新浪科技訊 北京時間4月25日早間消息，Facebook母公司Meta今天發佈了2024年第一季度未經審計財報：營收爲364.55億美元，同比增長27%；淨利潤爲123.69億美元，同比增長117%；每股攤薄收益爲4.71美元，同比增長114%。

Meta第一季度營收和每股攤薄收益均超出華爾街分析師預期，但該公司對第二季度營收作出的展望則未能達到預期，從而導致其盤後股價大幅下跌近16%。

財報發佈後，公司董事長兼首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、首席財務官蘇珊·李（Susan Li）和首席運營官哈維爾·奧利文（Javier Olivan） 回答了分析師提問。

以下是電話會議實錄：

高盛分析師Eric Sheridan：我有兩個問題。在投資週期方面，馬克使用了Stories和Reels產品來做類比。我瞭解管理層目前無法作出長期的展望，但是參照這些類比，投資者應該如何思考公司在人工智能、現實實驗室，以及更爲廣泛的，涉及混合現實技術方面投資週期的長度和深度？管理層也談到了人工智能對廣告生態系統的影響，那麼從消費者角度來看，公司在這些技術的使用率或實用性方面主要關注哪些方面的因素，如何瞭解人工智能的使用率是否與投資週期同步？

馬克·扎克伯格：關於時間，我認爲試圖根據以前的投資週期來進行推斷有點困難，但我覺得通常需要幾年時間，可能更長一點，也可能短一點，來專注於構建和擴大產品規模，而且我們通常在新業務達到一定大的規模之前，不會過度關注其商業變現，因爲同時提升產品規模和商業變現程度的代價會比較大。

目前的情況是這樣的，睿智的投資者會觀察到我們的產品規模在不斷擴大，甚至在創收之前就有明顯的商業變現機會。類似的情況在Stories和Reels產品中曾經出現過，隨着平臺的移動化，基本上我們會先在一段時間內擴大庫存，然後再追求商業變現。在擴大產品規模的階段，有時候不光是沒有從這款產品上賺到錢，而且經常會出現公司撥付其他業務營收給新業務使用的情況。

就像大家所看到的Reels產品，在擴大業務規模的過程中，有一段時間對於公司來說是不盈利的，因爲在盈利之前一直在擴大規模，這是我做類比的目的。在接下來的一段時間裏，我們應該關注的是，隨着消費產品規模的擴大，Meta人工智能業務的發展剛剛進入正軌，我這裏沒有任何具體的數據可以分享，但今明兩年的主要關注點是開發人工智能產品以及提升產品的用戶參與度。如果這些產品在擴大規模方面有良好表現的話，那麼未來他們將很有可能成長爲公司非常重要的業務，對此大家應該充滿信心，這就是我想要表達的主要觀點。

摩根士丹利分析師Brian Nowak：我也有兩個問題。第一個是關於推薦引擎功能的改進，蘇珊談到了進一步提升模型推薦相關度方面的機會，能否爲我們稍微解釋一下這句話的意思嗎？比如公司在哪些產品或者情況下，推薦引擎的功能不夠完善？或者哪些方面有改進信號捕捉的機會，或者未來可能使用哪些目前還沒有使用的數據，需要完善和改進的領域主要有哪些？

第二個問題，你談到了推動廣告客戶更多使用人工智能工具，請問目前公司在推動廣告客戶測試這些工具方面，遇到了哪些主要的限制因素，公司計劃今明兩年如何解決這些問題？

蘇珊·李：對於第一個問題，也就是哪些方面有更多機會來利用和改進我們的推薦模型，以推動提升用戶參與度。首先，回顧我們此前推出的每一個推薦產品，包括Reels、Feeds信息流產品的內嵌推薦功能等，都已經發展出自己的人工智能模型。

最近，我們也在開發一種能夠驅動多款推薦產品的，新的模型架構，我們從去年開始在一部分產品上部署了這款模型，比如助力Facebook Reels性能提升，其用戶觀看時長增加了8%-10%，今年，我們計劃將該模型架構的部署擴展到Facebook視頻標籤推薦內容。目前來判斷具體結果還爲時過早，但我們非常樂觀，相信隨着時間的推移，這一模型架構將不斷實現更高相關度的視頻推薦，如果能夠取得成功，我們也將探索用它來爲其他推薦產品提供驅動。

另外，在廣告服務方面也存在類似的情況。我們談到了去年部署的廣告產品效能提升服務Meta Lattice，該服務可以將較小的、更專業的模型整合爲更大的模型，這些模型可以同時更好地理解Feeds和Reels等多種服務以及多種類型的廣告和營銷目標，並提高廣告性能。我們去年將Lattice部署在Facebook和Instagram平臺之上，來推動實現上面提到的這些目標，並實現了這些平臺上廣告性能的提升。我們預計今年將進一步增強模型和性能，並擴大部署氛圍，提升投資回報率。在內生參與度提升和廣告基礎模型架構方面，我們投入了大量資源，預計這些努力未來將不斷提升廣告性能。

關於你提到的第二個問題，如何推動廣告客戶測試和採用生成式人工智能工具。這裏有兩種情況可以談一下。短期來看的情況，我們在廣告創建工具中加入的生成式人工智能廣告創意功能，目前還處於發展的早期階段，但我們看到這些功能已經爲不同垂直領域和不同規模的廣告客戶所採用。特別需要指出的是，我們看到小企業對圖像擴展工具的採用率相對較高，我們在今年仍將重點關注這一情況。預計公司基礎模型的改進將提高生成內容的質量，並支持新產品的相關功能。目前，我們有支持文本變體、圖像擴展和背景生成的功能，我們也正在繼續努力提升這些服務的性能，以助力廣告客戶大規模地創建更個性化的廣告。

更長期來看，就是公司在商業人工智能方面的服務能力。我們一直在測試爲企業提供由人工智能服務驅動的業務溝通服務，爲他們打造能夠同客戶進行聊天的人工智能服務代表，最開始是支持客戶購物需求，例如回應人們對產品特點或者是否可售方面的諮詢，目前這一服務還處於非常早期的階段。我們在Messenger和WhatsApp上同少數企業合作進行了測試，聽到的反饋都非常好，企業表示這些人工智能工具爲他們節省了大量時間，而消費者也得到了更及時的響應，我們也從這些測試中學習到了很多東西，這有利於公司人工智能服務的進一步提升，未來幾個月裏，我們將擴大這些測試。

伯恩斯坦證券分析師Mark Shmulik：用戶目前還是通過Instagram和Facebook來觀看Reels視頻的大部分時長，公司下一步計劃發展哪個產品成爲下一個商業變現方面的主力產品？是線上購物嗎，除了廣告和搜索之外還有其他什麼業務可以有這樣的潛力？此外，關於廣告服務市場，我聽到很多關於中國客戶對於使用公司平臺廣告業務的貢獻，能否請管理層談談來自這部分客戶貢獻的變化趨勢？

蘇珊·李：來自Reels產品的營收，無論是Instagram，還是Facebook平臺，主要驅動其增長的還是用戶參與度的提高，以及包括廣告排名和效果等商業變現效率方面的改善。我們沒有計劃對於Reels產品未來可能對於公司營收影響的情況作出展望，但我們認爲該業務還將繼續對公司整體成長貢獻積極力量，我們也有信心繼續提升其表現和增加相關產品的供給。

在效果提升方面，我們將持續投資來優化廣告排名服務，通過改善Actions優化和點擊後體驗，讓廣告的呈現更加自然及易於互動，這些動作對於提升直接響應廣告的效果非常重要。我們同時也增強了Reels廣告同平臺的整合，一季度，我們在Facebook和Instagram的Reels產品中推出了生成式人工智能圖像擴展工具，而我們已經在去年四季度將其引入到Instagram Feeds信息流產品之中，我們也再次看到小企業對於相關產品的大量使用。

在提高廣告性能方面的機會仍然很多，儘管Reels產品廣告量在過去一年中有所增加，但相比Feeds和Stories產品而言，按每次使用計算來看，其廣告量較低。因此，我們將繼續尋找機會，穩妥地推動該業務的持續增長，並將以創造性的方式開展投資，解決Reels產品因偏重視頻格式所帶來的結構性供應限制，包括提供密度更高的用戶體驗和廣告投放方式，提高廣告的個性化程度，確保讓用戶看到他們最爲感興趣的廣告內容，提升用戶同廣告內容的互動。

關於你提到的第二個問題，一季度，中國廣告客戶所貢獻的營收增長依然非常強勁，推動增長的重要因素包括電子商務和遊戲，這也反映了我們在亞太廣告客戶細分市場中增長，該市場仍然是公司全球廣告業務中增長最快的，一季度的同比增速達到41%。當然，我們也看到其他地區的強勁表現，比如北美廣告客戶貢獻的收入增速快了6個百分點。對於一季度來自中國廣告客戶的貢獻，我們沒有具體數字可以提供，也沒有關於每季度中國廣告收入的展望和預期。但可以介紹的是，考慮到2023年中國廣告客戶開始從之前疫情影響的不利環境中逐步恢復，我們預計2024年全年都會有非常不錯增長需求。

摩根大通分析師Doug Anmuth：可否請管理層談談，與三個月前相比，公司業務和機會方面變化最大的是什麼？對於廣告營收增長，管理層對於哪些情況變得更爲謹慎？人工智能領域的機會是不是更大，而因此需要比預期更多的投資？蘇珊，在接下來的幾個季度裏，由於廣告營收的往期基數較大，公司將如何保持增長率維持在一定的水平？

馬克·扎克伯格：關於第一個問題，我認爲我們對人工智能技術的發展變得更加樂觀和越發壯志滿懷。回顧去年，我們發佈了LLaMA 2大語言模型，我們認爲它能夠創造諸多價值，並且是我們集成各類社交產品的基礎。目前所發生的變化是，我們所發佈的最新模型，不僅能夠構建優秀的人工智能模型，也有能力助力打造新的、優秀的社交和商業產品。作爲一家公司，我們已經展示了能夠創建領先模型，以及成爲世界領先的人工智能技術公司的能力，這將爲我們創造更多機會。LLaMA 2和Meta人工智能結合所取得的成功，是對我們擁有人才、數據和擴展基礎設施方面能力的真實證明。公司的Meta人工智能產品將成爲世界上使用量最大、質量最好的人工智能助手，這是非常有價值的前景。我們需要確保持續投資，以保持在這一領域的領先地位，雖然產品還沒有盈利，我們還是會持續投資和擴展規模。這就是我所做的類比，之前公司經歷過一些類似的週期。

蘇珊·李：關於第二個問題，我們沒有提供今年全年的展望，顯然，全年營收將受到諸多因素的影響，包括宏觀經濟狀況，以及難於預測的因素，當然還有去年增長基數較高的因素。話雖如此，我們預計公司還是會有很好的增長機會，通過我們在基於人工智能技術進行內容推薦方面所做的投資，以及我們在視頻業務方面所做的工作，預計各類產品的用戶參與度還將持續增長。我們也將繼續推動廣告業務的增長，並提升廣告產品的有效性，爲廣告商提供更多價值。

我想跟大家分享的一個例子是，一季度，我們的轉化率增速比廣告顯示次數增速還要高，這表明我們的廣告效果越來越好，我們在內生用戶參與度增長，提升廣告質量，以及爲廣告客戶持續帶來更多回報方面都有很多機會。

美銀美林分析師Justin Post：首先，關於資本支出，公司管理層談到了投資週期的問題。有沒有可能將元宇宙方面的一部分支出轉移到人工智能上？它們是否有融合的情況，公司是否有利用其他領域的資金爲人工智能技術研發提供資金？其次，從長遠來看，投資者非常關注資本回報率，很顯然，鑑於公司目前所取得的利潤率，可以看出以往公司在資本方面的支出獲得了很高的回報。我們如何看公司未來兩三年的資本回報？

蘇珊·李：關於第二個問題，也就是如何衡量資本支出投資的回報率，我們大致將Meta的人工智能投資分爲兩類。分別是核心人工智能工作和戰略押注，包括生成式人工智能和支持生成式人工智能的高級研究工作。就能夠衡量投資回報併爲公司業務帶來營收的方面而言，它們處於不同的發展階段。對於核心人工智能工作，我們持續以非常注重投資回報率的方式進行投資，而且我們也看到了強勁的回報，對參與度和廣告表現的改進已經轉化爲營收的增加。

對於戰略押注而言，我們還處於更早的階段，馬克談到了我們有潛力在許多領域爲業務創造巨大價值的可能性，包括打造目前看不存在的業務。我們需要在這個機會出現之前就開始進行投資，開發更先進的模型，增加我們產品的使用，然後才能帶來具有一定規模的收入。儘管戰略押注有巨大的長期潛力，但在回報曲線上比我們的核心人工智能工作要早很多。不過我要說明的是，在構建系統方面，公司需要考慮靈活發揮自身能力，因此當我們確定將基礎設施投向哪些最佳機會時，可以在不同的業務之間靈活調整。

馬克·扎克伯格：關於從公司其他部門轉移資源的問題，總體而言，實際上我們在很多業務上都存在這種情況，無論是計算資源還是其他什麼資源，這種轉移都是爲了推進人工智能工作。具體到現實實驗室的問題，我仍然對構建這些新計算平臺的前景非常樂觀。我在前面的發言中提到，虛擬現實頭戴設備/智能眼鏡未來將成爲一個非常重要的平臺，而且我對該產品的發展前景預期有了很大改善，因爲我們以前認爲，其真正的發展要等到全息顯示屏市場變得足夠大才能實現。而我們現在更爲關注與雷朋合作推出的智能眼鏡，這方面的進展非常不錯，所以我認爲智能眼鏡有可能比我預期更早地成爲一塊比較大的業務，並且保持不斷的增長。現實實驗室的大部分工作還是專注於人工智能領域的技術，但我仍然認爲我們也應該關注打造智能眼鏡這樣的，能夠實現長期發展的平臺。

富國銀行分析師Ken Gawrelski：展望接下來的產品投資，我們應如何理解公司應用程序家族的營收和成本增長之間的關係？另外關於一季度的一般及行政費用增長，管理層特別提到了法律費用，請問哪些一次性費用導致了一季度一般及行政費用的增長？

蘇珊·李：關於第二個問題，一般及行政費用的增長實際上是因爲法律費用的增長。我們在一季度確認了一部分與正在進行的法律事務相關的應計費用，更多詳細信息將在10-Q報告中披露。你的第一個問題實際上是關於Meta應用程序家族長期利潤的狀況，這方面我們沒有可以提供的展望，不過在去年一整年中，我們都嚴格遵守且堅持執行效率至上的業務運營原則，因此，我們在分配新資源方面非常嚴格，這是我們自去年開始逐步建立起來的優勢，對我們的持續發展非常重要。尤其在應用程序家族業務達到目前規模的情況下，我們會繼續強調這一點。

巴克萊分析師Ross Sandler：馬克，公司與谷歌和Bing合作開展了Meta人工智能內生搜索引用服務。從長遠來看，Meta人工智能可能在某個時間點推出搜索廣告服務並創收嗎？還是持“既然有人在做，我們就推付費服務”的觀點？

第二個問題，管理層提到公司致力於爲企業和內容創作者開發人工智能工具。如果所有人都進入同Taylor Swift人工智能形象交互和購買演唱會門票的階段，未來的商業模式將如何變化？

馬克·扎克伯格：通過與谷歌和微軟的合作，我們能獲得Meta人工智能的最新信息，這種合作意義重大，也和單純的搜索業務有很大區別。我們並沒有開展搜索廣告或類似業務的合作，我們之間的合作將會呈現完全不同的樣貌。Meta人工智能交互服務當然有能力提供廣告和付費內容，人們也可能會願意爲更強大的模型，或計算能力，或者一些高級功能付費，但目前討論這些爲時過早。

我認爲現在比較明確的、最大的機遇是與商業通信相關的業務，這是對公司現有業務的補充，提高應用程序的用戶參與度和廣告質量。無論是內容創作者還是我們平臺上1億多家企業，希望他們可以利用我們的商業通信服務，輕鬆地構建和利用人工智能進行社羣互動，開展銷售、商務以及客戶支持方面的工作。

對於創作者來說也是類似的，當然更多是參與的樂趣。很多內容創作者選擇我們平臺是因爲他們也將其視爲一項業務，無論是通過平臺出售音樂會門票或產品，或是有其他業務目標。其中很多人要麼宣傳力度不夠，要麼業務信息傳遞的變現效果不太理想(23.87, -0.94, -3.79%)。這很大程度上是因爲信息傳遞的成本仍然很高，而人工智能應該能夠大大降低企業和創作者的成本。我認爲這方面大有潛力，會比僅僅增加用戶參與度和提告廣告質量更有效。

這很可能是近期的機遇之一，儘管不會在下個季度或者是五年左右就實現，但仍將是一個令人振奮的領域。隨着業務的發展壯大，Meta人工智能將創造自己的變現機會，這只是時間問題。但正如我所強調的，我們目前階段的主要目標是使Meta人工智能應用成爲數億或數十億人工作的重要組成部分，這就是我們的下一個目標——打造有超級價值的服務，可能實現的規模不可估量。

花旗銀行分析師Ron Josey：馬克提到說，通過所有的這些優化、投資和創新，樂觀情緒在內部有了很大的增長，尤其是在Meta人工智能服務方面。能否談談4000億參數模型可能會如何提升Meta的服務體驗，未來幾個月或者幾年的時間裏，隨着商業通信等服務成爲更大的業務焦點，情況會否出現變化？

馬克·扎克伯格：人工智能服務的下一個階段是處理更爲複雜的任務，發展成爲更像智能助手的服務，而非僅僅是聊天機器人。我對聊天機器人的理解是，你給它發送一條消息，它會回覆你的消息，更像是一對一的通信。而智能助手要做的是，你給它一個意圖或目標，然後它會自行去做很多查詢，這些查詢可能在後臺進行，幫助實現你的目標，無論是在網上研究某個課題，還是最終找到你想要購買的東西。這裏麪包含很多複雜的情況和各種不同的事物，我覺得人們甚至可能還沒有意識到能夠要求電腦爲他們做這些事情。目前比較大的模型，以及未來更小的、更先進的版本，都能夠實現這樣更有趣的交互。這些交互也可以應用到商業場景，比如一個銷售或者客服聊天機器人已經不能夠滿足現實的需求了。每家企業都有自己都目標：努力服務客戶，以某種方式推廣產品，鼓勵人們購買與他們興趣相匹配的產品。這更像是一種多輪互動，在這種場景之下，聊天機器人的功能就會略顯初級。

除此之外，隨着智能助手推理和規劃能力的提高，它們也能夠引導人去完成作爲內容創造者或企業所有者所設定的目標，以及相關的業務流程，這將是非常強大的功能，而且非常有可能實現。Meta已經打造了領先的模型，所以我們是有能力這樣做的，而且這將是一項非常好的長期投資。

本文來自“新浪科技”，作者：羅寧，36氪經授權發佈。