FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

春晚秀肌肉、Deepseek掀AI革命，机器人ETF(562500)规模狂飙60亿！

推出的开源模型，以极低的训练成本（仅为Llama3系列的7%）实现了与OpenAI GPT-o3相当的推理能力，迅速登顶全球140个市场的应用商店下载榜，并吸引了微软、英伟达、华为云等科技巨头的合作接入。 DeepSeek的三大颠覆性意义： 1）成本革命：传统大模型依赖高算力投入，而DeepSeek通过预训练+强化学习的创新路径，显著降低训练成本，为AI应用的规模化落地扫清障碍； 2）技术自主：中国大模型首次在开源生态中与国际巨头分庭抗礼，国产化进程提速； 3）场景赋能：人形机器人需要处理复杂环境下的感知、决策与交互，DeepSeek的多模态能力与低成本特性，为机器人智能化提供了“大脑升级”方案。当国产AI框架DeepSeek宣布开源，机器人圈瞬间沸腾！企业不用再苦熬“算法炼丹”，直接调用视觉识别、语音交互、自主导航等“AI魔法”，中小公司也能造出“聪明”机器人。业内人士笑称：“以前造机器人像拼乐高，现在像开外挂！” 华泰证券分析师黄乐平指出，DeepSeek的突破将加速AI与机器人产业的融合，推动“硬件迭代-数据采集-模型训练”的正向循环，2025年或成为人形机器人智能化跃迁的里程碑。 3. 特斯拉Optimus量产在即，全球产业链共振开启人形机器人的另一大驱动力，来自特斯拉人形机器人产业链的催化。在2024年四季度财报电话会上，马斯克宣布：2025年Optimus将实现千台级量产，并率先在特斯拉工厂内承担上料、搬运等任务；2026年起产能将呈指数级增长，远期目标成本降至2万美元以下，市场规模或超10万亿美元。昨日（2月6日），特斯拉开启了多个机器人相关岗位的招聘，为在美国加州弗里蒙特工厂量产Optimus机器人大规模量产做准备。特斯拉的“机器人蓝图”核心看点： 1）量产节奏：2025年试产，2026年产能跃升至月产10万台，年均增速达500%； 2）场景扩展：2026年下半年开放外部销售，目标市场从工业制造延伸至家庭服务； 3）技术壁垒：Optimus整合了特斯拉在电池管理、电机控制、自动驾驶领域的积累，其训练需求是汽车的10倍，凸显数据与算法的核心地位特斯拉人形机器人Optimus学会“捏鸡蛋”“走猫步”后，马斯克放话：“未来人人都有机器人管家！”尽管它现在还像“钢铁憨憨”，但资本市场已提前狂欢——人形机器人赛道估值飙涨，全球机构高喊“下一个iPhone时刻”！国内产业链同步发力，宇树、智元、优必选等企业已进入小批量测试阶段，2025年量产规模预计超千台。政策层面，《人形机器人创新发展指导意见》明确2025年实现核心部件自主可控、整机批量生产的目标，产业扶持力度空前。二、机器人ETF（562500）规模突破60亿：资金抢筹背后的投资逻辑在产业爆发的预期下，资本市场已率先反应。截至2025年2月6日，机器人ETF（562500）规模突破60亿，稳居同类基金首位。拉长周期看，该ETF近一年净流入金额超44亿元，净流入幅度超610%；近一年规模增长超47亿，规模增长幅度超660%，成为资金布局机器人赛道的核心工具。为何机器人ETF成为资金“心头好”？全产业链覆盖：ETF成分股涵盖传感器、伺服系统、减速器、AI算法等核心环节，分散单一技术路线风险；龙头效应凸显：重仓股包括拓普集团（特斯拉链Tier1）、鸣志电器（精密电机龙头）、绿的谐波（谐波减速器市占率全球前三）等，受益于头部企业量产放量；政策与估值双击：当前板块估值仍处历史中枢以下，而政策红利与业绩兑现预期形成共振，安全边际与成长空间兼备。机器人产业已进入“技术裂变+场景爆发”双重加速期，但个股选择堪比“科技扫雷”？机器人ETF（562500）一键打包全产业链，让你躺着吃尽行业红利！核心层（硬科技心脏）： AI芯片：华为昇腾、寒武纪给机器人造“最强大脑”；精密部件：绿的谐波（减速器王者）、奥普光电（传感器黑马）闷声发大财；控制系统：汇川技术（工控龙头）手握制造业“命门”。应用层（印钞机启动）：工业机器人：埃斯顿、新松机器人狂接工厂智能化订单；服务机器人：科沃斯、石头科技让扫地机卷成“家庭AI管家”；特种机器人：天智航的手术机器人正在拯救生命！政策加持：国家队疯狂“喂资源”“十四五”规划把机器人当亲儿子宠：砸钱、减税、建产业园三连击！上海、深圳更是放出狠话：“5年冲万亿集群！”跟着政策走，赚钱不用愁～ 60亿规模只是起点——据高盛预测，2035年全球机器人市场将达3万亿美元，中国独占半壁江山！展望未来，2025年将成为人形机器人从概念到量产的分水岭。随着特斯拉Optimus、华为机器人等产品陆续上市，叠加AI大模型的赋能，机器人ETF有望成为继消费电子、电动车后不可多得的长坡厚雪大赛道。当春晚机器人跳完最后一支舞，当Optimus终于学会给你泡咖啡，当DeepSeek让所有机器人都“觉醒”……如何不错过这场“人机共生”的财富革命？关注机器人ETF（562500），提前锁定“人形机器人量产+AI普惠应用+制造业升级”三重爆炸红利！数据来源：Wind，华夏基金，截至2025.2.6。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云02-07 10:13

史诗级大爆发！中国资产重估叙事在形成

全部训练成本仅557.6万美元，远低于Llama-3.1等模型的预训练成本。除此之外，在‌多模态学习、跨场景适配‌、‌开源和社区支持、‌多任务能力、国际竞争力，以及‌中文处理方面，DeepSeek都有诸多独特优势。在MMLU（多任务语言理解）、数学竞赛（AIME 2024）、代码生成（HumanEval-Mul）等基准测试中，DeepSeek的表现接近甚至超越GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。例如，其在数学竞赛中的准确率达79.8%，超过OpenAI的GPT-3模型。正因为这些优势，使得全球的目光再次聚焦于AI。而嗅觉灵敏的资本市场，则很快做出反应。先是火爆了两年多的美国AI算力股出现估值大回撤，后是下游的AI应用股集体爆发。国内这边也不例外，先行开市的港股，众多的AI应用概念公司股价都出现上涨，包括阿里、腾讯、小米、金山云等等。今天开市的A股，延续了AI科技股的上涨态势，国产算力、AI应用等，纷纷涨停。 02 DeepSeek突围的意义自从2022年末ChatGPT横空出世之后，似乎AI的主导权一直都掌握在欧美人手里，他们有最好的大模型公司，最好的算力公司，最好的云计算公司，还有最为庞大的应用场景。反观国内，因为众所周知的原因，一直处在跟随甚至落后的状态中。相关概念股票虽然也有跟风上涨，但持续性普遍不及外国公司，股价的大起大落反而为人诟病割韭菜。不过，外国那边也存在很多问题，首当其冲的就是高昂的算力成本，因为GPU基本被英伟达垄断，一芯难求之下，价格自然水涨船高，而大型科技公司因为害怕落后，就疯狂烧钱屯芯片，以至于算力成本一直居高不下。然而，两年过去了，真正落地的AI应用并不多。为什么？一方面是高昂的算力成本，限制了下游应用的发展，很多应用并不是没有好的idea，也不是没有应用场景，但开发成本过高，令人望而却步。另一方面，是大模型本身也需要完善，从模型到应用的路程并不短。因此，有效降低算力成本，是一个能够促进下游应用发展的好方法。只不过，在英伟达垄断的情形下，想要它降价几乎不可能，只能另辟蹊径。国内外其实一直都在探索这个“蹊径”，幸运的是，中国先做出来了DeepSeek。至于为何中国能够先做出来？大概是因祸得福吧。因为无法获得高性能的GPU，所以逼着国内公司只能在如此艰难的环境下，另辟蹊径。而外国公司，估计都集中在谁能抢到最多的GPU上，注意力机制的不同，自然导致了不同的结果。虽然外国也在快速跟进，但无论如何，这次是中国公司抢得了先机。也因为这个先机，让国内的AI技术，以及AI公司成为亮点，吸引大量资金涌入。在之前的文章中，我们说过，随着越来越多AI硬件和软件的出现，今年将是AI商业化落地的重要一年。而随着DeepSeek的发布，低算力成本、高效率、开源的大模型技术有可能成为未来的主流。这将极大地为下游的AI应用开发降本增效，从而加速AI的商业化进程，从而刺激AI公司，特别是国内的AI公司的股价，迎来有质量的上涨。 03 价值重估？在经历了去年9月底的上涨之后，很多基本面优质的科技公司都进入了长达数月的回调，至今很多股价都未突破前期高位。原因有很多，有宏观面的，有政策面的，也有货币面，科技行业以及公司本身也确实缺少点利好刺激。资本市场也一直在等待一个大级别的消息面刺激。现在，随着DeepSeek的出现，这个期待已久的刺激因素正式出现。从资本市场的角度看，DeepSeek最大的意义，是让国内的AI产业迎来价值重估的机会。对比美国的AI公司，大型的估值普遍在30-50倍PE，但国内的普遍达不到这个数，即使是最好的互联网公司，像腾讯、阿里，PE都只有20倍左右。虽然港股估值偏低是市场共识，但也说明这些公司具备不错的性价比优势。在资金高低切换、美联储降息周期下的外资回流、南下资金涌入，以及港股互联网巨头持续回购的背景下，港股科技股资金面势头正足。另外，不管是A股或者是港股，整体估值也好，公司估值也好，都处在历史较低的位置，在没有利好刺激的时候，可能大家都已经习惯，但现在有了新刺激，估值中枢提升的概率大大增加。过去两年，大家关注比较多的，是美股科技股，那边确实也回报了投资者。不过，鉴于美股科技股已经处于高位，大家是时候重新审视港A两地科技股的价值了。 A股方面，可以看看科创板人工智能ETF(588930)，它跟踪的是科创AI指数，该指数涵盖AI产业链的上中下游各环节，聚焦AI产业链上游的优质算力企业，其中，电子和计算机行业的合计权重超过85%。港股方面，则可以看看港股科技30ETF(513160)，它跟踪恒生港股通中国科技指数，其布局港股AI产业链上游半导体、中游互联网大模型企业、下游消费电子和传媒企业，前十大成份股占比超70%，聚焦港股AI龙头，锐度和弹性较高。值得一提的是，与恒生科技指数不同，恒生港股通中国科技指数所有成份股均属于互联互通范围内，被纳入互联互通能够更好地引流“南下”的资金，或为港股上市企业带来更强的估值弹性。 04 结语 AI，是过去两年全球资本市场的投资主题，贡献了很多教科书式的投资案例。对于AI投资，一直有一个非常简单朴素的认知，那就是在长线价值的支撑下，做好选股，做好择时，大概率是能够获得成功的。即使错过之前的机会，也不要紧，因为这种大级别的产业发展，能够提供的机会很多，不会一次就结束。至于什么是好的机会，现在看，主要可以考虑两点：第一，是出现估值、业绩提升拐点的时候，23年初、24年初的英伟达是一个，此次DeepSeek引爆的国产AI也可以算一个；第二，是回调过大，出现超跌的情况，因为跌过合理估值，市场的力量会让其自然修复到合理估值，修复的过程，就是投资盈利的过程。投资讲求确定性，以上这些，就是确定性较高的机会。虽然经历了巨大的上涨，但AI产业依然处在早期阶段，未来的成长性、确定性都很高，可以肯定的是，AI创造商业价值和投资价值的能力依然很强劲。认清这个趋势，才不容易被各种噪音震“下车”，才能够将AI产业的投资红利从头吃到尾。当然，AI技术变化也很快速，不同阶段的概念股也有所不同，如前期偏重上层的算力基建，中期可能是云计算、操作系统、大模型等，后期主要是应用。即使是同一阶段，不同公司因为技术变化，也会出现高低上落，就像此次DeepSeek，给英伟达、Open AI、谷歌、微软等传统AI大厂，带来不小压力。所以，慧眼识珠，也很重要。看好AI发展前景，又不想太麻烦的话，指数基金就是一个不错的投资工具，大家可以多看看港A两地的人工智能方向的ETF。(全文完）

格隆汇02-05 18:03

DeepSeek概念股涨停潮！多平台宣布上线，有望加速AI普及，“春季躁动”进入加速阶段

报告，DeepSeek 训练成本约为 Llama 3（Meta 公司发布的大型语言模型）的 7%。DeepSeek - R1 通过在预训练阶段使用强化学习，在标注数据极少的情况下，有效提升了模型推理能力，不仅大幅降低了训练成本，还实现了和现有大模型相当的效果。不过，DeepSeek 的方法在探索下一代大模型上是否有效仍存在不确定性，目前北美四大 AI 公司主要通过扩大 GPU 集群规模的方式探索下一代大模型，DeepSeek 的路径效果有待时间验证。此外，随着中国涌现出包括智谱、月之暗面、Minimax 等初创企业，此次 DeepSeek - R1 受到广泛关注，表明大模型的竞争从探索转向工程创新，中美大模型技术差距有望缩小。 DeepSeek有望加速AI普及对于后市走势，各大券商发表了不同观点。中信证券表示，DeepSeek 以强能力、低成本的特点在全球爆火，对全球 AI 产业链具有重要借鉴意义。2025 年 1 月 20 号发布的 DeepSeek - R1 性能对标 OpenAI o1 正式版，强调强化学习技术路线，推理能力强、性价比突出。该机构认为，DeepSeek 新一代模型的发布意味着 AI 大模型的应用将逐步走向普及，加速 AI 应用全面落地，同时有望开启全新的 Scaling Law，模型重心逐步从预训练切换到强化学习、推理阶段，助力算力需求持续增长。建议重点关注工具软件和其他重点行业软件、通用管理软件、AI 算力三大主线。银河证券则认为，DeepSeek 通过算法及工程创新显著降低成本，其技术颠覆带来的是 AI 行业的多元化，有望加速 AI 行业的普及繁荣。建议关注电子板块消费电子相关产业链、AI 终端硬件等方向；通信板块运营商、光模块、光芯片等方向；计算机板块看好边缘算力、AI 应用开发、数据服务与处理、端侧 AI 设备等方向；传媒板块 “AI +” 等细分子领域方向。国泰君安指出，DeepSeek - R1 的推出体现了开源范式下技术进步的速度，以及在 AI 训练、推理上成本大幅度压缩的可能，AI 的广泛落地有望加速。建议从几个重点方向布局：具备优秀大模型能力的公司有望逐步开始变现和改造现有业务；关注有望快速商业化落地的教育、娱乐应用、电商场景；AI 视频生成技术同样有巨大应用前景，内容制作、IP 开发、营销宣传将得到更好发展；AI 娱乐方向将受益于生成式内容质量的提升，如 AI 游戏、AI 音乐、AI 陪伴等；关注 AI 硬件落地发展，如 AI 眼镜、AI 手机、AI PC、AI 音箱等。 “春季躁动”进入加速阶段对于整个A股市场，中信证券分析认为，展望2月，中国资产重估叙事在形成，“春季躁动”进入加速阶段，交易有望更加极致。中信证券表示，首先，从A股大势层面来看，“春季躁动”时间窗口更加清晰，国产AI重估成为重要情绪催化，而国内宏观政策因素影响暂时淡化，产业信息和情绪的定价极为迅速，交易会更加极致。其次，从市场流动性层面来看，A股短期资金面增量或相对有限。更值得关注的还是《关于推动中长期资金入市工作的实施方案》的落地进程，其对于中长期增量资金结构有更直接影响。最后，从配置策略来看，风格上，预计市场将在“春季躁动”期间先演绎极致高波风格，后逐步向低波转换。行业上，先看以AI为代表的强势主题极致演绎，后转向红利+出海逻辑。国金证券同样认为，此前公布的宏观数据显示国内经济维持边际向好趋势，这将支撑“春季躁动”行情。后续随着中长期增量资金入市，市场有效流动性持续改善，“春季躁动”行情或进入加速期。

金融界02-05 11:05

DeepSeek震撼出场！欧美科技股市值蒸发1.2万亿，英伟达单日损失4.3万亿

围绕DeepSeek的。他们在开源模型Llama基础上，以微薄的预算建立了性能一流的模型，这让人们对数十亿美元的AI资本支出产生了质疑。”他强调，虽然目前还不清楚DeepSeek在训练和推理方面的实际成本会降低多少，但人们担心这些更低的API成本将给整个行业带来定价压力。与此同时，Jeffreies股票分析师Edison Lee团队在研报中提及了DeepSeek对全球算力需求可能造成的影响。他们表示，市场自然会担心算力需求，因为各大科技公司对GPU的大量投资几乎没有带来任何回报。他们看到模型的改进（成本很高），但没有看到任何AI变现的具体实例，从而证明投资是合理的。尽管存在诸多担忧和质疑，但也有一些投行对DeepSeek持积极看法。美股科技股“大多头”、Wedbush资深股票分析师Daniel Ives在研报中表示，DeepSeek对AI革命的威胁微乎其微，如今又是一个逢低买入科技股的黄金机会。他认为，DeepSeek并不能阻止AI发展的趋势，反而在某种程度上可能会加速超大规模企业的资本增值。关于英伟达的未来，Ives补充道：“说到底，全球只有一家芯片公司在推出自主、机器人和更广泛的人工智能用例，那就是英伟达。针对消费者推出具有竞争力的大模型是一回事，但推出更广泛的AI基础设施则是另一回事。DeepSeek的出现并没有让我们觉得有什么不同。” 综上所述，DeepSeek的出现无疑在AI领域掀起了一场风暴，不仅引发了欧美科技股市的大跌，更让投行和业界对于AI未来的发展方向和资本支出产生了激烈的讨论。然而，无论未来如何发展，有一点是肯定的：AI领域将继续保持其快速发展的势头，而英伟达等科技公司也将在这场竞争中继续扮演重要角色。

金融界02-05 08:06

Meta发布AI框架，承诺推出开放的人工通用智能，但对高风险系统实施严格管控

策略也带来了不少挑战。尽管Meta的Llama系列AI模型在全球下载量超过数亿次，但Llama也被美国对手用于开发防御性聊天机器人，这揭示了开放策略可能带来的潜在风险。总结与展望 Meta的《前沿AI框架》标志着其在AI开发和发布过程中迈出了更加谨慎的步伐。尽管Meta依旧坚持“开放”发布的理念，但对高风险和关键风险系统的严格限制，也显示了公司在确保AI技术安全性方面的责任感。随着AI技术的不断发展，Meta的策略可能会进一步演变，以适应更复杂的技术和社会环境。名词解释人工通用智能（AGI）：指能够完成任何人类能够完成的任务的AI系统。高风险系统：指那些可能会帮助实施网络攻击、化学或生物攻击的AI系统，但这些系统的攻击效果并不一定具有高度可靠性。关键风险系统：指那些可能导致灾难性后果的AI系统，如大规模生物武器扩散或无法缓解的网络攻击。相关大事件 2025年2月：Meta发布《前沿AI框架》，明确规定了高风险与关键风险AI系统的发布限制。 2024年12月：Meta因Llama系列AI模型的下载量激增而面临的安全问题引发广泛关注。专家点评 “Meta的前沿AI框架展现了公司在推动AI技术进步时对安全和风险管理的高度重视。随着AI技术的快速发展，制定有效的发布政策将变得越来越重要。” —— AI技术专家张伟，2025年2月。 “Meta的开放策略可能带来短期的技术优势，但从长远来看，如何平衡开放性和安全性将是公司面临的最大挑战。” —— 网络安全专家李娜，2025年2月。来源：今日美股网

今日美股网02-05 00:12

蛇年春节不打烊！DeepSeek引爆AI投资圈，人形机器人商业化加速奔跑

阶段加入强化学习，其V3训练成本相当于Llama3系列的7%，对当前世代AI大模型的降本做出了重要贡献。他指出，DeepSeek的成功显示，在Scaling Law放缓的大背景下，中美在大模型技术上的差距有望缩小。浙商证券廖静池也表示，DeepSeek大模型以其颠覆性的成本优势，一方面可能使得传统以“高投入、高算力”为核心的研发路径受到一定冲击；另一方面有利于AI下游应用和商业化场景的落地，有助于加速AI对相关产业的赋能进程。他还提到，中国科技企业长期依赖进口技术的局面有望出现积极变化，国内自主可控情绪或受明显提振。人形机器人商业化落地备受关注春节期间，分析师们的另一大重点关注领域是人形机器人。在2025蛇年春晚的舞台上，16个身着大花棉袄的机器人“福兮”与演员一同舞蹈，让人形机器人火速出圈。东吴证券机械行业分析师周尔双在1月28日大年初一发研报指出，复盘2021年以来的人形机器人指数走势，可以看出人形机器人行业一共迎来五次大涨行情。他认为，人形机器人商业化落地为产业大趋势，国外产业链需关注特斯拉Optimus量产节奏，国内产业链需关注华为、小米等龙头企业产品进展。从行业进展来看，人形机器人产业以美日企业牵头，国内企业顺势而上加速追赶。华为、小米、小鹏、傅利叶、埃斯顿等公司都在积极探索和布局人形机器人领域，产品各具特色。海外方面，特斯拉Optimus即将进入量产阶段，英伟达构建机器人基础模型和仿真框架，引领“通用机器人的ChatGPT时刻”。开源证券机械设备行业分析师孟鹏飞表示，人形机器人是人类科技史上首个全球巨头同时下场的重磅产品，2025年为关键年。他对人形机器人的市场前景持乐观态度，并认为国内政策支持力度大，动员能力强，2025年或为政策兑现年。他建议投资者重点关注丝杠、灵巧手、力矩传感器以及轻量化、触觉传感器、驱控和量产最先受益的铲子股等。综上所述，蛇年春节期间，AI领域和人形机器人产业成为了市场关注的焦点。DeepSeek的横空出世引发了市场对AI投资范式的激辩，而人形机器人的商业化落地也备受期待。分析师们纷纷发布研报，为投资者提供了宝贵的决策依据。在未来的投资中，AI领域和人形机器人产业无疑将成为值得期待的热点领域。

金融界02-03 11:07

一周复盘 | 华泰证券本周累计下跌1.51%，证券板块下跌2.54%

，DeepSeek V3训练成本相当于Llama3系列的7%，对当前世代AI大模型的降本做出了重要贡献，有望降低现有模型的训练和推理成本；2）目前北美四大AI公司主要通过扩大GPU集群规模的方式探索下一代大模型，DeepSeek的方式是否在下一代模型研发中有效还有待观察。3）DeepSeek这次的成功显示，在Scaling Law放缓的大背景下，中美在大模型技术上的差距有望缩小。华泰证券：港股震荡格局不改宜稳中求进华泰证券研报表示，节前最后一周，港股重新站上两万点，上涨因素主要有三点：一是特朗普上任后外部扰动烈度低于预期，市场风险偏好回升；二是人民币汇率压力减小，推动AH股溢价收敛；三是上周恒指沽空比率下降，主动型外资流出规模减少，被动型外资转为净流入，资金面获得支撑。向前看，港股或仍处于震荡格局。一方面，港股春季行情通常在春节前一周至春节假期结束前展开；另一方面，海外重要数据和会议将公布，美股财报披露也可能对港股产生外溢效应。配置上，建议稳中求进，哑铃组合上适当增配恒生科技标的。华泰证券：春节前后“红包行情”有望延续华泰证券研报表示，春节前后“红包行情”有望延续。配置上，仍建议景气科创+红利的结构，内部做高低切换：1）科创：AI+、机器人仍是重点，关注业绩预告向好的通信等；2）红利：中长期资金入市政策利好，增配部分景气改善、分红率有望提升的部分大众消费品和农业。华泰证券：海外电网开支推升全球电气设备需求华泰证券研报认为，电网企业资本支出与订单情况是具备前瞻指引性的核心观测指标，海外电网资本支出普遍连续上调，预计可支撑3—5年需求双位数高增长，目前海外扩产节奏依旧温和背景下，国内具备出海能力的企业将迎来持续的海外机遇。华泰证券：2025年以旧换新补贴延续，有望引领需求向上华泰证券近日发布研报，对汽车行业2024年第四季度销量及2025年展望进行点评。报告认为，政策激励助力年末冲刺，汽车板块景气有望高位运行。2024年第四季度以旧换新政策激励叠加年末冲量，车市消费持续升温：2024年报废更新补贴累计申请达到了292万辆，其中四季度申请量179万份，环比+76%；零售销量也环比增长27%至736万辆，或带动乘用车板块四季度迎来收入、利润快速增长。2025年以旧换新补贴延续，报废更新补贴范围进一步扩大，有望引领需求向上，推荐弹性标的吉利汽车、长城汽车、小鹏汽车，稳健配置比亚迪、重汽-H/重汽-A。乘用车：四季度销量环比高增，规模效应带动盈利释放。华泰证券：关注AI电商、AI玩具、AI情感陪伴应用、AI营销等方向投资机会华泰证券研报表示，传媒角度看好方向包括：1）AI电商，行业AI赋能持续渗透，AI可为电商提供智能生成素材图片、智能客服、智能拓客、实时翻译、Agent功能等。后续Agent技术迭代有望加大这一功能在电商领域的应用，提升电商购物效率和便捷度；2）AI玩具/AI情感陪伴类应用，AI玩具2024年开始起量，2025年产业规模有望高速增长；AI情感陪伴应用的商业化模式逐步清晰，情感大模型有望助力该应用方向的体验优化；3）AI营销，有望通过AI大模型提升广告投放ROI。产业链标的梳理：电商、玩具、情感陪伴应用、营销，以及其他领域。【同行业公司股价表现——证券】代码名称最新价周涨跌幅 10日涨跌幅月涨跌幅 600030 中信证券 26.93元 -2.21% 1.58% -7.68% 601162 天风证券 4.09元 -4.22% 0.0% -8.71% 601211 国泰君安 17.73元 -2.74% 2.6% -4.93% 002797 第一创业 7.70元 -3.39% 4.62% -7.78% 002670 国盛金控 13.40元 -5.23% 12.23% 2.37%

金融界02-02 09:14

Meta四季度财报超预期，营收与广告收入同比增21%，但元宇宙业务亏损依旧显著

成式AI领域的进展。他表示，Meta的Llama模型取得了“巨大进步”，并认为市场空间足够大，可以支持多款AI应用共同发展。扎克伯格指出，用户希望AI能够根据个人兴趣和环境进行个性化设置，因此并不认为只有一个AI模型能满足所有人的需求。他也提到，Meta正在努力开发一个具备中等水平工程师编码能力的AI智能体，预计将在今年取得重大突破。业绩指引及市场反应尽管四季度表现超预期，Meta的业绩指引令市场有所担忧。公司预计2025年一季度营收将增长8%-15%，大幅低于四季度的增长率。Meta还未提供全年营收指引，仅表示会继续加大对AI和核心业务的投资。资本支出方面，Meta预计2025年将花费600亿至650亿美元，较分析师预期高出14.5%-24%。预计今年的资本支出将用于进一步开发生成式AI技术及其他关键业务。尽管公司整体财报表现较好，股市对未来的增长持谨慎态度。财报公布后，Meta的股价曾出现大幅波动，盘后一度跌幅超过4%，但随后转为上涨，最终涨幅收窄至1.68%。编辑观点与总结 Meta的四季度财报无疑展现了其强劲的广告业务和稳定的收入增长，然而，元宇宙业务依然面临巨额亏损，这也凸显了公司在未来几年如何平衡短期盈利与长远投资的挑战。尽管AI领域的进展令人鼓舞，但面对DeepSeek等新兴竞争者的挑战，Meta能否持续在AI市场上占据主导地位，仍是一个悬而未决的问题。展望未来，Meta将继续在AI和元宇宙领域进行巨额投资，虽然一季度的低增长指引可能令市场感到失望，但公司重申其对核心业务和生成式AI的承诺，可能会为公司未来的发展奠定基础。Meta是否能突破元宇宙的亏损困境，并在AI领域实现突破，将决定其在未来几年的市场表现。来源：今日美股网

今日美股网01-31 00:12

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）

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

META 2024Q4业绩电话会议分析师问答

带来实用性并为广告商带来价值。您认为 Llama 4 和 Meta AI 将在 2025 年发生哪些变化？然后第二个问题是关于定制芯片的，这可能是你们两人的问题。你们对你们的排名模型和结果中定制芯片和第三方芯片之间的区别有什么了解吗？我们应该如何考虑主要的门控因素，以决定你们能够多快将更高比例的参与度转移到定制硅片上？谢谢。马克·扎克伯格关于第一个问题，我在开场白中尝试阐述一下。我的意思是，我们非常专注于 Meta AI，它是一款高度智能和个性化的助手，您可以通过我们的应用程序访问它。它有一个网站，您也可以在我们的应用程序之外访问它。我认为它的质量会不断提高，而且在过去一年里已经提高了很多。我们还在寻找更多有用的方法，将其集成到我们的服务中，以帮助更多人发现它。我认为这无疑是为什么今天有数亿人在使用它的原因，显然，因为很容易发现我们在做什么，然后继续使用它。我不知道。我想为我们今年要发布的东西保留一些惊喜和乐趣。我详细介绍了我们计划对 Llama 4 做些什么，我相信技术人员会喜欢的，因为我们之前没有谈论过这个。但我不会再详细介绍我们今年要发布的东西。但我谈到了不同的东西。它是 Meta AI。我确实希望 Llama 4 成为一组非常令人兴奋的发布。它不只是一件事。就像 Llama 3 一样，在不同日期有几种不同的型号，我想我们也会在 Llama 4 上看到这一点。然后是人工智能工程师部分，我对此感到非常兴奋。我的意思是，我不知道这是否会很快成为外部产品。但我认为，就我们正在开展的工作而言，我们的目标是推进人工智能研究并推进我们自己的内部发展。我认为这将是一件非常深刻的事情。所以我的意思是，我认为这将通过随着时间的推移使我们的产品变得更好而显现出来。如果一切顺利，未来可能会有市场机会。但我的意思是，就目前和今年而言，我认为你不会看到今年出现一个部署极为广泛的人工智能工程师，改变整个开发。我认为今年将是真正开始成为可能的一年，并为 26 年及以后更剧烈的变化奠定基础。 Susan Brian，我很高兴回答您关于定制硅片的第二个问题。首先，我们预计将继续从业内领先的供应商处购买第三方芯片。我们当然致力于这些长期合作伙伴关系，但我们也投入大量资金开发自己的定制芯片，以应对独特的工作负载，其中现成的芯片不一定是最佳的，具体来说，因为我们能够优化整个堆栈以实现更高的计算效率和单位成本和功率性能，因为我们的工作负载可能需要不同的内存与网络、带宽与计算的组合，因此我们可以根据不同类型工作负载的特定需求对其进行优化。目前，内部 MTIA 计划专注于支持我们的核心排名和推荐推理工作负载。我们从 2024 年上半年开始采用 MTIA 进行核心排名和推荐推理。我们将在 2025 年继续加大对这些工作负载的采用，因为我们既将其用于增量容量，又将其用于替换一些基于 GPU 的服务器（当它们达到使用寿命时）。明年，我们希望扩展 MTIA 以支持我们的一些核心 AI 训练工作负载，并随着时间的推移，支持我们的一些 Gen AI 用例。艾瑞克·谢里丹非常感谢您回答这个问题。也许我可以回到您对开源的评论。您能否帮助我们了解，在您对开源的态度与业内其他人的态度的竞争动态方面，您的观点如何继续演变？您对开源的态度如何可能改变成本曲线并在中长期内提高人工智能的资本回报率？非常感谢。马克·扎克伯格关于开源，我认为对我们来说最好的类比就是我们在开放计算方面所做的，我们并不是第一个构建系统的人。所以当我们开始构建它时，拥有专有权并没有太大的优势。所以我们分享了它。然后很多行业采用了我们的做法，并为其贡献了创新。通过对其进行标准化，这意味着一大批供应链都以构建它为标准，从而使每个人的价格都更加高效。我认为，随着 Llama 的使用越来越广泛，硅片供应商和其他 API 以及开发者平台也更有可能为此进行优化，从而降低使用成本，并推动我们在某些情况下也可以使用的改进。因此，我认为该策略将继续有效，我对此仍然持乐观态度。我认为它有点——我认为它正在发挥作用。我还认为，鉴于最近的一些新闻，来自中国的新竞争对手 DeepSeek 也表明——我们正在谈论的事情之一是全球将有一个开源标准。我认为，为了我们的国家优势，美国标准很重要。所以我们非常重视这一点，我们希望建立全世界人民都在使用的人工智能系统，我认为，如果说有什么不同的话，最近的一些新闻只会加强我们的信念，即这是我们应该关注的正确的事情。马克·史穆里克感谢您回答我的问题。马克，我很高兴我们能在这里得到答案。但从长远来看，当您跟踪智能眼镜、Orion 等的进展时，您是否认为这是一种更好的形式，可以最大限度地利用您在开场白中强调的 Meta AI 辅助？或者它是否更能补充您今天看到人们使用的应用内体验？然后，Susan，在过去几个季度中，我们已经看到定价增长是广告收入增长的主要驱动力。鉴于您强调的推动更深入、更多的商业参与和更好的广告客户投资回报率的努力，我们如何看待未来广告收入增长公式的贡献？谢谢。马克·扎克伯格我可以谈谈眼镜。我认为眼镜是人工智能设备的理想形态，因为你可以让眼镜上的人工智能助手看到你所看到的东西，听到你所听到的东西，这为它提供了背景，使它能够理解你生活中发生的一切，你想和它谈论这些事情，了解这些事情的背景。所以——但我认为眼镜在未来会成为一个非常重要的计算平台。当手机成为主要的计算平台时，电脑并没有消失。我认为手机还会存在一段时间。但世界上有很多人戴眼镜。我很难想象十年或更久以后，所有的眼镜都不会基本上是人工智能眼镜，而且很多今天不戴眼镜的人也会发现眼镜很有用。所以我对此非常乐观。就像我去年分享的那样，我认为去年最大的惊喜之一是我之前认为，在我们获得这些——我们在 Orion 原型中开始展示的那种全息显示器之前，眼镜不会成为一种主要的形式。但现在我认为很明显，人工智能实际上将至少像全息 AR 一样推动价值。所以这是一个令人兴奋的原因。但是你看，雷朋 Metas 受到了打击。我们仍然不知道它的长期发展轨迹会是什么。我认为我们今年会学到很多东西。所以我认为今年是真正重要的一年。 Susan 我可以回答第二个关于定价增长的问题。首先，我想说的是，从长远来看，我们认为我们有机会继续推动定价和展示量增长方面的收入增长，也就是供应和需求两个维度。当我们看定价时，我们报告的增长可能受到不同因素的影响，例如供应，因为拍卖动态以及广告展示的不同类型界面的组合变化。例如，视频等服务或相对而言较低的货币化效率。然后，当然，还有更广泛的宏观因素。但我们通常预计，通过我们在货币化路线图中正在进行的大量工作，我们将能够持续改进广告效果，这将对整体定价产生一定的影响。当我们考虑价格增长时，我认为需要考虑的重要一点是，正如我们所报告的，每个广告的平均价格实际上是混合的，它是一个输出指标。它融合了很多正在发生的事情，包括我们的广告商竞标的内容，他们对这些东西的出价是多少？他们行动的平均成本是多少。因此，鉴于广告商可以优化的目标有很多，这些目标具有不同的价值，这是一个非常复杂的指标，试图将其提炼为一个东西。总体而言，我们看到广告商的每次行动成本趋势良好，无论他们优化的是哪种行动。我们相信，我们将继续更好地推动广告商的转化。当我们这样做时，这将产生随着时间的推移继续提高每千次展示费用的效果，因为我们为每次展示提供了更多的转化，从而带来了更高价值的展示。贾斯汀·波斯特也许一个是马克的问题，一个是苏珊的问题。马克，你提到了美国的政治变化，也许美国公司在海外的定位会更好。但就美国的使用情况和广告商采用情况而言，你如何看待事实核查？你取消了事实核查。那么你认为内容会改变吗？它能吸引更多用户吗？这会对广告产生影响吗？然后 Susan，关于 Meta AI，我知道人们对用例非常感兴趣，但也在考虑收入情况。您如何看待将其货币化？可能是 CPC 广告吗？或者您对此有何看法？谢谢。马克·扎克伯格问题是关于事实核查和我们的内容政策。我的意思是我认为我们正在努力建立我们认为对人们最好的服务。我相信言论自由已经有一段时间了。人们不想看到错误的信息，但你需要建立一个有效的系统，为人们提供更多的背景信息。我认为，随着时间的推移，我们发现社区注释系统将比我们以前的系统更有效。当有人做的事情比我们做得更好时，我不怕承认。我认为我们的工作就是去做最好的工作，实施最好的系统。所以我认为很多读过这个公告的人都认为如果我们不关心为我们平台上的错误信息添加背景信息，那就不对了。实际上我认为社区注释系统（就像 X 一段时间以来所采用的一样）实际上比我们以前的做法更有效。我认为我们的产品会因此变得更好。 Susan 我想补充的是，我们还没有看到内容政策变化对广告客户支出产生任何明显影响。因此，我们继续看到强劲的广告客户需求。同样，特别是对于帮助企业最大化其广告支出价值的人工智能工具。因此，我们对品牌安全的承诺没有改变，我们预计将投资于我们的工具套件以满足广告客户的需求。关于第二个问题，关于 Meta AI 的货币化，我们对 Meta AI 的最初关注点实际上是打造出色的消费者体验，坦率地说，这也是我们目前所有精力都投入的地方。我认为，随着时间的推移，将会有相当明显的货币化机会，包括付费推荐和高级产品，但就 Meta AI 目前的开发而言，这实际上并不是我们关注的重点。道格拉斯·安穆斯感谢您回答这些问题。一个是马克的问题，另一个是苏珊的问题。马克，我想跟进一下开源问题，因为 DeepSeek 和其他模型可能会利用 Llama 或其他模型来更快、更便宜地进行训练。您认为这会产生什么影响？在多年期间，所需的投资轨迹会是怎样的？然后，Susan，当我们考虑今年 600 亿至 650 亿美元的资本支出时，其构成与去年相比有很大变化吗？去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

24小时热点