賽道Hyper | Meta Q4業績暴漲：全年資本開支激進

美國當地時間1月29日，社交媒體巨頭Meta發佈2024年第四季度及全年財報。Meta Platforms，Inc.於2004年7月在美國特拉華州註冊成立，爲全球最大社交網絡網站。

Meta第四季度實現收入483.85億美元，同比增長21%，預期470.3億美元；淨利潤208.38億美元，同比大幅增長49%；實現每股收益（EPS）8.02美元，大幅超過分析師預期6.73美元的19.2%，顯示了Meat強勁的運營執行力和在關鍵領域（廣告）的增長。

財報認爲，Meta專注於AI和廣告的戰略取得成效，故而推動了第四季度業績的顯著增長。

2024年全年，Meta實現收入1645.01億美元，同比增長22%，淨利潤623.60億美元，同比增長59%。Meta在2024財年的資本支出達到392.3億美元，高於市場預期的382億美元。

2024年第四季度，Meta應用系列Family of Apps實現收入473.02億美元，佔比99.82%；Reality Labs部門（負責生產Ray-Ban智能眼鏡和Quest VR頭顯）收入10.83億美元；AI聊天助手日活用戶數（DAP）33.5億，同比增長5%；月活躍用戶在一個月內就從6億躥升到7億。

Family of Apps包含Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp和Threads等產品。

這些應用擁有龐大的用戶基礎，爲數字廣告業務提供了廣闊的平臺和海量的用戶數據。Meta 利用這些數據進行精準廣告投放，爲廣告商提供了高效的營銷渠道，從而實現廣告收入的增長。

數字廣告業務是Meta無可爭議的的現金奶牛，本季度貢獻467.8億美元收入，佔總比97%，增長超20%。這一成績很大程度上得益於AI技術在廣告投放效率方面的提升。

Meta首席執行官馬克·扎克伯格強調了公司對AI的關注：“我預計今年將是一個高度智能和個性化的AI助手覆蓋超過10億人的一年。”

扎克伯格提到的“個性化AI助手”，涉及Meta一項AI計劃：推出AI Engineering Agent。這個AI智能體的編程和問題解決能力媲美優秀的中級人類工程師。

扎克伯格認爲這可能是“歷史上最重要的創新之一”，對首個成功開發它的公司而言，將帶來巨大的市場機遇。

總體來看，扎克伯格表示，現在每天有超過33億人至少使用Meta的一款應用。“我們在人工智能、眼鏡和社交媒體的未來方面繼續取得良好進展。我很高興看到這些努力在2025年進一步擴大。”

在財報電話會議，扎克伯格認爲，2025年，將成爲AI眼鏡能否放量的關鍵一年。扎克伯格還首次公佈了雷朋智能眼鏡的銷售數據：2024年售出超過了100萬副。

最近有消息傳出，蘋果再次放棄了AI眼鏡的立項，但扎克伯格卻認爲智能眼鏡纔是AI設備的理想形態，能更好地結合用戶場景提供個性化服務，同時小札還強調2025年將成爲AI眼鏡作爲全新產品類別的關鍵發展之年。

雖然雷朋智能眼鏡在2024年出貨量突破百萬臺，而且扎克伯格依然看好AI眼鏡的未來潛力，但Meta的Reality Labs業務仍在鉅額虧損：雖實現10.8億美元營收，但虧損高達49.7億美元，同比擴大7%。

1月20日，深度探索（DeepSeek）發佈的DeepSeek R1，以令人驚歎的低成本和強悍性能表現，引發了扎克伯格的高度關注，他似乎與深度探索的樑文峰取得了強烈共鳴。

在財報電話會議上，當被問及像DeepSeek這樣的大語言模型將如何影響Meta未來數年在AI基礎設施和算力方面的投資規劃時，扎克伯格直言不諱地表示，DeepSeek的崛起恰恰驗證了Meta開源路線的正確性。

扎克伯格承認DeepSeek值得自己學習，希望將DeepSeek的部分技術在自己的系統中實現。

同時小札認爲，未來必將形成一個全球性的開源標準，但標準主導權必須掌握在美國手裡。Meta的目標正是確保由美國公司，而非中國競爭對手主導全球AI的開源標準。這也是爲什麼Meta在AI基礎設施投資方面保持如此激進姿態的原因。

Meta預計2025年第一季度，將實現營收395億美元-418億美元，同比增長8%-15%；2025年全年，總支出約1140億美元-1190億美元，資本支出約爲600億美元-650億美元，重點用於支持生成式AI和核心業務。

除了2025年那龐大的用於AI基礎設施的資本開支之外，扎克伯格說，未來數年，Meta還將投入數千億美元用於人工智能基礎設施。“Meta不會因此減少AI支出，我仍然認爲，從長遠來看，大力投入資本支出和基礎設施建設將成爲一種戰略優勢。”

Meta一直在推進Llama的迭代，扎克伯格表示，今年很可能是Llama和開源成爲最先進和最廣泛使用的AI模型的一年。Llama 4在訓練方面取得巨大進步，Llama 4 mini已完成預訓練，推理模型的性能也很不錯。