财报后Meta大跌10％，“扎男”还要为汪滔买单多久？

Meta在第二季度的时候, 产生了数额为318.62亿美元的经营现金流, 之后又花费了310.78亿美元用于建设数据中心以及购买服务器, 最终剩下的自由现金流仅仅只有7.84亿美元。

要知道，Meta的广告机器仍然在高速赚钱。

在二季度的时候, Meta的营收达到了608.01亿美元, 并且同比增长幅度为28% , 其中广告收入是593.63亿美元, 它同比增长的比例为27% , 广告展示量出现了上涨, 平均价格同样出现了上涨, 营收还超过了华尔街预期。

广告机器赚的钱快被AI吃干抹净了。

公司将2026年资本开支下限予以提高, 从1250亿美元提升至1300亿美元, 不过最高仍然存在花费到1450亿美元的可能性。

换得接近8%股价下跌的, 是一份营收超出预期的财报, Meta股价当日收于585.61美元, 财报发布后盘后跌幅一度近乎9%。

在电话会上, 美国银行证券分析师Post, 直接将问题抛向扎克伯格, Meta在一年之前更换了AI实验室的高级领导层, 华尔街在何时能够目睹模型、芯片等产品的发布速度显著加快呢?

扎克伯格作出回应称, 他对于实验室当下所取得的进展, 持有“相当满意”这样的态度, Muse Spark以及Muse Spark 1.1仅仅是Meta在攀登模型能力阶梯过程中才出现的早期成果, 公司当下正开展训练工作, 所训练的是体量更为庞大、能力更为强劲的模型。

他未曾公布这款旗舰机模型的发布时刻, 也未呈现出新的评测分数, 仅仅声称很快便会有更多讯息。

十四个月之前, 那种名为Llama 4的事物呈现出的表现不符合预先期望, 马克·扎克伯格拿出数目高达一百四十三亿美元的资金去投入Scale AI, 把年龄为二十八岁的汪滔邀请进入Meta, 还将重新构建人工智能体系的权力交予这汪滔。

汪滔跟扎克伯格存在着好多相像之处, 比如说, 大概19岁上下的时候退学去创业, 在二十出头之际成了亿万富翁, 并且都坚信创始人那般的集中权力以及快速执行。已经40岁的扎克伯格, 仿佛是把Meta的未来交付给了年轻时候的他自己。

再过一年, 汪滔已然重新整合了Meta的AI团队, 进而推出了首批模型以及产品, 然而, 真正承载着Meta反击期望的旗舰模型却依旧处于训练之中。

与对手竞争着, 对手不停地在加快速度进行迭代, 然而Meta呢, 为了等待这一份答卷, 其所付出的成本, 正在变得越来越高了。

一天之内, 汪滔不交出旗舰模型, 对扎克伯格来说, 就很难去证明, 那些钱, 以及这次重组, 还有又一年的等待, 到底换来了什么。眼下, 要是换人或者收缩, 这也就等同于承认, 之前付出的代价, 很难收回来了。

汪滔，已经成为了扎克伯格最大的沉没成本。

01

“错付”救世主？

汪滔当然没有闲着。

扎克伯格挑选汪滔, 这本身就是个带有一定冒险性质的决定。Scale AI长期给、以及Meta等公司供应数据和进行评测服务, 汪滔清楚各家实验室正在训练的内容, 也明白容易在何处受阻, 然而他之前并没有领导前沿模型研发的经历。

汪滔最突出的能力一直是管理和资源调度。

当Scale AI拥有了上千名员工之后，他依旧坚持要亲自去审批新入职的员工, 并且会在将数据交付给客户之前亲自进行抽查。他把这样的一种执拗称作是“质量呈现分形特征关系层面的结果”, 其内在意思是管理者倘若不在意细节方面的问题, 那么处于下面层级的人员很快大概率也会跟着去仿效而不在意！

被扎克伯格所看中的, 恰恰是那种极难在一家拥有数万人规模的大公司当中寻觅到的集中特质、强硬特质以及执行速度特质。正是基于此, 《金融时报》把汪滔称作Meta所亟需的“战时CEO”。

进入Meta之后, 汪滔很快将这套具有创始人特质的管理方式引入AI部门, Meta成立能够直接冲击前沿模型的TBD Lab, 从多家公司以高价格聘请人员, 与此同时压缩原本存在的管理层级, 尝试要把臃肿不堪的AI部门转变成为一支行动更为迅速的“战时团队”。

代价显而易见。

被裁的是Meta原有的AI团队之中大概600个岗位, 杨立昆就此辞去了在工作长达12年之久的Meta的职位, 转而另行搭建团队去研究世界模型。高薪构建的新团队跟旧有的研究体系这二者之间产生了裂缝。

这场重组的成本，如今也开始出现在Meta的财报里。

在第二季度的时候, Meta所投入的研发费用达到了216.56亿美元, 并且相较于同比增长了67%。CFO名叫苏珊·李, 就在电话会上表明, 公司薪酬支出出现增长的主要原因是源于过去一年里增多的技术人员, 其中特别是那些以高价招募而来的AI人才。

虽然减去 24 亿美元法律费用, 还减去 11.8 亿美元裁员费用, 然而 Meta 第二季度的总成本, 还是同比增长了约 42%, 这增长幅度远远超过了 28%的营收增速。

并非只是一套全新的组织结构被汪滔带来, 而且还有一支日益变得越发昂贵的AI团队也被其带来。

扎克伯格这场豪赌的逻辑, 就这样变得清晰起来: 他坚信汪滔具备重建组织以及调动资源那两方面的能力, 当中前一项能力已然获得例证, 而后一项能力最终能够转化成训练前沿模型的能力, 至于后一项能力究竟如何, 仍得由模型来“交卷”给出答复。

在2026年4月的时候, Meta推出了汪滔团队所做的第一款模型Muse Spark。此外, Meta从最开始的时候, 就着重表示过, 它的体量是比较小的, 而且速度是比较快的, 它仅仅只是Muse系列里面“打头阵的”, 更大的那种模型, 还在后续等着。

7月时, Muse Spark 1.1致使综合指数有了提升, 从43分提升至51分, 其进步之处主要聚焦在了编程方面, 还有科学推理方面, 以及知识能力方面。每百万的输入Token收费是1.25美元, 每百万的输出Token收费为4.25美元。

这款模型进步速度极快, 其价格足够低廉, 然而, 它的综合能力与最前沿模型相比, 仍存在显著差距, 并且, 这还无法充分表明Meta投入的143亿美元以及高价组建的新团队已经实现了物有所值。

真正承担这份期待的是仍在训练的。

据两名知情人士援引报道称, 汪滔在Meta内部会议上表示, 仍在训练时所使用的算力比Muse Spark高一个数量级, 并且已在部分基准评测当中追上GPT - 5.5。不过呢, 他并未明确说明具体的评测项目, 而Meta也没有公开与这些相关的成绩。

即便最新的财报电话会, 也未针对这一说法给出更为充足的证据。扎克伯格只表明Meta正针对规格更大、效能更优的模型展开训练, 却未提及该模型的具体称谓, 同时也未对外公布其发布的具体时间以及评测所取得的成绩。

更为现实的是，还没有发布，、和却不会停下来等它。

汪滔进入Meta一年，尚未成为“救世主”。

02

迟到的两年

最讽刺的是，Meta从来不是AI领域的后来者。

2013年, FAIR成立, 杨立昆被请去担任负责人, 此后的十年间, Meta在计算机视觉、自监督学习等区域积累得极为深厚, 还孕育出了, 以及的推荐、广告系统, 并且早已每日运用AI去处理由数十亿用户所产生的数据, 2023年发布的Llama, 又使Meta快速地获取了开放模型领域的影响力。

出现后, 围绕着一个消费级别的入口来搭建模型, 搭建 API, 搭建开发者生态, 然而 Meta 的 AI 资源却是分散在 FAIR, 分散在生成式 AI 团队, 分散在产品部门, 还分散在基础设施部门。

到了二零二五年, 扎克伯格方才将AI提升成公司级战争, 打算投入六百亿至六百五十亿美元建构基础设施, 然而却等来表现未达预期的Llama 4。

汪滔往后推动的集中改革, 实际上是Meta理应于2023年达成的改革。待其着手重组时, 以及已然构建起模型、人才与产品优势, Meta整整晚了两年。

汪滔更像扎克伯格为此前两年迟疑收到的一张账单。

2025年初的时候, 扎克伯格有着投入600亿至650亿美元去建设基础设施的计划, 到了2026年, 资本开支被预计会达到1300亿至1450亿美元, 其最高值已然超过了此前计划出来的两倍。

不过, Meta并未将这些钱全都耗费在一款还未发布的旗舰模型上, 第二季度, 用户使用时长达成两位数增长, 视频观看时长增长了9%, Meta表示, 新的广告模型使得广告点击量提升8.3%, 转化率提升15.7%, 使用AI生成广告素材的小企业已然超过900万家。

这些成绩能够证实, AI已然能够助力Meta的广告机器获取更多的钱财, 然而却无法直接当作是汪滔所交出的答卷。

来自推荐系统、广告排序、内容理解的Meta所披露的提升, 未说明汪滔团队的前沿模型在其中发挥了怎样大的作用, 广告与推荐原本就是Meta积累十多年的强项。

也就是说, Meta能够在等候汪滔的旗舰模型之际, 凭借既有的AI技术持续去改进广告。极为强大的广告业务赋予了扎克伯格持续等待的底气, 并且使得这场大胆的豪赌当下不存在一个非得终止的时间节点。

关于新增的数额巨大的算力, Meta另外预备了更多的去向之处。在电话会议上, 扎克伯格罗列出了个人智能体方向, 企业智能体方向, 模型API方向, 以及直接售卖算力方向。

超100万家企业于每周使用Meta, 公司收到众多购买算力 的报价, 声称那些报价显著高于Meta获取这些算力的成本。

Brian Nowak这位摩根士丹利分析师追问, 哪一项业务最有率先扩大规模的可能性, 能给投资者带来可计算的回报。扎克伯格没能选出一个明确的答案, 只是表明自己对所有这些方向都持乐观态度, 并且很快就会公布更多消息。

CFO苏珊·李表达得更为直白, 哪怕Meta的模型未曾跻身至最前沿之地, 这家公司依旧存有信心, 凭借这些算力去改良现有的产品, 若确有用不尽的情况, 甚至能够径直售予其他企业。

这等同于给巨额投入预备了几条可退之路, 然而这也表明Meta当下依旧无法确定, 最终将是哪一项新业务来承担这笔费用支付呢。

03

还能拖得起吗？

在第二季度的时候, Meta发行了大概249.1亿美元的长期债务。一直到6月底, 公司的长期债务达到了836.64亿美元, 相较于去年年底的587.44亿美元而言增加了249.2亿美元。与此同时, Meta在本季度并没有进行回购股票的操作。

原因并不复杂。

Meta在第二季度时产生了318.62亿美元的经营现金流, 然而资本开支用光了其中的310.78亿美元, 仅仅剩下7.84亿美元的自由现金流, 并且这甚至都不足以去覆盖同期13.5亿美元的股息支出。

产生于广告业务的现金, 已然没办法在同一时间去满足AI扩建, 以及分红, 还有股票回购这几方面。

Meta账本之上, 依旧存有902.6亿美元现金以及有价证券情形, 在短时间之内, 并不存在资金短缺状况。然而, 值得予以留意的是, 它并非再单纯依靠广告业务所产生的现金去开展AI的建设行为, 而是着手开始增加债务, 并且引入合作伙伴, 以此为长期项目而去筹集更多资金。

在电话会议之上, 身为高盛分析师的Eric, 对苏珊·李进行了追根究底的询问, 关乎于Meta打算怎样在激进投入以及资金需求这两者之间达到平衡的情况。

苏珊·李作出回应, 公司近些年来始终持续进行提高债务所占比例这一行为, 目的在于期望且试图得到成本更低、期限更长的资金, 凭借这些资金去适配人工智能基础设施漫长的建设周期。

以Meta跟贝莱德的合作为例, 在财报发布的前一天, 双方宣称于得州埃尔帕索兴建一座具有1吉瓦规模的数据中心, 在其中Meta借由外部合作伙伴来分摊建设成本, 自身保留了使用算力的本事与能力。

当下就得把钱花出去, 可回报却得到数据中心建好之后才行。扎克伯格在电话会议上予以承认, 公司正在打造的数据中心在上线以前是不会创造出价值的。苏珊·李也讲了, Meta眼下首要的事情就是要尽力去扩充2026年以及2027年的算力, 到了2028年往后再依据实际的需求来确定购买多少芯片。

这表明, 能力究竟怎样尚未获得公开证实, 然而用于训练更大规模模型的数据中心、服务器以及网络, 却得提前好几年作准备。哪怕最终成果未达预期, 土地、电力以及数据中心也早就已然展开建设。

偏偏Meta又很难为这场豪赌划出一条清晰的止损线。

再者不要忘记, Meta往昔已然证实它能够对一场长久的豪赌持有令人惊叹的耐心。在第二季度的时候, Labs的收入仅仅是4.31亿美元, 然而经营亏损却高达46.19亿美元。AI眼镜促使该部门的收入增长了16%, 扎克伯格也宣称新款眼镜的销量超出了预期, 可是它距离弥补Labs的庞大亏损依旧甚远。

对外界所产生的质疑降落在汪滔身之上, 同样也会降临至扎克伯格的肩膀上头——汪滔的成功与其失败的情状, 已然不单单只是Meta的成功或者失败那般简单, 而是进一步演变成了针对扎克伯格是否在“元宇宙”之后再度出现不理智举动的验证试金石了。

对于AI会不会摇身一变成为下一场没有清晰明确截止日期的豪赌, 这恰恰是华尔街为此忧心忡忡予以关注的所在之处。

等待时长越超常规延长, Meta所投放的资金以及算力便越发增多。投放量越大, 便愈发致使扎克伯格极难供认这一路径存在可能行不通的状况。

仍存在着机会去为汪滔证实所有的一切。只是, 在那一日降临以前, Meta每多等候一个季度, 汪滔这笔“沉没成本”便会持续不停地变大呀。