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Meta CEO 马克 · 扎克伯格。图片由 AI 生成
文丨李海伦
编辑丨徐青阳
元股证券:ygzq.hk
Meta 二季度靠 AI 广告实现营收大涨，却因诉讼、裁员和算力成本等付出了利润下滑的代价。
美国当地时间 7 月 29 日，Facebook 母公司 Meta Platforms 在美股盘后发布了截至 6 月 30 日的 2026 年第二季度财报。
财报显示，Meta 当季总营收达 608.01 亿美元，同比增长 28%；但受法律诉讼预提、组织重组遣散费等一次性费用与剧增的算力开支拖累，净利润同比下滑 14% 至 158.48 亿美元，稀释后每股收益为 6.18 美元。
Meta 财报发布后，市场态度迅速转冷。因每股收益不及华尔街预期，加之第三季度营收指引中位数为 625 亿美元，略低于华尔街 631 亿美元的平均预期，导致 Meta 股价在盘后交易中一度下跌逾 6.37%，盘后价格下探至 548.30 美元。在财报发布前，Meta 股价已连续 10 个交易日下跌，自 7 月 15 日以来累计蒸发了约 13% 的市值。
在科技巨头角逐 AI 终局的阶段，随着开源大模型、智能体生态与算力基础设施建设进入深水区，华尔街对" AI 投资回报率（ROI）"的拷问正变得前所未有的直接与严苛。
强劲的营收增幅与冷淡的市场反应，揭示了投资者在面对基本盘增长时更深层的担忧：在 AI 基础设施投入激增的背景下，Meta 强劲的数字广告基本盘，能否支撑起万亿级算力开支与自由现金流骤降带来的压力？
01 AI 拉动广告增长，Reality Labs 仍在烧钱
从具体业务板块来看，本季度 Meta 的核心业务呈现出"广告基本盘强劲支撑、Reality Labs 营收回升但亏损扩大"的格局。
作为集团现金流核心来源的"应用全家桶"（Family of Apps）部门表现稳定，涵盖 Facebook、Instagram、WhatsApp 与 Threads 等社交阵地。2026 年 6 月，应用全家桶的日活跃用户（DAP）平均达到 36.0 亿人，同比增长 3%。其中，Instagram 日活跃用户在二季度正式突破 20 亿大关，Threads 的月活跃用户（MAU）达到 5 亿。
二季度 Meta 广告业务呈现量价齐升态势：广告展示量同比增长 14%，平均单价同比上涨 12%。对于这一表现，Meta 创始人兼首席执行官马克 · 扎克伯格（Mark Zuckerberg）在财报声明中表示：" AI 正在加速我们今天的核心业务，驱动我们的下一代产品，并开辟全新的企业级机会。财务结果已经开始展现，我对未来的潜力感到乐观。"
CNBC 报道分析认为，尽管宏观经济环境存在不确定性，但基于 AI 算法重构的广告精准匹配系统（如 Advantage+）正在持续提升转化效率，为 Meta 带来了稳定的现金流底座。
在承载元宇宙与智能硬件使命的 Reality Labs 部门，二季度实现营收 4.31 亿美元，高于上年同期的 3.70 亿美元以及分析师预期的 4.234 亿美元；当季运营亏损为 46.20 亿美元，相比去年同期的 45.3 亿美元有所扩大，但优于分析师预估的 50.7 亿美元亏损。
自 2021 年至今，Reality Labs 已累计产生约 856 亿美元的运营亏损。目前该部门的业务重点主要集中在与 Essilor Luxottica 合作开发的 Ray-Ban Meta 智能眼镜上，随着新框型和 AI 新功能的引入，Meta 正试图将其打造为个人 AI 助手的硬件终端。
02 算力投入激增，Meta 自由现金流暴跌 91%
拆解二季度 420.26 亿美元的总成本与费用（同比增长 55%）可以发现，支出增加主要源于两条主线：基础设施的刚性投入，以及非经营性的一次性费用计提。
在研发与硬件建设方面，Meta 第二季度的研发支出同比增长 67%，达到 217 亿美元。Meta 正在全球范围内加速数据中心布局。
Meta 还宣布与贝莱德成立合资项目，在德克萨斯州埃尔帕索建设总开发成本约 140 亿美元的数据中心；路易斯安那州数据中心扩建后的区域投资规模将超 500 亿美元；公司还计划投入超过 130 亿加元，在加拿大亚伯达省投建首座数据中心。
除算力投入外，二季度损益表中还计入了 35.8 亿美元的一次性非经营性费用，这是直接拖累每股收益不及预期的主因。其中，24.0 亿美元属于法律诉讼相关费用，源于公司目前面临的青少年社交平台使用与心理健康方面的监管审查。《华尔街日报》指出，由于多起诉讼定于今年在美国开庭，后续可能带来持续损失。
另外 11.8 亿美元则为裁员遣散费用，对应 2026 年 5 月启动的约 8000 人重组。截至 6 月 30 日，Meta 全球员工数为 75,472 人，同比下降 1%。
Meta 首席财务官苏珊 · 李（Susan Li）在电话会议中说明，如果剔除这 24 亿美元的诉讼计提和 11.8 亿美元的遣散费，Meta 二季度的营业利润本应实现约 9% 的同比增长，而非报告中的下滑 8%。
然而，最让资本市场警惕的指标是自由现金流的缩水。二季度经营活动现金流为 318.6 亿美元，但在扣除高达 310.8 亿美元的单季资本支出后，自由现金流从去年同期的 85.5 亿美元下滑至 7.84 亿美元，同比降幅达到 91%。
自由现金流受承压并非 Meta 独有的困境，而是整个科技巨头阵营在 AI 军备竞赛下的共同写照。以同期的谷歌母公司 Alphabet 为例，其当季资本支出飙升至 449 亿美元，直接导致其自由现金流历史上首次转为负数。
Direxion 产品与策略高级副总裁瑞恩 · 李（Ryan Lee）在接受媒体采访时指出，虽然 Meta 没有滑入负自由现金流，但跌破 10 亿美元的自由现金流依然引人注意，反映出公司目前庞大的现金消耗速率。
03 扎克伯格寻找 AI 新出口：个人智能体与企业服务
在分析师看来，Meta 的业务模式与拥有云服务体系的竞争对手有所不同。微软拥有 Azure、谷歌拥有 Google Cloud、亚马逊拥有 AWS，都可以利用云计算业务向外部企业直接出售算力，而 Meta 缺乏大规模的原生云业务，其 AI 资本支出主要依靠广告业务产生的收入来支撑。
为此，Meta 正在尝试调整其 AI 布局与商业化策略。
7 月初，Meta 推出了 Muse Spark 1.1 模型。这是自 2025 年 6 月 Meta 投资 143 亿美元并引入 Scale AI 创始人汪滔（Alexandr Wang）掌舵技术团队后的重要产品，主要面向智能体和代码生成，定价低于 OpenAI 和 Anthropic 的同类产品。不过，在此期间推出的 Muse Image 功能因使用 Instagram 公开账户生成图片引发质疑，目前已被叫停。
关于庞大基础设施的后续应用，扎克伯格在财报电话会议中对分析师阐述了他的清晰构想。扎克伯格明确表示，公司采购的绝大部分算力将优先用于训练下一代大模型、优化驱动核心广告业务，以及向用户交付个人智能体和全新产品，同时公司也预计将建立起服务大型企业客户的业务能力。
就在财报发布的前一天，扎克伯格还在《华尔街日报》发表了署名文章并接受专访。扎克伯格明确表示，强大的 AI 工具应当广泛普及并使整个社会受益，他反对将 AI 权力垄断在少数闭源机构手中，并再次强调了 Meta 的核心愿景，即努力把"个人超智能（Personal Superintelligence）"交付给每一个普通用户，以此为其高额的资本支出寻求更广泛的技术与商业合理性。
04 资本开支指引上调，三季度增速放缓
挂牌配资入口在未来业绩展望方面，Meta 给出的财务指引偏向谨慎，这也构成了盘后股价承压的主要原因。
针对 2026 年第三季度，公司预计总营收将在 610 亿至 640 亿美元之间（假设汇率产生约 1% 的负面影响）。该指引的中位数为 625 亿美元，低于分析师平均预期的 631.5 亿至 632.4 亿美元。有外媒分析称，这意味着三季度营收同比增速将从二季度的 28% 放缓至 19% 至 25% 的区间，引发了市场对广告收入增速放缓以及 AI 回报兑现周期的担忧。
在支出指引方面，Meta 进一步抬高了投入的底线。公司将 2026 全年资本支出指引区间从此前的 1250 亿至 1450 亿美元，调整为 1300 亿至 1450 亿美元，将全年资本支出的下限抬高了 50 亿美元。
考虑到二季度确认的 24 亿美元法律诉讼费用，全年总费用指引下限上调至 1650 亿至 1690 亿美元。预估下半年有效税率升至 15% 至 17%，但公司依然明确表示，继续预计今年的营业收入（Operating income）将超越 2025 年的水平。
Meta 的二季度财报折射出公司在 AI 转型期面临的现实：核心广告业务基本盘依然稳固，能够为前沿探索提供现金流；但另一方面，数据中心与 GPU 采购等 AI 基建极高的资金门槛大幅挤压了自由现金流，一次性法律与重组费用拉低了当期利润。
对于资本市场与投资者而言，后续观察 Meta 的关键，在于其每年千亿美元级别的硬件基础设施投入，能否通过 Muse 系列大模型打通企业服务、实现算力高价出租，并尽快转化为可落地的商业化产出。
扎克伯格在第二季度财报电话会议上强调，尽管本季度因法律相关费用及 AI 算力与人才的大幅投入导致每股收益低于预期，但公司营收同比劲增 28% 至 608 亿美元，展现出强劲的底层商业活力。
扎克伯格表示，AI 技术已全面加速其核心广告与推荐算法系统，并推动了个人与企业 AI 智能体等全新产品线的落地。针对市场对资本支出增长的担忧，他重申 Meta 的目标是"将超级智能直接交到每个人手中"，并强调在 AI 算力短缺的大背景下，全栈自研与基础设施的前瞻性建设计划将为公司带来不可替代的长期竞争壁垒与高回报。
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