Meta FY25 Q4：豪擲 1350 億美元，是遠見還是瘋狂？

2026/02/04 更新2026/02/04 發佈閱讀 12 分鐘

投資理財內容聲明

市場之前將 META 與「元宇宙」這個看似遙遠的夢想劃上等號時，Meta 被視為一家將大把現金投入虛無縹緲世界的科技巨頭。然而，時至今日，市場的敘事已經發生了轉變。Meta 將火力完全集中在一個更具體、更具破壞性潛力的領域：人工智慧。

在其最新的電話會議上，Meta 預計在 2026 年投入高達 1,150 億至 1,350 億美元的資本支出，這個數字不僅遠超市場預期，甚至超過了許多中型國家的年度 GDP。我們將探討 Meta 如何將 AI 從一個昂貴的實驗，轉變為其核心廣告業務的渦輪增壓器，分析這千億美元的支出究竟流向何方。

AI 如何成為印鈔機的渦輪增壓器？

要理解 Meta 為何敢於在 2026 年進行如此大規模的投資，我們必須先回顧其 2025 年的財務表現。數據顯示，AI 不僅僅是一個未來概念，它已經成為驅動 Meta 當下業績增長的核心引擎。

營收與獲利能力：雙位數增長強勢回歸

Meta 在 2025 年第四季度交出了一份極為亮眼的成績單，公司營收達到 599 億美元，同比增長高達 24%，標誌著其增長率重回許多人認為對於如此規模的公司已不可能的雙位數擴張階段。這強勁的增長主要由其「應用程式家族」（Family of Apps）部門貢獻，該部門營收為 589 億美元，同比增長 25%。驅動這一增長的，是兩個與 AI 技術深度整合的關鍵槓桿：

廣告展示量增長 18%：這主要歸功於 AI 驅動的推薦引擎。無論是 Instagram Reels 的短影音，還是 Facebook 的動態消息，更懂你的演算法成功地抓住了用戶的注意力，顯著提升了用戶的參與度和使用時長。
每個廣告的平均價格增長 6%：這是一個更為關鍵的訊號。它意味著廣告商願意為 Meta 平台上的廣告支付更高的價格。原因在於，AI 的精準投放能力大幅提升了廣告的投資回報率。廣告主用同樣的預算，獲得了更好的轉化效果，自然願意加碼。

在獲利方面，儘管支出大幅增加，Meta 的第四季度淨利潤依然達到了 228 億美元，同比增長 9%，每股盈餘 (EPS) 為 8.88 美元擊敗市場預期。

效率的兩難：為何利潤率下降，但市場卻在歡呼？

如果細看財報會發現一個有趣的現象：Meta 的營業利潤率（Operating Margin）從去年同期的 48% 下滑至 41%。這通常會被視為一個警訊，但市場的反應卻是股價大漲。

答案在於利潤率下滑的原因。這次的利潤壓縮，並非因為核心業務的單位經濟效益變差，而是 Meta 主動選擇犧牲短期利潤，為未來進行史無前例的基礎設施投資。第四季度的總支出同比增長了 40%，達到 351 億美元，主要來自伺服器折舊、雲端服務和技術人才薪酬。

市場認為這筆投資背後的邏輯，不再是 2021-2022 年那種被視為投機、回報週期漫長的元宇宙支出。當前的每一分錢，都與具體的廣告轉化率、用戶留存率和工程師生產力提升直接掛鉤。儘管支出激增，營業利潤仍然實現了 6% 的正增長，達到 247 億美元，這充分證明了其核心廣告業務強大的營運槓桿效應，營收增長的速度，遠高於維持營運所需的成本增長速度。

AI 獲利方程式：不只是演算法，更是商業模式的重塑

那麼，AI 究竟是如何具體地幫助 Meta 獲利的？

廣告引擎的再進化：從「更多廣告」到「更懂你的廣告」

過去，社群平台增加廣告收入的方式相對粗暴：增加廣告的數量。但這種方式會嚴重損害用戶體驗。現在，Meta 透過 AI 找到了更聰明的方法：「提升廣告密度效率」。

報告中提到，Meta 在第四季度將用於訓練廣告排名 GEM 模型的 GPU 數量增加了一倍。這筆算力投資帶來了立竿見影的效果：

Facebook 上的廣告點擊率因此提升了 3.5%。
Instagram 上的廣告轉化率提升了超過 1%。

最關鍵的是利用 AI 預測模型來重新分配廣告（在最佳時機展示最合適的廣告），所帶來的營收影響，是單純增加廣告數量的近 4 倍。這意味著 Meta 已經可以透過向最有可能轉化的用戶，展示更少但更有效的廣告，同時收取更高的費用，從而實現了用戶體驗和商業變現的雙贏。

留住眼球的秘密：統一推薦系統如何讓 Reels 更好看？

AI 的另一個巨大貢獻在於內容推薦。Meta 正在部署統一的推薦架構，甚至將大型語言模型直接整合進推薦系統，極大地提升了用戶的參與度。

Instagram Reels：在美國地區，Reels 的觀看時長同比增長超過 30%。新的 AI 系統能夠分析更長的用戶互動歷史，從而更精準地預測你的興趣，讓你不斷地滑下去。
內容新鮮度與原創性：AI 系統現在展示的「當天發布」的 Reels 數量比上一季度增加了 25%，同時，推薦內容中原創內容的佔比也提高了 10 個百分點。

這些指標證實，在蘋果隱私政策變更後，Meta 已經成功利用基於第一方數據的先進 AI 技術，重建了其內容發現和用戶定位的護城河。

內部革命：當 AI 開始為工程師寫程式

AI 的影響不僅限於外部產品，更在 Meta 內部掀起了一場生產力革命。財務長 Susan Li 指出，得益於內部「Agentic Coding」工具的採用，2025 年以來，每位工程師的產出平均增加了 30%。對於那些重度使用者，產出增幅甚至高達 80%。

這意味著 Meta 可以在不大幅增加員工人數的情況下，維持甚至加速其創新和開發的速度。這種內部效率的提升，長期來看，將有效控制研發成本的增長，成為一個強大的通縮因子，進一步增強公司的獲利能力。

千億美元的算力護城河

如果說 2025 年的財報證明了 AI 的變現能力，那麼 2026 年的資本支出計畫則代表 Meta 的野心：在算力即權力的時代，建立絕對的領導地位。

「Meta Compute」計畫：不只是買晶片，更是能源與設計的戰爭

2026 年 1,150 億至 1,350 億美元的資本支出指引，是整份報告中最令人矚目的數字。這個數字是前幾年高點的兩倍，祖克柏將基礎設施效率視為一種「戰略優勢」，其背後的邏輯很簡單：在未來，擁有最大、最高效的 AI 訓練集群的公司，將主導通用人工智慧的發展，進而主導整個數位經濟。

這項龐大的計畫被命名為「Meta Compute」。它不僅僅是購買伺服器，而是一個涵蓋數據中心設計、能源採購和供應鏈管理的綜合戰略。

能源戰略的轉變：Meta 關注的重點指標已從「每塊晶片的成本」轉向「每吉瓦的成本」（Cost per Gigawatt）。為此，Meta 已經簽署了總計 6.6 GW 的新能源協議，甚至將核能納入考量，以確保未來 AI 工廠有充足的電力供應。
產能的精準規劃：巨額支出被明確劃分為兩部分：「核心業務」（用於廣告和 Reels 推薦）和「Meta 超級智慧實驗室」（用於前沿模型研發）。即使是維持現有廣告業務的競爭力，也需要越來越密集的算力投入。

自研晶片 MTIA vs. Nvidia：Meta 的雙軌賽局

面對如此龐大的算力需求，Meta 是否完全依賴 Nvidia？答案是否定的。Meta 正在執行一項精明的混合雙軌戰略，一邊繼續大量採購 Nvidia 的 GPU，另一邊則全力推進其自研晶片計畫 MTIA。

MTIA 的快速迭代與應用：Meta 最新的 MTIA v3 晶片，採用了 3nm 製程，並且能力上取得了重大突破，它不再僅限於 AI 推論，現在已經具備處理高階訓練任務的能力。更重要的是，在 Meta 內部特定的、高流量的工作負載上（例如廣告檢索），MTIA 的運算效率是商用 GPU 的兩倍，並且能將總擁有成本（TCO）降低 44%。
優化 Nvidia 的使用：Meta 的戰略並非要完全取代 Nvidia，而是要「優化」對 Nvidia 的使用。它將佔據絕大多數算力需求的「常規」AI 任務轉移到成本效益極高的自研 MTIA 晶片上。如此一來，就能將寶貴且昂貴的 Nvidia GPU 叢集（如 H100/Blackwell）釋放出來，專注於訓練像 Llama 這樣最前沿的基礎模型。

這種策略，讓 Meta 在確保供應鏈安全、降低對單一供應商依賴的同時，極大地優化了成本結構，避免在所有任務上都支付高昂的「Nvidia 稅」。

Meta 的下一步棋：2026 年的「個人超級智慧」藍圖

在強勁的財報和龐大的基礎設施投資之上，祖克柏為 Meta 的 2026 年描繪了一個清晰且極具吸引力的願景。這個願景的核心，不再是讓一群人進入虛擬世界，而是為每一個人打造專屬的 AI。

當 AI 比你更懂你：「個人超級智慧」的願景

祖克柏將 2026 年的目標定義為交付「個人超級智慧」（Personal Superintelligence）。這將 Meta 與 OpenAI 或 Google 等專注於「通用」智慧的對手區分開來。

Meta 的獨特護城河在於其掌握的「情境」（Context）。你的社交、你過去的對話記錄、你的興趣偏好、你的即時互動，這些個人數據，將成為訓練專屬於你的 AI 的材料。未來的 AI 助手將不僅僅是一個問答機器人，它可能是一個橫跨 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 的全能管家，能夠在你開口之前就預測你的需求。

硬體的新賭注：AI 眼鏡能否取代手機？

如果說 AI 是大腦，那麼它需要一個身體來與物理世界互動。祖克柏堅信，「人們佩戴的大多數眼鏡」最終都將是 AI 眼鏡。

隨著與 Ray-Ban 合作的 Meta 智慧眼鏡銷量增長超過三倍，這條戰略路線也更加清晰。手機是 App 的載體，而 AI 眼鏡將是全時段在線的 AI 助手的載體。這也解釋了 Reality Labs 部門的戰略重心調整：從純粹的 VR 虛擬實境，轉向由 AI 賦能、與現實世界結合更緊密的 AR 智慧眼鏡。

TN科技筆記的觀點

Meta 豪擲 1350 億美元，其目的不僅僅是滿足自身需求，更是要透過規模經濟和供應鏈控制，建立一個競爭對手在未來數年內都難以逾越的算力壁壘。這與當年漫無目的的元宇宙投資有著本質區別，這次的投資有著清晰的 ROI 路徑（廣告變現、效率提升）和明確的戰略目標（主導 AGI 之前的個人化 AI）。
監管是永遠跟在 Meta 的風險。特別是在歐盟，對於「低個人化廣告」的要求已經被確認會對 2026 年第一季度的業績造成影響。隨著 AI 能力越來越強大，其對個人數據的依賴也將越來越深，勢必會引發新一輪的隱私和反壟斷審查。