META 2024Q4业绩电话会议分析师问答lg...

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布莱恩·诺瓦克

感谢您回答我的问题。马克，我很感激大家对今年以及即将到来的所有创新的兴奋。我知道全年都会有很多公告，但我想知道您是否可以分享一些关于新潜在用例和产品的高层次示例，这些用例和产品可以为您的用户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)