強勢財務表現奠定AI投資基礎
Meta Q2 營收年增22%475億美元。淨利年增36%至183億。EPS $7.14遠超預期的$5.92。這一表現不僅體現了公司核心業務的穩健發展，更為其雄心勃勃的AI超級智慧計畫提供了堅實的財務支撐。
這樣的獲利能力為公司在AI領域的大規模投資創造了充足的資金空間。營運利潤率達到43%，相較去年同期的38%顯著提升，顯示出公司在維持高速成長的同時，仍能有效控制成本結構。
Q3營收展望為475-505億美元，換算年增21%，超出預期的462億。
祖克柏在財報電話會議中所說：「我們每天有超過34億人使用我們至少一款應用程式，各平台參與度都很強勁。」
AI技術革新推動核心業務突破
Meta在Q2的出色表現很大程度上歸功於AI技術在核心業務中的深度應用。廣告業務作為主要營收來源，受益於AI驅動的效率提升，表現尤為突出。
廣告系統的AI變革:三大核心架構升級
廣告營收達到466億美元，年增21%，占總營收的98%。這一強勁表現背後是Meta三大AI模型架構的協同作用，每個架構都在廣告系統的不同環節發揮關鍵作用。
Andromeda模型：廣告檢索階段的智慧引擎
Andromeda模型架構負責廣告系統的檢索階段，從數千萬個潛在候選廣告中選出最相關的幾千個。在Q2，Meta對Andromeda進行了重要升級，使其能夠選擇更相關、更個人化的廣告候選，同時將覆蓋範圍擴展到Facebook Reels。這些改進在Facebook行動版動態和Reels上帶來了近4%的轉換率提升。
GEM系統：生成式廣告推薦的突破
生成式廣告推薦系統（GEM）負責廣告系統的排序階段，決定向用戶展示哪些廣告。Q2的技術突破包括：進一步擴大訓練規模、加入Instagram的有機和廣告參與數據，以及採用先進的序列建模技術。
最重要的改進是將事件序列的長度增加了一倍，使系統能夠考慮用戶更長的內容或廣告互動歷史。這些綜合改進在Instagram上帶來約5%的廣告轉換率增長，在Facebook動態和Reels上實現3%的提升。
Lattice架構：統一模型的規模效應
Lattice模型架構於2023年首次部署於後期廣告排序工作，能夠運行大型模型，並在不同目標和平台間泛化學習，取代了歷史上針對個別目標和平台優化的眾多小型模型。Q2，Meta開始將Lattice部署到早期廣告排序模型，不僅提升了容量和工程效率，還改善了效能表現，在Facebook動態和Reels上帶來近4%的廣告轉換率增長。
生成式AI工具在廣告創意方面也展現出巨大潛力，目前已有近200萬廣告主使用影片生成、圖像動畫和影片擴展等功能。這些工具特別受到預算有限的中小廣告主歡迎，為他們提供了更具成本效益的創意解決方案。
內容推薦系統的智慧化升級
AI在提升用戶參與度方面同樣成效顯著。推薦系統的改進直接推動了使用時長的增長：Facebook的使用時長增加5%，Instagram更是實現了6%的增長。這種參與度的提升為平台創造了更多廣告展示機會，形成良性循環。
影片內容方面Instagram影片觀看時長年增超過20%，Facebook在美國市場的影片觀看時長同樣成長超過20%。這些數據顯示，AI技術正在幫助Meta更精準地為用戶推薦感興趣的內容。
在Instagram上，超過三分之二的推薦內容現在來自原創貼文。下半年，Meta將專注於進一步提升原創貼文的新鮮度，使合適的受眾能夠在創作者發布原創內容後儘快發現這些內容。
LLM的整合現在驅動了Threads上相當比例與排序相關的使用時長增長。基於這一成功經驗，Meta正在探索如何將LLM的使用擴展到其他應用程式的推薦系統中。
