类交流的发达市场中推动的，以使业务AI更具实用性？谢谢。 A：关于容量限制：我们预计，随着更多数据中心空间上线以及我们致力于提高工作负载效率以释放更多容量，我们将在今年上半年大幅缓解容量限制。但同时，我们也在关注其他投资，以更广泛地提升广告表现。关于文化差异和商业行为：我认为你是对的。你可能注意到了我之前关于业务AI已经推出地区的评论，这些地区反映了我们所知道的商业消息传递已经很活跃的市场，我们也知道我们需要更积极地投资，以弄清楚如何在那些由于各种历史原因尚未走上这条道路的市场中开展业务。因此，我认为这是建立更广泛商业消息传递的一个挑战，但同时也是我们认为AI可以在一定程度上降低商业端对话成本的一个领域，从而以一种可扩展的方式促进发达市场中企业与用户的对话和互动。 Q：在TikTok停服的前几天和前几天（尽管实际上停服时间仅为大约14个小时），您是否观察到广告商行为和/或其在平台上的支出发生了任何变化？另一个关于2025年毛利率的问题。我知道您不进行毛利率指导，但鉴于今年计划大幅增加资本支出以及将服务器使用寿命延长至五年半，您认为这两者是否能够相互抵消？今年的毛利率会受到怎样的影响？它们能否相互抵消？ A：关于TikTok停服：正如你所指出的，TikTok的实际停服时间非常短暂。因此，对我们2025年第一季度的收入或用户参与度指标并没有产生实质性影响。而且我认为我们在这方面没有更多的具体信息可以分享。我们的关注重点仍然是为我们的社区打造最佳服务，并通过这些工作推动增长。关于毛利率问题： 2025年成本收入增长的主要驱动因素将是基础设施成本，其次是Reality Labs。 Q：我想问一下关于现实实验室（Reality Labs）的问题。Susan，您能否阐述一下您预计2025年现实实验室的主要支出类别？您认为现实实验室的支出规模是否已经达到了峰值？ A：总体而言，我们认为现实实验室的投资主要分布在两个类别：（1）元宇宙（Metaverse），包括虚拟现实（VR）、混合现实（MR）和社交生态；（2）可穿戴设备，包括我们的增强现实（AR）和人工智能眼镜工作。我们预计在2025年，大约一半的RL投资将用于可穿戴设备计划，另一半用于元宇宙。我想说的是，在这两个领域中，我们仍在进行重大的产品押注，并且存在一系列复杂的挑战，我们需要解锁这些挑战，以便能够将可扩展的消费产品推向市场，而这正是我们真正关注的重点。因此，它仍然是我们的核心投资优先事项之一。我们预计2025年RL的运营亏损将增加，就像2024年一样。在增长方面，我们预计可穿戴设备将成为2025年RL运营亏损扩张的主要因素，这既体现在成本收入方面，也体现在运营费用方面。这主要源于我们努力进一步加速人工智能眼镜产品的采用。 Q：Susan，您提到了不同资本支出类别之间可能存在一些灰色地带，例如较老一代的GPU可用于核心功能。但如果您回到您所说的定义，即Gen-AI、核心AI基础设施和非AI基础设施，您能否进一步阐述一下这些类别的定义？另外，我可能在电话会议中错过了这个细节，但服务器的五年半使用寿命是否适用于所有这些类别？ A：关于如何大致思考这些类别，生成式AI（Gen AI）能力主要是我们现在用于训练下一代Llama模型的能力。因此，它主要是训练能力，但我们预计并且希望未来对推理能力的需求会很大。我们提及的核心AI实际上是指为排名和推荐引擎提供动力的能力，这些引擎支撑了有效的内容体验以及广告体验。基本上，就是确定任何给定用户在其体验中可能会对哪一条广告和有机内容最感兴趣和最有用。而非AI则指的是不属于这两个类别的事物。例如，用于为您提供视频流的容量就属于非AI类别。因此，这三个类别就是这样定义的。而且正如你所暗示的，它并不是一个非常清晰的分配。使用寿命延长适用于所有类别。 Q：Susan，我有两个问题。一个是关于Dan之前关于定义支出类别的问题的回答。我想知道，能否帮助我们了解基于地理位置的资本投入分布情况，以便更好地了解不同地区的排名和广告体验方面的相关情况？因为我在尝试查看各地区的平均定价，我知道这里面有很多营销。但您能否提供更多关于您已经推出这些AI计划的地区以及我们正在看到的情况的信息？这将非常有帮助。第二个问题，关于Reality Labs，您是如何衡量投资回报率（ROI）的？我知道这里有许多尚处于起步阶段的新想法。那么作为首席财务官，您是如何测试这些支出是否有效或无效的？谢谢。 A：关于资本支出的地理分布：在核心AI用例方面，即用于改善下一代广告架构模型、用于Andromeda（Meta的广告检索系统）等方面，这和地区分布无关。一般来说，我们发布的用于改善广告表现的功能，这些排名和推荐系统、交付后端等，除了测试阶段外，通常会在全球范围内广泛推出。生成式AI计划本身，特别是业务AI，我们之前已经讨论过，测试实际上是在那些已经开展商业消息传递并且已经拥有繁荣的点击消息广告生态系统的市场中进行的。因此，这往往更多地集中在东南亚、拉丁美洲国家等地区。但我们在广告增长方面所做的许多基础工作，例如确保我们推出针对不同垂直领域的广告功能等，这些并没有任何特定的地理限制。关于RL的投资回报率：我认为Mark已经阐述了现实实验室的愿景，即真正致力于打造下一代计算平台。如果我们能够成功做到这一点，那么这将使我们能够在塑造下一代计算平台方面占据一个非常重要的位置，并在其上构建与今天应用家族（Family of Apps）非常互补的生态系统。并且我认为在上面构建业务也将是我们现有广告业务的自然延伸，但你可以想象，这也将围绕数字物品等解锁新的业务。但在短期内，我认为推动我们2025年投资的一个因素是我们对可穿戴设备的重视。这促使我们将下一代计算平台的时间表提前。因此，我们确实期望继续在可穿戴设备类别中进行大量投资，以帮助加速这一进程。Mark已经提出了下一代产品500万到1000万台的目标。然后最终这将使你有望走上数亿台设备的道路，并成为一个规模化的消费产品。但这是一个我们正在开拓市场的领域，这需要我们的投资。 Q：我只想问一个问题。随着RFK Jr.（小罗伯特·肯尼迪）的确认听证会正在进行，我们被问及了关于数字公司中的制药广告。是否有什么方式可以让我们思考一下您在制药领域的整体风险大小？当然，我知道还有很多我们不知道的事情。但如果制药公司在广告投放方面发生变化，我们是否有什么方式可以对这种情况进行框架性思考？谢谢。 A：我认为这不是我们需要特别分享的内容。不过，我只想说，总体而言，我们在地理区域和垂直领域方面拥有非常多样化的广告业务。因此，这不会影响到我们对2025年的展望。 Q：我想这是一个比较哲学性的问题，并且扩展了Mark在电话会议开始时提到的内容。他谈到了达到十亿用户的目标。当您思考人工智能（AI）格局时，数字和互联网领域的大部分内容都是赢家通吃。您认为这种情况将如何发展？再次强调，这与过去五周DeepSeek发生的事情以及阿里巴巴今天宣布的消息有关。您认为我们应该如何思考？或者您是如何思考的？在这个格局和AI的发展过程中，市场份额将如何分配？这是否与过去的数字和互联网周期有所不同？ A：这是一个非常有趣的问题。我认为我最有把握谈论的部分是，我认为我们有很多合理的途径可以基于领先的AI技术构建业务。这些业务在某些情况下是我们现有业务的延伸。因此，无论是生成式AI将以许多全新的且更简单的方式为我们的生态系统创造引人入胜的内容，这显然对我们应用家族（Family of Apps）的体验非常有益。还是我们利用这些技术帮助广告商大规模运行极其定制化的广告活动，使我们的广告变得更好。无论是构建更丰富的商业消息传递生态系统，还是Meta AI，即我们面向消费者的体验版本。我认为我们有很多途径可以真正基于AI技术构建既与我们现有业务直观相关又具有重大机会规模的相邻业务。我认为要对整个格局的其他部分如何发展发表意见可能比较困难。但我对我们在这个格局中真正构建伟大业务的机会感到非常乐观。 Q：能否让我提两个问题？首先，Clara（新加入的团队成员）的加入对我们来说是一个巨大的补充。能否讨论一下Clara及其团队在短期内到中期内在企业级和中小企业（SMB）方面可能产生重大影响的一些领域？您认为是否有机会通过API、订阅或更直接地通过某些云服务来货币化Llama？另外，还想问一下关于Advantage+购物收入运行率的披露。随着您将简化活动创建作为默认选项推广给更广泛的广告商，这一指标约占总收入的10%。那么，这种性能提升是否适用于所有类型的广告商，还是仅适用于某些特定类别？基本上，我试图弄清楚您通过优势+所看到的性能提升在多大程度上可以进一步扩展。非常感谢。 A：关于Advantage+购物：我认为你是在问我们在第四季度开始测试的新简化活动设置流程。该流程将Advantage+购物和Advantage+应用活动与手动设置流程相结合。在新的设计中，现在只有一个活动创建流程。广告商默认获得优势+的性能优势。以前，他们必须在设置手动解决方案或自动化解决方案之间进行选择。他们仍然可以访问之前可用的特性，如果他们更愿意手动调整设置的话。但总体而言，我们普遍认为新的简化流程将帮助广告商利用优势+所实现的性能提升。我们还计划在第一季度将这些测试扩展到更多广告商，并在接下来的几个月内更广泛地推出。但总体而言，我们对这一领域持乐观态度，因为在我们的研究中，广告商在采用Advantage+购物活动后，在广告支出回报率方面看到了显著的提升。因此，我们认为帮助他们更轻松地实现这一点将有助于提升他们的表现。关于Clara加入团队：我们非常高兴Clara加入我们的团队。她最初的重点是通用商业代理，我们相信这将结合我们在AI和像WhatsApp和Messenger这样的消息传递平台方面的优势。我想我之前已经提到过，她领导的这个产品团队，我们希望它能够加速我们业务AI的规模化努力。我们正在技术、市场推广以及确保拥有丰富的合作伙伴生态系统等方面进行投资。因此，我们非常高兴她能加入我们的团队。 Q：关于第一季度收入指导，是否可以提供更多细节？鉴于我们在第四季度所看到的强劲表现，第一季度的指导似乎有些保守。看起来您在去年第一季度有一个更具挑战性的对比基数，以及外汇（FX）因素。那么，是否可以这样认为，这些因素是指导没有更高一点的原因？谢谢。 A：是的，第一季度展望中包含了多种结果。总体而言，它反映了我们对持续强劲的货币收入增长的预期。但导致按报告基础减速的最大因素是汇率因素，我们预计第一季度汇率因素影响3pct，而在第四季度货币因素对收入的影响大致是中性的，主要是由于美元相对于欧元的走强。除了货币因素外，我们还面临着去年第一季度高基数，其中包括2024年闰年的额外一天带来的好处。此外，由于我们刚刚结束了美国选举，政治广告支出也不太可能像第四季度那样成为同比增长的顺风因素。因此，我们的展望反映了所有这些影响，但总体而言，广告需求仍然强劲。我们继续看到在2025年全年推动强劲收入增长的机会，并且我们对我们正在为我们的核心业务所做的投资感到兴奋。我想就到这里，感谢大家的参与，并祝大家农历新年快乐。披露与声明：海豚投研免责声明及一般披露

海豚投研01-30 14:50

阿斯麦 ASML：中国大陆地区收入将回落至两成附近（4Q24 电话会）

是一个巨大的差距，这个差距在智能手机和数据中心最大，因为这些领域IDM公司的位置最小。所以公司已经改变了所有的情景，数据中心情景向上调整，大多数其他市场情景向下调整，这在视觉上看起来很好。但从制造商的角度来看，公司不知道实际上是否有什么变化。 A说实话，公司认为你有点失去了重点。你在看一张没有人看的幻灯片。所以公司建议我们在会后就这个话题进行进一步的讨论。 Q公司对公司一直在展示的Gartner数据感到惊讶，这些数据并不代表设备客户的实际情况。 A是的，公司很欣赏这一点，但公司认为我们已经有了正确的后续行动。 Q那么，关于公司不再按季度报告订单的问题，一个12个月滚动订单数字是否能够平滑这些订单的波动？ A说实话，公司认为每年的积压订单已经非常接近这个数字了，对吧？因为如果你有积压订单和季度销售额数字，公司认为这并不需要你太多的努力来重新计算。所以公司认为通过——是的。 Q公司每年只会看到一次，不是吗？ A是的，公司会。是的，是的。并且公司认为，正如公司之前解释的那样，公司认为这是一个重要的数据点，对公司来说足够好。好吧。 Q公司会把这个话题放在一边。然后关于这些幻灯片还有更多的问题，将在下个季度以及之后的季度提出，因为公司还有更多关于这些问题的疑问。 A好的。公司很欣赏这一点。谢谢。 Q关于高数值孔径的后续问题。Christophe在回答之前的问题时提到，公司将在12到18个月内知道高数值孔径的插入时间。但就公司的积压订单而言，公司相信公司已经在积压订单中为2026年的出货准备了一些高数值孔径设备。那么，公司如何将这两个信息结合起来？公司将在年底或明年知道客户是否会在生产中使用这些设备，但公司可能已经在为客户建造这些设备了。那么，是否存在客户在年底告诉公司“实际上，我们明年不会将这些设备投入生产”的风险，而这些在积压订单中的订单实际上可能不会在2026年发生？ A在我们的积压订单中，确实有不少并非 EXE:5000 的工具，EXE:5000 基本上是一款用于研发的工具。实际上，我们的客户已经提前订购了一些 5200 系列工具，这些是打算用于大规模生产的工具。这意味着产品投入使用的规划逻辑已经存在很长时间了。一开始是研发阶段，然后，我认为要规划合理的产品投入使用时机。所以，积压订单中的那些工具确实会为此提供支持。我觉得我们为每个客户提供的少量工具基本上就足以启动相关工作。这通常就是我们所说的首次节点导入。当然，在那之后，当我们考虑 High-NA（极紫外光刻高数值孔径技术）的新订单时，很可能会在之后的节点进行更大规模的导入，时间上会稍晚一些。但你描述的这种逻辑，实际上客户几年前就和我们一起确定了，而且我认为他们现在仍在遵循这种逻辑。本文的风险披露与声明：海豚投研免责声明及一般披露

海豚投研01-30 13:30

META 2024Q4业绩电话会议分析师问答

年您谈到服务器是最大的组成部分，其次是数据中心和网络设备。我们应该如何看待训练和推理之间的这种混合，这是 Jan 本周帖子的后续内容？谢谢。马克·扎克伯格我可以先谈谈 DeepSeek 的问题。我认为他们做了许多新奇的事情，我们还在消化这些事情。他们也取得了许多进展，我们希望在我们的系统中实现这些进展。这就是事情的本质，无论是否是中国竞争对手。我预计，每一家有进展的新公司——推出新产品的公司，都会有一些新的进展，其他领域的人都会从中学习。这就是技术行业的发展方式。现在就对这对基础设施和资本支出等的发展轨迹意味着什么下结论可能还为时过早。这里同时出现了许多趋势。目前已经存在一种争论，即我们使用的计算基础设施中有多少将用于预训练，还是随着您获得更多的推理时间模型或推理模型（通过将更多的计算投入推理来获得更多智能），我们是否会将使用计算基础设施的方式转向这一点。我认为，许多其他实验室和我们自己已经开始更多地考虑这个问题，而且在此之前就已非常有可能，即在我们使用的所有计算中，最大的部分不一定用于预训练。但这并不意味着您需要更少的计算，因为出现的新特性之一是能够在推理时应用更多计算，以生成更高水平的智能和更高质量的服务，这意味着，作为一家拥有强大商业模式来支持这一点的公司，我认为这通常是一个优势，我们现在能够提供比其他公司更高质量的服务，而其他公司不一定拥有可持续支持这种服务的商业模式。另一件事是，当我们构建像 Meta AI 这样的东西时，以及我们如何将 AI 应用到所有信息流和广告产品等东西中时，我们只是在为数十亿人提供服务，这不同于你开始预训练一个模型，而这个模型与有多少人在使用它无关，在某种程度上，为所有这些人提供服务对我们来说会很昂贵，因为我们服务的对象是很多人。所以我不确定所有这些的净效应是什么。这个领域继续快速发展。基本上每个做了一些有趣事情的人发布的版本都有很多值得学习的地方，而不仅仅是上个月发布的版本。我们将继续将其融入到我们的工作中，同时也为该领域做出新的贡献。我仍然认为，随着时间的推移，在资本支出和基础设施方面进行大量投资将是一种战略优势。我们可能在某个时候会发现其他情况，但我认为现在下结论还为时过早。目前，我敢打赌，构建这种基础设施的能力将对我们服务质量和能够达到我们想要的规模产生重大优势。 Susan 我很高兴能为您的第二个问题补充一些关于我们 2025 年资本支出计划的细节。因此，我们当然预计 2025 年资本支出将在您描述的所有三个部分中实现增长。服务器将成为最大的增长动力，并且仍占我们整体资本支出预算的最大份额。随着我们支持新一代人工智能工作并继续对核心人工智能进行有意义的投资，我们预计人工智能容量将同时增长，但随着我们投资核心业务，包括支持更高的参与度和更新现有服务器，我们也预计非人工智能容量也将增长。在数据中心方面，我们预计 2025 年数据中心支出将有所增加，这得益于我们大型训练集群的建设以及即将进入核心建设阶段的高功率密度数据中心。我们预计这些容量主要用于核心 AI 和非 AI 用例。在网络方面，我们预计 2025 年网络支出将增长，因为我们将构建更高容量的网络，以适应非 AI 和核心 AI 相关流量的增长以及我们庞大的 Gen AI 训练集群。我们还在投资光纤，以处理未来的跨区域训练流量。然后，就核心人工智能与通用人工智能用例的细分而言，我们预计通用人工智能、非人工智能和核心人工智能的总基础设施支出将在 25 年增加，其中大部分资本支出将用于我们的核心业务，但需要注意的是，这并不容易进行完美的衡量，因为我们正在构建的数据中心可以支持人工智能或非人工智能工作负载，而我们为通用人工智能采购的基于 GPU 的服务器可以重新用于核心人工智能用例等等。但总的来说，我想重申马克所说的话。我们致力于构建领先的基础模型和应用程序。我们预计将进行大规模投资来支持我们的训练和推理目标，但我们还不知道我们目前处于哪个阶段。罗恩·乔西马克，我想回到你关于回到 OG Facebook 的评论，我想更多地了解用例以及如何扩展？视频显然是一个好处。本地市场团体都持积极态度。那么对 OG Facebook 有什么见解吗？然后回到 Meta AI，鉴于我们看到的 600 多名 MAU 的采用情况，用户体验如何发展？人们使用 Meta AI 做什么？谢谢。马克·扎克伯格好的。对于 Facebook 来说，很多人每天都在使用 Facebook，它是他们生活中的重要组成部分。我认为有很多机会让它比现在更具文化影响力。我认为这是一个有趣而有意思的目标，它将把我们的产品开发带向一些有趣的方向，我们在过去几年里可能一直关注这一点。因此，除了这将是我今年的重点领域之一之外，我不知道我对此还有什么更具体的说法。我的意思是，我认为这是一个投资领域，我会花一些时间研究它。这可能意味着，在短期内，我们会做出一些权衡，将重点放在我们正在做的一些产品领域，而不是在短期内最大化业务成果。但总体而言，我非常高兴在这里做一些令人兴奋的事情。我现在不会谈太多细节，但我们会在接下来的一年里跟进此事，我不知道，一年后我们开始推出它，我认为其中一些将回到 Facebook 最初的使用方式。所以我认为这会很有趣。 Susan 我很高兴与大家分享更多关于 Meta AI 以及人们如何使用它的信息。我们正处于一个从人们使用 Meta AI 的方式中真正学到很多东西的阶段。因此，从应用程序的角度来看，WhatsApp 仍然是我们所有应用程序中最强大的 Meta AI 使用率。那里的人们最常使用它来查找信息和进行教育查询以及情感支持用例。WhatsApp 的大部分互动都是一对一的，不过我们也看到一些群组消息的使用。在 Facebook 上，这是 Meta AI 参与度的第二大驱动力，我们看到我们的 feed 深度挖掘集成带来了强大的参与度，它允许人们向 Meta AI 询问有关推荐内容的问题。因此，我想说，在所有查询类型中，我们继续看到 Meta AI 正在帮助人们利用我们的应用程序实现新用例的迹象。我们讨论了信息收集、社交互动和交流。很多人用它来幽默和随意交谈。他们用它来撰写和编辑研究建议。当我们展望 2025 年的 Meta AI 路线图时，我们真正专注于做更多的事情，使其更加个性化。因此，我想说的是我们正在开发的一些最令人兴奋的功能，包括改进 Meta AI 体验的记忆维度。例如，我们将能够记住人们在一对一聊天中分享的某些细节，并使用这些细节来个性化其响应，然后真正提高其提供优质内容推荐的能力，并真正增强 Facebook 和 Instagram 对当今人们如此有价值的功能。肯·高瑞尔斯基非常感谢。请给我两个问题。首先，您能否谈谈资本密集度方面和最近的发展，目前很难看出事情的发展方向？但也许您可以多谈谈近期的情况，即 25 年，您列出的资本支出预算或资本支出预测。您能否谈谈您看到的制约因素或您看到的制约因素，无论是内部资源规划还是外部资源规划，以及生态系统的任何部分？然后关于第二个问题，我很好奇，我们知道您给出了今年的运营支出指南，但是当我们考虑未来的招聘需求时，您能否告诉我们我们应该如何考虑这个问题？您在今年早些时候宣布了与绩效相关的削减。您能否谈谈我们应该如何考虑 26 年、27 年及以后的问题？谢谢。 Susan 当然。我很乐意回答这两个问题。那么，关于你的第一个问题，我们在哪些方面看到了执行资本支出计划的能力限制。显然，我们正在密切关注供应情况。这当然是影响我们 2025 年资本支出的因素之一，但目前我们还没有关于供应情况的最新消息。我们计划在 2025 年大幅增加 GPU 的部署，我们将继续与供应商合作并投资于我们自己的硅片以满足这些需求。当你问到如何看待资本密集度时，我们其实并没有——正如马克和我之前的评论中所提到的，我认为现在确定长期资本密集度还为时过早。有很多不同的因素。底层模型的进步速度，它们的效率如何？我们的 Gen AI 产品的采用和使用情况如何，下一代硬件创新（包括我们自己的和第三方的）带来了哪些性能提升，以及最终，我们的 AI 投资会带来哪些货币化或其他效率提升。所以，我认为我们在这个旅程中还处于早期阶段，我想说我们目前还没有任何关于长期资本密集度的信息可以分享。您的第二个问题是关于考虑招聘需求。因此，继基础设施之后，员工薪酬是 2025 年费用增长的第二大驱动因素，这是一个很好的过渡。在这里，员工薪酬和员工人数的增长主要由我提到的那些领域推动，即基础设施货币化、生成式人工智能、现实实验室以及监管和合规。这些通常是技术性更强的组织。这意味着相对于业务职能而言，它的成本基础更高，我们也希望限制员工人数的增长。我想说的是，我们专注于高效运营公司。但与此同时，我们觉得我们正处于一个关键时期，需要确保我们投资以赢得胜利，我们希望确保我们在这些优先领域配备人员，以便我们能够真正做到最好。罗斯·桑德勒一个是马克的，关于代理。上周我们都看到了 OpenAI 的操作员演示。那么马克，随着行业从聊天转向代理行为，并且更多的商业意图转向这些 AI 产品，我想您如何看待 Meta AI 的盈利潜力？那么 Llama 4 推理如何帮助推动 Meta AI 的一些新代理体验？谢谢。马克·扎克伯格是的。所以我想我会就此说几件事。首先，当你考虑代理和推理时，很多都是关于能够执行多步骤任务。所以现在，很多这些系统的工作方式是，你说出一些东西，然后它会做出反应，这几乎就像聊天一样。但我认为它的发展方向是，你将能够给它一个意图或任务，它将能够使用任意数量的计算，只要你想用它就可以完成任务。有些任务对于人们购买特定商品来说可能非常简单。有些任务可能非常困难，例如编写应用程序或优化代码并使其尽可能好。我认为，这类事情将在未来一两年内变得越来越普遍。所以我认为这非常令人兴奋。我们在某种程度上会觉得当前的产品越来越智能，而在其他方面，它会感觉像是一种新的形式因素，因为它不会像聊天一样。但它是这些产品的另一代。所以我认为总的来说，有很多值得构建和令人兴奋的东西。我想我要提醒大家注意的一点，或者说，我对我们的产品开发过程的定期提醒，就是我们制造这些产品。我们试图扩大规模，通常覆盖 10 亿人或更多。一旦它们达到规模，我们才真正开始关注货币化。所以有时我们会先尝试货币化，例如，我们现在正在对 Threads 进行一些实验。但我们通常不会真正加大这些力度，也不会认为它们对业务有有意义的贡献，直到我们达到相当大的规模。所以我认为今年有意义的事情是让 AI 产品扩大规模。去年是引入阶段，并开始投入使用。今年我的期望和希望是，我们将达到足够的规模，有足够多的人使用它，并在此基础上不断改进，这将带来持久的优势。但这并不意味着它会成为业务的主要贡献者。今年业务的改进将是采用人工智能方法并将其应用于广告、推荐、信息流等。因此，Meta AI、AI 工作室、业务代理和与这些 AI 互动的人的实际商业机会在很大程度上仍在 25 年之外。我认为，当你思考我们的前景时，我们需要沟通这一点，让人们内化这一点很重要。但尽管如此，我们已经多次运行过这样的流程。我们制造了一款产品。我们让它变得更好。我们将其扩大规模。我们围绕它建立业务。这就是我们所做的事情。我非常乐观，但这需要一些时间。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券01-30 13:21

META 2024Q4业绩电话会议高管解读财报

建设一个 2 千兆瓦甚至更大的人工智能数据中心，这个数据中心非常大，如果建在那里，它将覆盖曼哈顿的很大一部分。我们计划通过同时大力投资利用这些预付款来增加收入增长的计划来为所有这些计划提供资金。我们已经制定了一项计划，希望在未来几年内加快这些计划的步伐。这正是我们大量新员工增长的目标。而我们在这方面的执行情况也将决定我们未来几年的财务轨迹。与我们的应用系列相关的许多其他重要产品趋势，我认为我们今年也会对此有更多了解。我们将了解 TikTok 会发生什么，无论如何，我预计 Instagram 和 Facebook 上的 Reels 将继续增长。我预计 Threads 将继续其轨迹，成为领先的讨论平台，并最终在未来几年内覆盖 10 亿用户。Threads 现在每月有超过 3.2 亿活跃用户，并且每天增加超过 100 万注册用户。我预计 WhatsApp 将继续扩大市场份额，并朝着成为美国领先消息平台的目标迈进，就像它在世界其他许多地方一样。WhatsApp 目前在美国每月拥有超过 1 亿活跃用户，Facebook 每月拥有超过 30 亿活跃用户，我们专注于扩大其文化影响力。我很高兴今年能重返 Facebook 的 OG 时代。所以今年也将成为元宇宙的关键一年。使用 Quest 和 Horizon 的人数一直在稳步增长，今年我们一直在进行的一系列长期投资将真正开始落地，这些投资将使元宇宙在视觉上更加令人惊叹和鼓舞人心。所以我认为到今年年底我们将对 Horizon 的发展轨迹有更多了解。今年也是重新定义我们与政府关系的重要一年。现在的美国政府为我们领先的公司感到自豪，优先考虑美国技术获胜，并将捍卫我们在海外的价值观和利益。我对这将带来的进步和创新充满信心。所以今年将是重要的一年。我认为这是我们行业最令人兴奋、最充满活力的一年。从人工智能、眼镜到大型基础设施项目，再到为加速业务而付出的大量努力，再到打造社交媒体的未来，我们还有很多事情要做。我认为我们将打造一些塑造人类联系未来的绝妙事物。一如既往，我感谢与我们一起踏上这段旅程的每一个人。谢谢大家，下面是苏珊。 Susan 谢谢马克，大家下午好。让我们从综合业绩开始。除非另有说明，所有比较都是按年计算的。第四季度总收入为 484 亿美元，按报告和固定汇率计算均增长 21%。第四季度总支出为 250 亿美元，与去年相比增长 5%。在介绍具体成本项目之前，我想指出，我们第四季度的支出增长率反映了第四季度法律应计费用减少和重组成本同比下降带来的 13 个百分点的有利影响。具体项目方面，营业成本增长 15%，主要由于基础设施成本增加。研发费用增长 16%，主要由于员工薪酬和基础设施成本增加，但重组成本下降部分抵消了这些成本。营销与销售费用与去年同期基本持平。一般及行政费用下降 67%，主要原因是与某些法律诉讼相关的法律应计费用减少了 15.5 亿美元，导致法律相关费用减少。截至今年年底，我们拥有超过 74,000 名员工，同比增长 10％，增长主要得益于货币化、基础设施、生成式人工智能、现实实验室以及监管和合规等优先领域的招聘。第四季度营业收入为 234 亿美元，营业利润率为 48%。本季度我们的税率为 12%。净收入为 208 亿美元，即每股 8.02 美元。资本支出（包括融资租赁的本金支付）为 148 亿美元，主要由对服务器、数据中心和网络基础设施的投资推动。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，年底时现金和有价证券为 778 亿美元，债务为 288 亿美元。现在来看看我们的分部业绩。我先从我们的应用系列分部开始。我们的应用系列社区持续增长，我们估计 12 月份每天有超过 33 亿人使用我们的至少一个应用系列。第四季度应用系列总收入为 473 亿美元，同比增长 21%。第四季度应用系列广告收入为 468 亿美元，按报告和固定汇率计算均增长 21%。在广告收入方面，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，广告收入增长最快的是世界其他地区，增幅为 27%，其次是亚太地区和欧洲，增幅分别为 23% 和 22%。北美增长了 18%。第四季度，我们服务中投放的广告展示总数增长了 6%，平均每条广告价格上涨了 14%。展示量增长主要由亚太地区推动。价格增长得益于广告客户需求的增加，部分原因是广告效果的改善。这被展示量增长部分抵消，尤其是来自货币化程度较低的地区和平台的展示量增长。应用系列的其他收入为 5.19 亿美元，增长 55%，主要得益于 WhatsApp 商业平台的商业信息收入增长。我们继续将大部分投资用于应用系列的开发和运营。第四季度，应用系列的支出为 190 亿美元，占我们整体支出的 76%。应用系列支出增长 5%，主要原因是基础设施成本和员工薪酬增长，但法律相关支出下降部分抵消了这些增长。应用系列运营收入为 283 亿美元，运营利润率为 60%。在我们的 Reality Labs 部门中，第四季度收入为 11 亿美元，受硬件销售推动，同比增长 1%。Reality Labs 支出为 60 亿美元，同比增长 6%，主要受基础设施成本和员工薪酬增加推动，但重组成本下降部分抵消了这一影响。Reality Labs 运营亏损为 50 亿美元。现在谈谈业务前景。有两个主要因素推动我们的收入表现：我们为社区提供引人入胜的体验的能力，以及我们随着时间的推移将这种参与货币化的有效性。首先，Facebook、Instagram 和 WhatsApp 的每日活跃用户数量继续逐年增长，无论是全球还是美国。第四季度，Instagram 的全球视频使用时间同比增长了两位数，而 Facebook 在美国尤其表现强劲，用户使用视频的时间也同比增长了两位数。通过持续优化我们的排名系统，我们看到了在 2025 年继续推动视频增长的机会。我们还在进行多项产品投资，专注于为我们的平台建立长期成功的基础。创作者是我们关注的重点之一。在 Instagram 上，我们继续在推荐中优先考虑原创帖子，以帮助小型创作者被发现。我们还希望确保创作者有地方试验他们的内容，因此我们在第四季度推出了一项新功能，允许创作者首先与未关注他们的人分享 Reel。这让他们可以测试内容，看看哪些内容表现最好，然后再决定与关注者分享，也有助于将他们介绍给全新的受众。创意工具是我们投资的另一个领域。在接下来的几周内，我们将推出一款名为 Edits 的新独立应用，它提供了一整套创意工具，让创作者更容易在手机上制作出色的 Reels。另一个重点是让人们更容易通过内容进行交流。Reels 每天的转发次数已超过 45 亿次，而且我们一直在推出更多功能，将 Instagram 的社交和娱乐功能融为一体。在美国，我们最近在 Reels 中推出了一个新目的地，其中包含您的朋友留言或喜欢的内容。我们看到了非常积极的早期成果，并将在未来几个月内在全球范围内推广这一功能。在 Threads 上，我们在 2024 年取得了巨大进步，今年我们的重点是将 Threads 打造成人们关注他们所关心的事物的地方。我们正在对推荐系统进行大量更新，以优先显示较新的帖子、展示来自顶级创作者的内容，并确保人们看到更多来自他们关注的帐户的内容。我们还将继续改进自定义信息流，以便人们可以根据他们感兴趣的主题构建个性化信息流。最后，Meta AI 的使用量继续扩大，每月活跃用户超过 7 亿。我们现在推出的更新将使 Meta AI 能够通过记住人们之前查询的某些细节并考虑他们在 Facebook 和 Instagram 上参与的内容来提供更个性化和相关的回复，从而更好地了解他们的兴趣和偏好。现在来看看我们收入表现的第二个驱动因素：提高货币化效率。这项工作的第一部分是优化自然互动中的广告水平。我们继续在视频等货币化程度较低的平台上增加广告供应，同时优化每个平台上的广告供应，以便在与用户最相关的时间和地点投放广告。例如，我们将继续更好地个性化广告的显示时间，包括在用户信息流深处的最佳位置，以便在对用户和收入最有利的时候引入广告供应。这实现了高效的供应增长。从长远来看，我们还看到了非盈利平台（如 Threads）的展示次数增长机会，我们本季度开始在这些平台上测试广告。我们预计 Threads 上的广告引入将是一个渐进的过程，并且预计它不会成为 2025 年整体展示次数或收入增长的重要推动力。提高变现效率的第二部分是提高营销效果。我们不断改进广告排名系统，这是这项工作的重要推动力。2024 年下半年，我们与 Nvidia 合作推出了一款名为 Andromeda 的创新型机器学习系统。这个更高效的系统使我们用于广告检索的模型的复杂性提高了 10,000 倍，广告检索是排名过程的一部分，我们将数千万条广告的范围缩小到我们考虑向某人展示的几千条广告。模型复杂度的提高使我们能够运行更为复杂的预测模型，从而更好地个性化我们向用户展示的广告。这使得人们在我们测试的目标上看到的广告质量提高了 8%。Andromeda 能够高效处理大量广告，这也为我们的未来做好了准备，因为广告商会使用我们的生成式 AI 工具来制作和测试更多广告。我们为广告主创造价值的另一种方式是利用 Advantage+ 提高广告活动的自动化程度。Advantage+ 购物活动的采用率持续增长，第四季度收入超过 200 亿美元的年运行率，同比增长 70%。鉴于 Advantage+ Shopping 和其他端到端解决方案的强劲表现和关注度，我们正在测试一种新的简化广告活动创建流程，这样广告主就不再需要在运行手动或 Advantage+ Sales 或应用广告活动之间做出选择。在这种新设置下，所有针对销售、应用或潜在客户目标进行优化的广告系列都将从一开始就启用 Advantage+。这将使更多广告客户能够利用 Advantage+ 提供的效果，同时仍能够在需要时进一步定制其广告系列的各个方面。我们计划在未来几个月内扩展到更多广告客户，然后在今年晚些时候全面推出。 Advantage+ 创意是另一个我们看到发展势头的领域。目前有超过 400 万广告客户正在使用我们的至少一种生成式 AI 广告创意工具，而六个月前这一数字为 100 万。我们 10 月份推出的首款视频生成工具 Image Animation 已经获得了广泛的早期采用，目前已有数十万广告客户每月使用它。接下来，我想讨论一下我们的资本配置方法。我们的主要重点仍然是将资本重新投入到业务中，基础设施和人才是我们的首要任务。首先，我们预计计算将成为我们追求的许多机会的核心，因为我们将提升 Llama 的功能，推动整个平台上生成式 AI 产品和功能的使用率，并推动核心广告和有机参与计划。我们正在努力满足这些服务日益增长的容量需求，既要扩大基础设施规模，又要提高工作负载的效率。我们追求效率的另一种方式是延长服务器和相关网络设备的使用寿命。我们未来的预期是，在更换非 AI 和 AI 服务器之前，我们将能够使用更长的时间，我们估计大约为 5.5 年。这将节省年度资本支出和由此产生的折旧费用，这些费用已包含在我们的指导中。最后，我们将在能够通过优化芯片以适应我们独特的工作负载而降低计算成本的领域部署定制的 MTIA 芯片，从而实现成本效益。2024 年，我们开始将 MTIA 部署到广告和有机内容的排名和推荐推理工作负载中。我们预计在 2025 年进一步提高这些用例对 MTIA 的采用，然后在明年将定制芯片工作扩展到排名和 0 推荐的训练工作负载。从招聘角度来看，我们继续专注于增加技术人才以支持我们的战略重点。第四季度，我们员工人数同比增长的近 90% 来自研发部门。其余增长主要来自收入成本，因为我们增加了基础设施员工以支持我们的数据中心运营。 2025 年，我们预计员工人数的增长将继续主要由基础设施、货币化、现实实验室、生成式 AI 以及监管和合规等优先计划中的技术岗位推动。我们预计业务职能部门的员工人数增长将保持相对有限。为了实现我们在这些领域的雄心壮志，我们需要继续快速执行。我们通过构建工具来帮助我们的工程基础提高生产力来支持这一点。作为我们过去两年效率重点的一部分，我们对内部流程和开发人员工具进行了重大改进，并推出了新工具，例如我们的人工智能编码助手，这有助于我们的工程师更快地编写代码。展望未来，我们期望 Llama 编码功能的不断进步将为我们的工程师提供更大的优势，并且我们专注于扩展其功能，不仅可以帮助我们的工程师编写和审查我们的代码，还可以开始生成代码更改以自动化工具更新并提高我们代码库的质量。最后，我们预计强大的财务状况将使我们能够支持这些投资，同时继续通过股票回购和股息向股东返还资本。谈到我们的财务展望。我们预计 2025 年第一季度的总收入将在 395 亿美元至 418 亿美元之间。这反映了同比增长 8% 至 15%，或按固定汇率计算的增长 11% 至 18%，因为我们的指导假设外币对基于当前汇率的同比总收入增长造成约 3% 的阻力。这也反映了 2024 年第一季度闰日的影响。虽然我们没有提供 2025 年全年的收入展望，但我们预计今年对核心业务的投资将使我们有机会在 2025 年继续实现强劲的收入增长。现在谈谈费用前景。我们预计 2025 年全年总支出将在 1140 亿美元至 1190 亿美元之间。我们预计 2025 年费用增长的最大单一驱动因素是基础设施成本，这是由更高的运营费用和折旧推动的。我们预计员工薪酬将成为第二大因素，因为我们在之前提到的优先领域增加了技术人才。现在谈谈资本支出前景。我们预计 2025 年全年资本支出将在 600 亿美元至 650 亿美元之间。我们预计 2025 年资本支出增长将由增加投资推动，以支持我们的生成 AI 工作和核心业务。2025 年我们大部分资本支出将继续用于我们的核心业务。谈到税收。如果我们的税收环境没有任何变化，我们预计 2025 年全年税率将在 12% 至 15% 之间。此外，我们将继续关注活跃的监管环境，包括欧盟和美国的法律和监管阻力，这些阻力可能会对我们的业务和财务业绩产生重大影响。最后，今年对我们公司来说是丰收的一年，我们在重点领域的投资为我们的社区带来了强劲的业务表现和创新的新产品。今年我们有很多值得投资的机会，我们预计这些机会将帮助我们继续保持强劲增长，开发变革性技术，塑造我们公司和行业的未来。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券01-30 13:10

Wolfspeed：预计 2026 财年资本开支将显著降低（2QFY25 电话会）

持乐观，强调公司在可再生能源和人工智能数据中心等领域的市场机会。突出公司在 200 毫米晶圆生产方面的领先地位，以及第四代 MOSFET 平台的推出，展示公司的技术创新能力。关注美国贸易代表对中国半导体政策的调查，认为政府行动将有助于为美国公司创造公平的竞争环境。财务细节与第三季度预期第二季度财务表现：实现 1.81 亿美元收入，略高于预期中点，环比下降 7%。功率器件收入 9100 万美元，环比下降 6%，主要受工业和能源终端市场疲软影响；但电动汽车（EV）收入同比增长 92%。 Mohawk Valley 收入 5200 万美元，环比增长，预计第三季度达到 5500 万至 7500 万美元。材料收入 9000 万美元，环比下降 8%，受客户库存调整影响。非 GAAP 毛利率为 1.8%，环比下降 160 个基点，但高于预期中点，包括 2900 万美元利用率不足成本。运营费用 1.08 亿美元，低于预期中点，环比减少 1100 万美元，得益于成本削减努力。调整后每股收益为-0.95 美元，优于预期中点。资产负债表与流动性：季末现金及流动性约为 14 亿美元，包括 1 月完成的 2 亿美元 ATM 股权发行中的 9100 万美元。自由现金流为-5.98 亿美元，包括-1.95 亿美元运营现金流和 4.03 亿美元资本支出。预计 2025 财年下半年运营现金流将显著改善，得益于成本削减措施和收入增长。 2025 财年资本支出预计约为 12 亿美元，2026 财年将显著降低。第三季度预期：收入预计在 1.7 亿至 2 亿美元之间。非 GAAP 毛利率预计在-3% 至 7% 之间。非 GAAP 运营费用预计在 9900 万至 1.04 亿美元之间。非 GAAP 每股收益预计亏损在 0.76 至 0.88 美元之间，考虑了 ATM 计划下发行约 2780 万股普通股的影响。 2.2、Q&A 分析师问答 Q 当前电动汽车（EV）需求放缓，公司对中长期需求的信心何在？如何在 Mohawk Valley 达到更高产能利用率？ A 电动汽车（EV）需求：虽然增长速度低于预期，但仍在增长。部分车型需求增长超预期，而部分车型增长缓慢。公司与多家汽车制造商合作，拥有广泛的客户群体，即使整体市场增长放缓，仍能实现显著的年增长率。其他终端市场：在人工智能、数据中心、能源等领域看到积极迹象，随着渠道库存的降低，这些市场将成为公司收入增长的有力支撑。第二季度电动汽车（EV）收入同比增长 90%，预计第三季度环比增长 20% 至 30%，同比增长仍将超过 90%。公司拥有广泛的客户群体和车型合作，即使市场整体增长放缓，仍能实现显著增长。 Q 中国 200 毫米碳化硅晶圆产能不断增加，这对公司的竞争环境有何影响？公司在销售 200 毫米晶圆产能方面是否落后于同行？ A 技术与市场优势：公司是唯一一家大规模生产 200 毫米晶圆的企业，已向 Mohawk Valley Fab 供应数千片晶圆，性能卓越。公司已开始向多家客户送样，并与主要合作伙伴开展合作，处于有利位置。长期合作与客户信任：公司与客户建立了长期合作关系，客户重视公司的技术实力和产品质量，这使得公司在市场竞争中具有优势。 Q 关于 CHIPS 法案资助，公司与新政府的合作进展如何？是否面临任何挑战？ A 合作进展：公司与 CHIPS 项目办公室保持频繁、建设性的沟通，正在缩小问题清单，这是一个积极信号。公司与新政府的立场高度一致，CHIPS 法案资助对公司的发展至关重要。未来展望：公司对获得 CHIPS 法案资助持乐观态度，预计在 2025 年日历年收到第一笔款项。公司将继续与政府合作，推动资助协议的最终确定。 Q 公司在资金筹集方面有何计划？是否考虑通过 200 毫米晶圆供应协议筹集资金？ A 资金筹集计划：公司通过多种渠道筹集资金，包括运营现金流改善、48 号税收抵免和资产销售，以实现流动性目标。公司预计通过这些措施获得超过 10 亿美元的流动性支持。 200 毫米晶圆供应协议：公司正在与长期合作伙伴讨论 200 毫米晶圆供应协议，但目前没有可宣布的具体进展。公司将继续推进相关谈判，以满足市场需求。 Q 公司提到盈亏平衡点低于 10 亿美元，这一目标是否现实？何时有望实现？ A 成本削减措施：公司已实施第一阶段成本削减计划，预计实现 2 亿美元的年度现金节省，将盈亏平衡点降至 10 亿美元以下。公司还启动了第二阶段成本削减计划，进一步优化运营效率。未来展望：尽管市场需求存在不确定性，但公司对实现盈亏平衡点目标充满信心，并将继续关注成本控制和运营效率提升。公司将继续执行运营计划，推动功率器件业务向 200 毫米晶圆转型，降低运营成本。随着收入增长和成本控制措施的实施，公司将逐步接近盈亏平衡点。 Q 公司本季度的意向订单和中标订单情况如何？当前财务状况是否影响客户合作？ A 设计胜利与设计导入：本季度实现 15 亿美元的意向订单和约 8 亿美元的中标订单，累计中标订单达到 122 亿美元。公司将继续推动中标订单转化为实际订单和收入。客户合作：公司与关键客户保持密切沟通，完全透明地分享公司的发展计划和财务状况。客户对公司的技术实力和产品性能充满信心，继续与公司合作，推动业务发展。 Q Durham 工厂关闭进度是否符合预期？Mohawk Valley 产能转移是否顺利？CHIPS 法案资助的运营里程碑何时有望实现？ A Durham 工厂关闭：Durham 工厂关闭进度符合预期，预计在 2025 年日历年下半财年完成。尽管实际需求高于预期，但公司通过提高效率，以正向现金流的方式满足了需求。 Mohawk Valley 产能转移：公司正在加速将设计转移到 Mohawk Valley Fab，与客户合作，实现长期合作目标。 Mohawk Valley Fab 的产能转移正在按计划进行，预计第三季度 Mohawk Valley 收入将实现 20% 至 25% 的环比增长。公司对实现 CHIPS 法案资助的运营里程碑充满信心，预计在 2025 年日历年早期实现。 Q 公司当前的终端市场收入结构如何？未来随着 Mohawk Valley 产能整合，这一结构将如何变化？公司对更薄晶圆（如 30 微米）的开发和认证有何计划？ A 终端市场收入结构：公司终端市场收入结构在过去一年中发生了变化，从以工业和能源为主转向以电动汽车（EV）为主。未来，随着 Mohawk Valley 产能整合和市场需求变化，预计收入结构将逐渐恢复到电动汽车（EV）和工业与能源（I&E）各占 70% 和 30% 的比例。更薄晶圆开发：公司正在开发 30 微米厚的晶圆，并计划在未来将其应用于内部生产。公司已开始对 30 微米厚晶圆进行采样，但尚未完成转换。公司将继续推动电动汽车（EV）和工业与能源（I&E）业务的发展，随着市场需求的增长和公司产能的提升，预计收入结构将逐渐趋于平衡。 Q 公司与美国政府的合作是否发生变化？在当前市场环境下，公司的业务稳定性如何？ A 政府合作：公司与美国政府的合作持续加强，特别是在 CHIPS 法案资助和国防项目方面。公司作为美国本土的碳化硅技术领导者，与政府的合作关系对于公司的长期发展至关重要。业务稳定性：尽管市场需求存在波动，但公司的业务稳定性得到了客户的认可。公司与客户建立了长期合作关系，客户对公司的产品质量和技术实力充满信心，这使得公司在市场波动中保持了相对稳定的业务表现。公司通过技术创新和产品性能提升，与客户建立了紧密的合作关系。客户对公司的长期发展充满信心，这为公司的业务稳定性提供了有力支持。 Q 公司提到的盈亏平衡点是否包括启动成本和利用率不足成本？2026 财年的资本支出是否可能接近零？ A 盈亏平衡点：公司提到的盈亏平衡点是基于整个利润表计算的，包括启动成本和利用率不足成本。资本支出：2026 财年的资本支出预计在 2 亿至 6 亿美元之间，公司有能力将这一数字进一步降低。考虑到 48 号税收抵免等因素，资本支出在净基础上甚至可能接近零。 Q 启动成本和利用率不足成本何时有望完全消除？这取决于时间还是收入增长？ A 成本消减因素：启动成本和利用率不足成本的消减取决于公司增长速度和产能利用率。预计当公司产能利用率接近 70% 时，这些成本将逐渐消除。随着收入增长和产能利用率提高，这些成本将逐步降低。本文的风险披露与声明：海豚投研免责声明及一般披露

海豚投研01-30 12:01

隔夜美股全复盘(1.30) | 特斯拉盘后先跌后涨，Q4收入逊于预期，预计车辆交付今年重拾增长；Meta盘后涨近3%，Q4收入超预期，2025年资本开支超预期、Q1收入指引逊于预期

——这是美国总统特朗普力捧的一个庞大的数据中心项目——在未来四年里，这个数字将上升到5000亿美元。多名直接了解谈判情况的人士表示，软银正在就向OpenAI直接投资150亿至250亿美元进行谈判，此前软银已承诺向“星际之门”投资逾150亿美元。最终，这家日本公司可能会在与OpenAI的合作中投入超过400亿美元。一位知情人士表示：“谈判仍在进行中，软银可能投资OpenAI主要股权的金额是一个不断变化的目标。”OpenAI还计划向“星际之门”直接投资约150亿美元。据几位直接了解这笔交易的人士透露，软银对OpenAI的股权投资可能涵盖后者对“星际之门”的承诺。微软CEO纳德拉：DeepSeek有“真创新”，AI成本下降是趋势 1.30 微软CEO纳德拉在电话会上强调，DeepSeek R1模型目前已可通过微软的AI平台Azure AI Foundry和GitHub获取，并且很快就能在Copilot+电脑上运行。纳德拉称DeepSeek“有一些真的创新”，AI成本下降是趋势：“缩放定律（Scaling Law）在预训练和推理时间计算中不断积累。多年来，我们已经看到了AI训练和推理方面的效率显著提高。在推理方面，我们通常看到每一代硬件的性价比提高2倍以上，每一代模型的性价比提高10倍以上。” 1.30 微软：DeepSeek R1现已在AZURE AI FOUNDRY平台和GitHub上线。阿里巴巴发布AI模型声称超越DeepSeek 1.29 阿里巴巴今日发布新版的通义千问Qwen 2.5-Max人工智能模型，并声称该模型表现超越了备受赞誉的深度求索(DeepSeek)。阿里云在其官方微信账号上发布的公告中称，通义千问Qwen 2.5-Max几乎全面超越了DeepSeek-V3、GPT-4o和Llama-3.1-405B，后二者是OpenAI和Meta最先进的开源人工智能模型。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）21:30 美国至1月25日当周初请失业金人数（2）23:00 美国12月成屋签约销售指数月率

格隆汇01-30 11:31

科技股强势回暖带动亚洲股市上涨，美联储决议与AI发展成市场焦点

的广泛讨论。虽然这一创新可能会减少对数据中心、电力和芯片的支出，但也可能推动AI软件领域的更大投资，尤其是当AI技术变得更加普及时。根据BNP Paribas的首席美国经济学家James Egelhof的说法，如果AI变得更加经济高效，企业的AI软件投资可能会加速增长，抵消对硬件和数据中心投资放缓的影响。编辑总结：市场焦点聚焦美联储与AI未来发展随着美联储即将公布的利率决议，以及中国AI公司DeepSeek的创新技术引发的行业讨论，市场的焦点已经转向对未来经济和技术发展的预期。虽然投资者对AI行业的前景充满期待，但对其可能带来的市场风险和技术进步的速度仍存在不确定性。名词解释美联储（Federal Reserve）：美国的中央银行，负责制定和实施国家的货币政策。 DeepSeek：一家中国人工智能公司，近日宣布开发了一款大型语言模型，声称其在性能上与美国主要竞争者不相上下，但成本却大大降低。利率决议：美联储每次会议上做出的关于基准利率调整的决定，直接影响经济活动和市场预期。来源：今日美股网

今日美股网01-30 00:11

Meta加大AI投入，预计2025年支出超600亿美元，Q4财报迎大幅增长

美元用于AI基础设施建设，包括一座大型数据中心。这个投资额是其2024年资本开支预测的显著提升，预计将在AI技术的推动下带来可观回报。预计Q4财报数据增长根据彭博社数据，Meta预计将在2024年第四季度报告每股收益6.75美元，营收46.9亿美元，相较去年同期的每股收益5.33美元、营收40.1亿美元有所增长。此外，Meta的广告收入预计将从38.7亿美元增长至45.6亿美元，显示出强劲的市场需求。 Meta广告业务的AI驱动 Meta的AI服务已经开始影响广告收入，广告主可以利用Meta的AI工具更高效地构建广告，同时用户也可以通过Reels等平台体验到AI的应用，提升用户粘性和广告的投放效果。 Meta面临的挑战与前景挑战前景激烈的AI竞争 Meta加大AI投入以确保领先，争取超越OpenAI、Google等竞争者特朗普对TikTok的监管 Meta可能会从中受益，避开政府干预 FTC反垄断诉讼若Trump实施宽松监管，Meta有机会避免公司拆分编辑观点 Meta持续大规模投资AI领域，尤其是在基础设施上的支出将为其未来业务增长提供强有力的支撑。尽管面临与OpenAI、Google等巨头的竞争，Meta凭借强大的广告业务和AI服务的整合，仍然具备了可持续增长的潜力。与此同时，Meta也在积极应对政治和法律挑战，其未来能否在全球市场中稳居领导地位，值得持续关注。名词解释 Meta：Facebook母公司，致力于社交平台及AI技术的开发。 AI基础设施：支持AI模型训练和部署的硬件和软件环境。 Reels：Meta平台上的短视频功能，类似于TikTok。今年相关大事件 2025年1月19日：特朗普推动TikTok政策延缓，Meta或受益。 2025年1月22日：Meta宣布在2025年投资600亿至650亿美元用于AI基础设施建设。 2025年2月5日：Meta预计发布2024年Q4财报，预计营收和广告收入均有显著增长。来源：今日美股网

今日美股网01-30 00:11

0128市场综述：英伟达暴跌后又大涨8.8%，科技股收回周一部分失地，但标普多数成分股下跌

大了。 “话虽如此，这些新闻可能会限制数据中心驱动的工业企业，还有因人工智能受益的电力公司市盈率的上涨空间，”他说。“这使得即将到来的财报季变得更加重要。” 加密货币方面，比特币价格基本持平，报101,308.68美元。以太坊下跌1.9%，报3,100.09美元。大宗商品方面，西德克萨斯中质原油上涨1%，至每桶73.93美元。现货黄金上涨0.8%，至每盎司2,763.63美元。来源：加美财经

加美财经01-30 00:01

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