在财报电话会上，公司CEO扎克伯格大力鼓吹其全栈AI长期产业布局与商业化路径。不过，市场关注的核心分歧却仍然集中在公司高额算力投入的回报周期问题上。
以下分行业长期前景、财报现实压力、商业化落地、资本规划四大维度梳理核心重点。
一、行业中长期前景（核心）
1、消费端：个人智能体是下一代核心产品
Meta 判断智能体将成为全民刚需，可全天候承接健康、理财、社交、办公等各类个人事务，是未来数年最重要的增量赛道；当下代码类智能已率先规模化，通用大众智能体仍在产品打磨阶段
2、企业端双层市场同步扩容
第一层存量广告生态延伸：企业智能体落地 WhatsApp、Instagram，自动承接咨询、下单、售后，服务千万中小广告主，商业模式复刻广告按效果付费，变现路径成熟；
第二层全新增量市场：大模型 API、代码工具、企业生产力套件面向各类 B 端客户，属于全新增长曲线。
3、算力服务具备独立行业红利
全行业 AI 算力长期持续紧缺，市场算力采购报价显著高于 Meta 自建成本，对外出售算力是新增变现渠道；同时行业大模型、推理需求持续扩张，算力供需偏紧格局将长期维持，算力租赁业务具备稳定盈利空间。
二、短期业绩承压
1、增收不增利凸显成本压力
二季度营收 608 亿美元（同比+28%）小幅超预期，但净利润 158 亿美元，同比下滑 14%、大幅低于市场预期；总费用同比激增 55%，叠加 24 亿诉讼支出、11.8 亿裁员遣散费，Reality Labs 元宇宙业务持续亏损进一步拖累整体利润。
2、现金流大幅恶化，资本开支维持高位
单季自由现金流仅 7.84 亿美元，创四年新低，市场担忧全年现金流转负；全年资本开支指引上调下限至 1300-1450 亿美元，算力、服务器、数据中心持续大额投入，短期持续挤压盈利。
3、三季度营收指引中枢低于市场一致预期，全年资本开支上调至 1300-1450 亿美元，算力投入持续高企。
三、AI 商业化落地现状
当前仅AI广告工具形成稳定大规模收入；企业客服智能体已有商家验证订单增长，但整体营收贡献有限；算力、大模型 API 尚处起步阶段，公司优先预留算力供给自有产品，对外租赁规模有限。
四、算力资本规划
2026-2027 全力扩产算力，2028 年后产能预留调整空间；自有 AI 业务优先分配算力，富余资源对外出售；搭配和贝莱德的基建合作、长期债务多元方式缓解资金压力。
Meta 2026财年第二季度财报电话会议完整实录（AI辅助翻译，部分内容有删减）
Chad Heaton（Meta财务副总裁）：感谢各位，下午好。欢迎参加Meta平台公司2026年第二季度财报电话会议。今天与我一同参会的有公司首席执行官Mark Zuckerberg、首席财务官Susan Li。现在将会议交给Mark Zuckerberg。
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：好的，各位大家好，感谢各位参会。本季度我们的用户社区与整体业务均交出亮眼成绩，每日至少使用一款Meta旗下应用的用户达到36亿人，我们达成多项业务里程碑。Instagram日活用户突破20亿；Threads月活用户突破5亿，成为有史以来增速最快的社交对话类应用；Facebook日活用户早已稳定超过20亿；WhatsApp刚刚创下消息发送历史新高，世界杯决赛时段峰值每秒发送3000万条消息。另外Kunal Shah正式出任WhatsApp新任负责人，他曾创办印度头部支付企业，将会为团队带来巨大价值。我们同时从Meta超级智能实验室推出多款全新大模型，并发布新款智能眼镜。
整体来看，全平台用户规模与覆盖广度十分可观，这为我们面向数十亿用户推出全新创新产品搭建了坚实平台，我们眼前蕴藏巨大发展机遇。
第一，当前AI相关投入正在全方位加速核心业务增长，既提升普通用户的产品使用体验，也优化广告主投放效果，同时助力内部团队更快开发、上线全新产品。
第二，我们正在研发全新个人智能体，这将成为未来数月乃至数年新一代产品与收入来源的底层基础。
第三，我们看到广阔企业级市场机遇，可面向各类企业提供应用程序接口（API）、企业智能体，未来还可能直接对外出售算力以及其他配套服务。
今天我会详细介绍当下各项投入带来的实际落地成果，以及我们长期看到的发展机遇。
首先说说核心业务增长方面，我们在多个领域收获积极、可观的落地效果。在Instagram与Facebook平台，我对大语言模型（LLM）接入推荐系统的落地成果十分乐观。大语言模型能够从底层逻辑解析内容本质、内容吸引力来源，同时深度理解用户兴趣、用户使用产品时的核心诉求。这意味着我们能够推送更贴合用户目标、更具吸引力的内容。我们全新的Muse图像大模型与Muse视频大模型，还将极大拓展全平台可供用户浏览的内容边界。
目前平台已有两大内容来源：一是好友、关注博主发布的内容，二是未关注创作者的公开内容。而现在，一套近乎无限的个性化全新内容池即将诞生，这会让我们旗下产品的实用性、用户粘性大幅提升。广告业务层面，我们利用大语言模型优化广告预测与排序算法，扩大可纳入分析的用户原生内容、广告行为信息维度，大幅提升广告匹配相关性与转化效果。以营收规模计算，Meta广告业务同比增速高于全球所有同行广告业务，AI投入已经兑现商业回报。
平台900万家小微企业正在使用至少一款AI广告创作工具，我们正在推出端到端全链路创意解决方案，帮助广告主根据投放数据制定创意决策。Muse图像模型将进一步放大该工具价值：模型可自主解析图片、迭代优化输出素材，并根据广告主需求生成多版广告创意，目前市场反馈十分良好。我们刚刚上线Meta One订阅服务，覆盖全平台更多工具与AI功能。随着用户需求持续上涨，我们后续会推出多档位、差异化定价方案。我同时十分看好AI助力内部产品迭代效率提升：今年早些时候我们上线Instagram Instants功能；我们还推出独立社群应用Forum、独立电商商城应用Seller。
我预计未来全新应用的上线流程将大幅简化，我们会借鉴Threads的成功经验，持续孵化各类创意产品，并通过推荐系统匹配目标用户。Meta超级智能实验室成立至今仅一年出头，发展势头强劲。上个月我们推出Muse Spark 1.1与Muse图像模型。自完成Meta AI重构并接入Muse Spark模型后，AI助手每日交互用户数量上涨60%，该数字仍在周度快速攀升。Muse Spark 1.1是一款高性能智能体编码模型，在软件操作、工具调用、多模态理解领域表现出众。该模型可通过公开API对外提供服务，未来几周我们会通过各类合作渠道扩大分发规模，同时上线更多代码类智能体工具。我们还在完善配套功能，降低企业接入Muse Spark的门槛，这也是我们后续重点发力的方向。
我们全力打磨Muse Spark智能体能力的核心原因，是看好两类核心产品的巨大市场空间。
第一类是个人智能体：不久之后，智能体能够全天候代表用户处理各类事务，助力用户改善生活、健康、人际关系、财务状况等所有个人诉求。目前智能体落地最快的赛道是代码开发领域，工程师群体技术接受度更高，愿意花费时间调试智能体。想要打造面向数十亿普通用户的个人智能体，产品必须开箱即用、操作门槛极低，对此我充满期待，后续会带来更多相关消息。
未来每个人都会同时使用多款智能体，WhatsApp与其他消息产品的战略价值将持续提升，目前WhatsApp已是用户使用Meta AI最主要的入口。我们正在基于消息应用搭建完整智能体生态，同时在隐私安全层面持续创新。本季度我们在WhatsApp与Meta AI应用上线无痕模式，用户可发起私密对话，对话内容即使Meta内部也无法查看。我们计划将强隐私、高安全标准打造为全系智能体的基础底层设计。
我同样看好企业智能体落地进展：本季度我们将Meta企业智能体全面全球上线，覆盖WhatsApp与Messenger平台，每周已有超100万家企业利用智能对接客户、完成商品交易。我们当下正在Instagram同步上线该功能。
企业智能每日与海量客户对话，能够持续沉淀用户洞察。我们正在迭代功能，自动汇总全天对话内容、提炼客户核心诉求。后续功能会进一步升级，自动给出业务增长方案、竞品情报、实时投放效果分析。长期来看，我们希望打造一站式企业经营配套服务，企业可依托Meta全平台完成全部经营流程。商业化模式方面我们采用混合定价体系，包含订阅制、按量计费两种模式。我预计未来多款产品会复刻广告系统逻辑：企业仅在投放达成实际效果后付费。长期我们会搭建算力竞价体系，逻辑与当下广告投放竞价机制相近。随着AI功能在产品、企业端渗透率持续提升，我们会持续加大基础设施投入满足算力需求。
昨日Meta算力业务板块宣布与贝莱德达成全新战略合作，将在得克萨斯州埃尔帕索合作建设一座1吉瓦数据中心。整体来看，公司大部分算力将用于大模型训练、核心业务赋能、个人智能体与全新产品落地。同时我们计划面向大型企业开放算力售卖业务。目前API接口、企业智能体均已上线，大量企业给出算力采购报价，溢价显著高于我们自建成本。代码工具、生产力工具也已纳入产品路线图，后续会披露更多相关进展。随着通用人工智能持续落地，我们还需要适配全新硬件设备，实现无缝人机交互。
智能眼镜是最优硬件形态，能够全天候伴随用户，提供辅助服务且不割裂现实场景。Meta智能眼镜是史上增速最快消费电子品类之一，我们持续扩充产品线。刚刚与依视路陆逊梯卡联合推出自有系列眼镜，其中包含与Kylie Jenner联合设计款式，首款出厂内置Muse Spark模型，可实时解析视野画面并给出精准解答。早期销售数据超出预期，我们将在9月23日Connect开发者大会发布更多眼镜相关新品，欢迎大家收看直播。
收尾前我想提一篇专栏文章，我刚刚发布评论，阐述我为何对行业正向未来保持高度乐观。Meta长期秉持技术赋能大众的发展理念，让用户能够自由联结亲友、打造理想生活，因此我们始终坚持产品平价普惠策略。这套发展思路同时利好用户社区与公司经营。进入AI发展全新阶段，同样的价值导向指引我们的研发方向。Meta是唯一一家以普惠通用人工智能为核心目标的大型科技企业，我们不追求算力、大模型高度集中，而是致力于广泛分发AI能力，让每个人自主决定AI服务的使用方向。人类社会长期依靠普惠技术实现进步，我相信这套价值导向能够搭建正向AI行业生态，同时带动公司长期稳健发展。
以上是我想分享的全部核心内容。AI正在全面优化核心业务，提升产品粘性、广告投放效果；我们已经推出多款创新产品，短期内还会落地更多新品。行业潜在空间巨大，因此我们持续加大投入，拥有多条价值兑现路径。感谢各位一路同行，接下来交给Susan Li。
Susan Li（Meta首席财务官）：感谢Mark，各位下午好。首先为大家拆分各板块经营数据，若无特殊说明，所有同比对比均为去年同期对比。第二季度全系应用总营收604亿美元，同比上涨28%；全系应用广告营收594亿美元，同比上涨27%，固定汇率口径涨幅26%。第二季度全平台广告总曝光量同比提升14%，曝光量增长来源于用户规模、使用时长上涨以及广告密度优化，全球所有地区均实现正向增长。单条广告全球均价同比上涨12%，受益于广告投放效果优化、去年同期宏观环境改善、汇率正向红利；但低变现产品、低变现区域曝光量大幅增长，一定程度对冲均价涨幅。
全系应用其他业务营收首次单季度突破10亿美元，同比大涨73%，核心增长来自WhatsApp付费消息与订阅收入。Reality Labs板块第二季度营收4.31亿美元，同比上涨16%，AI智能眼镜销量大幅增长，但Quest头显销量有所下滑，二者相互抵消。接下来合并报表整体数据：第二季度总营收608亿美元，同比上涨28%，固定汇率口径上涨27%；总支出420亿美元，同比上涨55%，其中包含24亿美元法律相关支出、12亿美元2026年5月人员优化配套离职费用。支出同比上涨主要来自员工薪酬、基础设施成本、法律支出、第三方AI代币采购成本。
剔除离职费用后员工薪酬上涨，原因是过去一年持续扩招AI技术人才。基础设施成本上涨来自折旧、数据中心运营开支、第三方云采购。第二季度末员工总数7.5万人，较一季度下降3%，其中包含8000名受5月人员优化影响的员工，我们预计绝大部分受影响员工将在2026年三季度末完成离职手续。第二季度GAAP营业利润188亿美元，同比下滑8%，营业利润率31%；剔除法律支出、离职费用后营业利润同比上涨9%。本季度有效税率16%，净利润158亿美元，每股收益6.18美元。
资本开支（包含融资租赁本金偿还）311亿美元，投入方向为服务器、数据中心、网络基础设施；自由现金流7.84亿美元。二季度末现金及有价证券903亿美元，总债务837亿美元。下面拆解业务经营两大核心驱动因素：一是打造高粘性产品体验，二是持续提升用户变现效率。首先说用户体验板块，推荐算法迭代持续兑现正向成果。Instagram本季度用户时长同比双位数上涨，核心驱动力是信息流、Reels短视频推荐优化；Facebook全球视频使用时长同比上涨9%，美加地区涨幅超10%，由排序算法优化带动。
大语言模型在推荐系统中的价值持续凸显：第一，模型深度解析内容本质，生成更高质量训练数据，优化现有算法；第二，大模型智能体辅助工程师，自动解析内容质量、捕捉行业趋势、测试排序迭代方案。今年我们完成里程碑：Instagram所有公开Reels、信息流内容全部自动经过大模型解析，从主题、语气多维度完成标签化，我们正在推进Facebook全内容覆盖。解析信号将同步输送至排序、推荐、内容合规全链路，是实现高度个性化推荐的底层基础。本季度我们利用全系Muse模型完成视频主题分类、内容摘要等信号解析，早期落地效果表现积极。
平台推荐个性化程度持续提升，新增大量新鲜内容，同时开放用户自主调控权限。Reels板块上线史上规模最大排序迭代版本，推理速度升级搭配全新架构，深度调取用户历史数据优化预测结果，带动Instagram会话量提升15个基点，转发、使用时长指标同步走强，充分验证内容匹配度优化效果。我们正在将这套架构同步落地信息流，早期数据表现相近。同时平台能够更快推送全新内容，实时基础设施、大模型迭代让排序算法可快速识别刚发布的优质Reels短视频。
Instagram信息流当前推荐内容中，发布时长不足一天的内容占比过半，较去年同期翻倍；同时平台上线"你的算法"功能，用户可输入自然语言指令自定义推荐偏好，Facebook同步推出"自定义信息流"功能，参与用户留存率超80%。长期研发路线方面，我们同步开发原生大模型推荐基础模型，可同时支撑原生内容、广告推荐。上半年我们完成大规模推荐专用基础模型持续预训练里程碑，缩放规律表现良好，下半年会持续推进迭代。
第二大经营驱动因素：持续提升变现效率。第一，优化广告投放密度，平衡原生内容与广告体验。二季度完成Threads全球广告上线，WhatsApp动态板块新增多种广告落地页、广告转化目标，全球推广按计划推进。第二，依托AI工具提升广告主投放转化。本季度上线Meta生成式推荐大模型，重构广告匹配底层逻辑：不再单独对每条广告打分，而是利用大语言模型同步解析广告内容、用户偏好，预判最优广告推送对象，广告匹配精度大幅提升。
我们将首款生成式模型接入广告检索系统，广告投放效果显著改善。利用大模型深度解析用户行为的试点项目，带动Instagram应用转化量上涨1%。二季度我们同步升级用户解析模型，同步分析原生内容、广告行为，同步优化用户体验与广告效果；叠加广告生成模型、序列学习算法，Facebook广告点击量上涨8.3%，转化量上涨15.7%。我们同时推出全套AI广告运营工具，助力广告主管理投放、生成创意、线上触达客户，端到端Advantage工具年化营收规模突破750亿美元，多工具搭配使用的广告主转化效果叠加提升。
举实例说明：印度线上服饰品牌Underneat过去手动搭建Facebook、Instagram全部投放计划，接入Advantage投放、人群定向、预算优化全套工具后，商品下单量环比提升13%，加购转化提升16%。AI创意工具渗透率持续走高，900万家小微企业正在使用至少一款AI创意工具。图像生成工具本季度使用量翻倍，可基于已有视频素材批量生成广告图片；我们推出全新端到端创意解决方案，依托AI根据投放数据迭代广告创意，同时保留品牌风格，原生对接广告代理商工作流，无需切换外部平台。随着Muse图像模型全面落地，广告主将拥有更大规模高质量创意生产能力。
依托Meta企业智能体，商家可在WhatsApp全天候自动回复咨询、推荐商品、处理售后。本月我们上线Meta企业智能体开发平台，大型企业可自主搭建、规模化部署专属业务智能体，配套企业级管控、数据监测功能，商家可自定义规则，在用户常用消息渠道提供个性化服务。巴西大型租车企业Movida在WhatsApp部署智能体，整套订车流程（车型选择、报价、支付）全部在对话内完成，复购用户最快3条消息即可完成预订。上线一个月，WhatsApp渠道日订车量同比上涨44%，85%客户咨询可由AI独立处理，无需人工介入。
除此之外，我们拓展两类全新变现渠道：订阅服务、大模型API付费。Meta One订阅服务迭代升级，为普通用户、创作者、商家提供更多AI创作、社交配套工具，后续会面向更多用户开放，持续迭代增值功能。我们近期推出定价具备竞争力的高性能大模型API，早期市场反馈良好，已在美国OpenRouter渠道上线Muse Spark，后续会拓展更多分发渠道、覆盖更多国家，面向企业全面开放。
算力基建规划的底层逻辑由多重因素决定：第一，短期、长期行业基建环境均存在不确定性，过去行业AI算力建设整体不足，当下存量算力价值极高；长期需要搭建完整供应链，匹配全行业算力需求。第二，我们高度自信，现有算力可支撑全平台产品迭代，同时自研基础模型会持续创造全新商业机遇。
因此2026、27年基建规划核心目标是最大化算力储备。过往新增算力均可支撑Reels这类爆款产品规模化落地，我们判断本次AI相关产品同样会复刻该逻辑。长期算力使用曲线难以精准预判，但我们具备庞大用户与商家分发渠道，无论大模型是否处于行业顶尖水准，各类AI产品均具备稳定需求。若推出行业前沿大模型，还会打开全新细分市场，因此2028年及以后基建规划预留弹性，提前布局数据中心、网络底层资产，方便后续服务器采购调整。
数据中心这类重资产使用周期长，天然赋予我们灵活调整产能的空间，可根据AI普及速度增减投入。同时我们同步推进自研定制芯片战略，长期优化供应链议价能力，提升大额基建投资回报率。综合判断，中长期全行业算力将持续紧缺，公司自研大模型、消费端产品、企业服务均具备行业最高投资回报率。企业算力服务包含智能体工具、API、直接算力售卖多种形式，市场溢价需求旺盛，我们会灵活把握各类变现路径，提升资本回报。资产负债表实力充足，可对接多元外部资金补充自有现金流完成基建投入，昨日与贝莱德的数据中心合作就是配套融资案例。
下面给出业绩指引：2026年三季度总营收区间610亿至640亿美元，指引基于当前汇率测算，外汇将带来约1%同比营收负面拖累。支出与资本开支指引：我们上调支出指引下限，纳入二季度24亿美元法律相关支出，2026全年总支出区间1650亿至1690亿美元。
全年资本开支（含融资租赁本金）区间收窄至1300亿至1450亿美元，此前指引区间1250亿至1450亿。若无税务政策变动，2026剩余季度有效税率区间15%-17%，较此前13%-16%指引小幅上调。我们持续跟踪多国青少年监管、各类诉讼监管事项，部分美国年度庭审可能带来大额一次性损失。
收尾总结：二季度公司核心广告、用户粘性业务落地效果持续走强，同时自研通用人工智能大模型、配套产品稳步推进，下半年会延续增长势头。Krista，现在开启问答环节。
会议主持人Krista：感谢管理层发言，现在开放问答通道。第一位提问来自摩根大通Brian Nowak，请讲。
Brian Nowak（摩根大通分析师）：感谢接受提问，我有两个问题，一个问Mark，一个问Susan。Mark，您详细介绍了消费端、企业端智能体、API、算力售卖全系列产品储备。
结合当下算力储备，2026、27年哪类业务会率先规模化落地，给投资者带来可量化资本回报率？
Susan，市场有观点提及2027年算力翻倍规划，能否介绍2027资本开支整体思路，以及上行、下行影响因素，公司多元融资规划如何匹配多年基建投入？
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：我先回答第一个问题。整体算力分配逻辑：大量算力用于训练行业领先大模型，该投入具备长期战略价值；剩余算力分配至多条变现业务线，包含核心业务优化、全新消费产品、API、企业智能、开发者工具、直接算力售卖。我昨日提到，大量企业给出算力采购报价，溢价高于我们自建成本。核心判断：售卖自研AI服务的利润率会高于单纯出售算力，但算力售卖同样存在可观市场空间。我对全赛道增长均保持乐观，短期内会同步释放多条业务落地进展，后续披露更多细节。
Susan Li（Meta首席财务官）：Brian，我们暂不披露2027年具体资本开支指引。基建规划具备高度动态性，即便2026年全年指引也存在区间浮动。我们当下基建规划核心目标是最大化2026、27年算力储备，同时预留2028年后扩产调整空间；我们仍在测算未来数年真实算力需求。整体逻辑：短期算力价值高于远期算力，规划持续动态调整。
会议主持人Krista：下一位提问来自高盛Eric Sheridan，请讲。
Eric Sheridan（高盛分析师）：感谢管理层。
关于企业级市场，请问当前自研广告生态配套企业渠道占整体企业机遇比重多大，还有哪些全新渠道需要搭建？
Susan，第二个问题，未来数年资本来源如何规划，昨日贝莱德合作只是案例，市场持续关心公司股债融资配比，大规模基建投入与资金储备如何平衡？
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：我先回答企业渠道问题。企业业务分两大板块：第一，现有广告生态延伸，面向营销、线下零售商家，覆盖Facebook、Instagram全渠道，这是企业业务基本盘。我们通过企业智能体打通消息端客户触达链路，逻辑复刻广告投放模式，商家仅在达成实际转化后付费。这条赛道依托数百万广告主、小微企业存量合作资源，落地路径最顺畅。第二，全新B端客户群体，我们自研代码、内部生产力工具，自用成熟后对外售卖，这条赛道需要搭建全新销售体系。整体企业市场空间十分广阔，算力售卖、API、生产力工具、营销智能体全部纳入整体企业服务版图，我们会重点搭建全新商业化团队，挖掘长期增量。
Susan Li（Meta首席财务官）：关于资本来源，我们持续审慎规划。稳定经营现金流是基建核心资金来源；近年资本结构持续优化，增加长期低成本债务配比。针对AI这类长周期投入项目，我们倾向搭配长期低成本资金，同时拓展贝莱德合作这类多元外部合作渠道，后续持续评估各类融资方式适配性。
会议主持人Krista：下一位提问来自伯恩斯坦Mark Shmulik，请讲。
Mark Shmulik（伯恩斯坦分析师）：各位好，现在行业普遍存在观点：
当下各类AI智能体仅相当于升级版搜索工具，普通用户使用意愿偏低。您专栏提出普惠AI观点，如何看待普通用户使用鸿沟，行业是否即将迎来产品突破，还是需要长期培育？
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：当下已经出现多处产品突破。对比过往技术迭代，AI产品更新周期更快，每年都会诞生全新产品赛道。当下消费端AI助手赛道竞争激烈；代码智能体是首个规模化落地赛道，原因在于开发者群体技术接受度高、代码任务闭环数字化、训练样本标准化。我们长期看好个人智能体市场，五年视角下数十亿用户会配备专属全天候智能体，覆盖健康、爱好、理财、职场、人际关系全部个人场景。面向普通消费者的产品必须开箱即用，无需复杂调试，当下各类早期智能体操作繁琐，需要专业终端配置，这是行业现存短板。能够推出极简全民个人智能体的企业将抓住下一轮AI核心机遇，Meta依托数十亿用户产品运营经验、算力基建、全栈技术储备具备显著优势，后续会发布相关产品，本次电话会暂无法披露更多细节，但我们对此高度乐观。
会议主持人Krista：下一位提问来自摩根大通Doug Anmuth，请讲。
Doug Anmuth（摩根大通分析师）：两个问题，一个Susan，一个Mark。
Susan，大语言模型优化推荐算法的完整路线图是什么，算力投入带来的长期提升空间多大？
Mark，市场同时看到Meta对外出售算力、也对外采购第三方算力，二者逻辑差异是什么，是短期产能缺口弥补，还是区分训练、推理、专用芯片需求？
Susan Li（Meta首席财务官）：先说推荐算法路线图。下半年至2027年，推荐系统仍有显著优化空间，持续带动Facebook、Instagram用户使用时长提升。两大核心方向：第一，推荐高度个性化，精准捕捉用户实时兴趣，依托大语言模型深度解析全品类内容，筛选优质新鲜内容、过滤低质素材；第二，升级数据基建，扩大模型训练数据集、细化用户交互标签，提升模型预判精度。我们已完成全Instagram内容大模型解析，后续拓展至Facebook全内容，同步将大模型接入推荐、合规全链路；同时落地智能体辅助研发，提升工程师迭代效率，全年持续推出排序优化版本。
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：回答下算力买卖逻辑。当下全行业算力供给远小于需求，因此大量企业向我们采购算力，同时我们自身多条业务线存在算力刚需。核心权衡：短期算力变现收益，对比长期自研AI产品复利价值。我们不会单纯出售全部算力换取短期利润，自研智能体、API、核心产品具备更高长期回报。因此采用组合策略：大规模建设算力，自有业务优先使用，富余算力可对外售卖；多条变现路径并行，保障资本长期回报。
会议主持人Krista：下一位提问来自美银Justin Post，请讲。
Justin Post（美银分析师）：Mark，Meta超级智能实验室成立满一年，如何评价团队落地成果？未来模型、芯片类产品迭代速度是否会大幅提升，长期可持续竞争壁垒是什么？
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：我对实验室整体进度十分满意，已推出多款性能亮眼Muse系列模型，同步推进更大规模前沿大模型研发。AI赛道核心两大要素：模型算力、用户数据。每一类产品都会形成数据飞轮，用户使用行为持续优化模型精度。Meta优势在于全栈自研能力，从底层算力、模型到面向数十亿用户消费产品完整闭环，个人智能体、企业智能体均可依托存量商家、用户规模快速规模化，数据飞轮形成长期壁垒。研发层面搭建稳定团队、长期持续迭代，稳步兑现产品落地节奏。
会议主持人Krista：下一位提问来自巴克莱Ross Sandler，请讲。
Ross Sandler（巴克莱分析师）：Muse Spark 1.1属于轻量化高性价比模型，公司同时布局高端前沿大模型，两条产品线并行的战略逻辑是什么？实验室提到重新推进开源模型发布，如何平衡开源与商业化变现路线？
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：大模型研发遵循阶梯迭代逻辑，从轻量至超大模型循序渐进。Muse Spark 1.1在当前研发阶段表现优秀，我们同步持续研发更高规格前沿模型。两条产品线缺一不可：轻量化模型承载数十亿普通用户绝大多数日常需求，高端模型处理复杂专业企业任务。开源生态具备正向价值，带动行业社区共建、反馈迭代。公司采取开源、闭源双线并行策略，早期聚焦闭源前沿模型研发保障团队不受生态约束，后续会恢复开源模型发布，不会固守单一路线。
会议主持人Krista：最后一个提问来自富国Ken Gawrelski，请讲。
Ken Gawrelski（富国分析师）：第一，开源权重模型持续普及，Meta自研前沿闭源模型战略是否调整，能否依靠外部开源模型替代自研？第二，Susan提到2026、27年最大化算力储备，该表述偏向需求预判还是供给规划，是计划自有业务消化全部新增算力，还是依据2028年后产品需求调整产能？
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：当下开源模型性能尚未达到前沿闭源水准，无法完全替代自研。长期依赖第三方模型存在业务风险，Meta作为全栈科技企业，自有数据中心、芯片、底层软件全套自研体系，自主掌控大模型是长期核心战略，开源模型仅作为行业生态补充，二者不存在替代关系。不同模型擅长场景存在差异化，自研智能体需要匹配专属调优大模型，自研体系形成难以复制的长期优势。
Susan Li（Meta首席财务官）：算力规划两点核心逻辑：第一，当下至可预见周期内，全公司所有业务均存在高回报率算力使用场景，整体处于算力需求约束状态；第二，远期算力、供应链存在大量不确定性，2028年后规划预留充足调整空间，现阶段仅锁定26、27年确定产能，后续芯片采购、基建投资依据真实需求动态调整。
Mark Zuckerberg（Meta首席执行官）：感谢各位参会。
会议主持人Krista：本次财报电话会议到此结束，各位可以挂断线路。
