伴隨着AI技術對核心業務的全面加速以及個人超級智能藍圖的展開，Meta Q2營收超預期增長28%，但疲軟的Q3指引與高企的AI資本開支打擊市場情緒。

當地時間7月29日美股盤後，Mete召開財報電話會議，首席執行官馬克·扎克伯格與首席財務官Susan Li（蘇珊·李）堅持認為，Meta的AI投資不僅正在實實在在地賺錢，而且還在勾勒一個覆蓋數十億人的「超級智能」商業版圖。

扎克伯格在會上用大量篇幅為公司的戰略進行了堅定的辯護。他認為當前的大規模投入是為了搶佔AI基礎設施窗口期，回報將逐步通過核心廣告業務提升、企業服務、API變現及算力出租等多條路徑兌現。

對於為什麼要買這麼多算力，扎克伯格表示目前的算力遠遠無法滿足所有的需求。此外公司也確實收到了大量關於計算能力的報價，但他強調：

僅僅出售所有的計算能力並獲取短期利潤是愚蠢的。我們相信銷售智能的利潤率將持續顯著高於直接銷售計算能力。

同時其認為，當前開源模型不如前沿模型強大，Meta作為一家「全棧科技公司」，必須擁有自主構建模型的能力。

AI變現初見成效，廣告業務「領跑全行」

市場最關注的收入增速和AI變現能力在二季度得到了有力印證。二季度應用家族廣告營收為594億美元，按年增長27%。

按美元計算，我們的廣告業務報告的按年收入增長速度比其他任何公司報告的廣告業務都要快。

扎克伯格在電話會中直言：

因此，這些AI投資正在獲得回報。

AI對推薦系統和廣告轉化率的提升是業績增長的核心引擎。蘇珊·李指出，基於大型語言模型（LLM）的預測和排序，全球平均每條廣告價格按年上漲12%。

目前，Meta平台上已有900萬家小型企業至少使用了一種AI廣告創意工具，其AI驅動的Advantage Plus端到端解決方案持續增長，年度營收運行率已超過750億美元。

儘管業務強勁，但高昂的基礎設施和算力投資依然是投資者擔憂的焦點。扎克伯格在會上用大量篇幅為公司的戰略進行了堅定的辯護。

扎克伯格談到市場的疑慮：

我明白這是一筆巨大的投資，也是一個巨大的賭注，我個人的押注是，投資於此的人將得到回報，並隨着時間的推移感覺非常良好。

對於為什麼要買這麼多算力，他給出了基於供需關係的判斷：

目前的算力遠遠無法滿足所有的需求。

面對外部高價購買Meta算力的誘惑，扎克伯格闡述了Meta「不出售短期算力，而是投資長期智能」的商業邏輯：

我們收到了大量以顯著溢價購買我們算力的報價。但我們在思考這個問題時認為，相比直接出售算力，出售智能的利潤率將繼續顯著提高......如果僅僅為了獲取短期利潤而賣掉所有算力，那是愚蠢的。當你有機會在算力之上構建智能時，這將是對算力價值的成倍放大。

為了支持這種無底洞般的算力需求，Meta甚至拓寬了孖展渠道。

不僅通過發債等方式引入低成本的長期資本，就在電話會前一天，Meta宣佈與貝萊德（BlackRock）達成戰略合作，在德克薩斯州共同開發一個1千兆瓦的新數據中心。

扎克伯格的終極野心：把超級智能直接交到人們手中

除了穩固的核心廣告業務，個人與商業AI代理（Agent）構成了Meta未來業績指引和想象空間的最大看點。扎克伯格在談及AI長遠願景時使用了極具衝擊力的表述：

我們是唯一一家主要目標是將超級智能直接交到人們手中的大型科技公司。我們不是集中化超級智能，而是專注於廣泛分發。

他大膽預測了個人代理的廣闊前景：

如果你展望五年後，沒有數十億人擁有一個了解你目標、全天候為你工作以實現你目標的個人代理，這種可能性極低。

目前，Meta商業代理已在WhatsApp和Messenger上全球發布，每周有超過100萬家企業使用。未來，企業只需在產生實際轉化成果時向Meta付費，這有望打造出類似於現有廣告系統的全新拍賣商業模式。

面對開源與閉源的路線之爭，扎克伯格明確表示Meta不盲從。他認為，當前開源模型不如前沿模型強大，Meta作為一家「全棧科技公司」，必須擁有自主構建模型的能力。

當你看到世界各地許多有鑑別力的客戶和公司想要什麼時，他們會想知道他們掌控着自己的命運……我認為開源將很重要，但構建模型也將是其中的關鍵部分。

Meta2026年第二季度財報電話會議全文翻譯

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

好的。大家好，感謝今天加入。我們社區和業務本季度表現強勁，每天有36億人使用我們的至少一個應用。我們達到了幾個里程碑。Instagram日活躍用戶達到20億，Threads月活躍用戶超過5億，使其成為有史以來增長最快的對話應用。Facebook日活躍用戶超過20億已經有一段時間了。

WhatsApp啱啱創下了歷史消息記錄，在世界盃決賽期間每秒發送的消息峯值達到3000萬條。另外，Kunal Shah啱啱加入我們，擔任WhatsApp的新負責人，他創辦了印度最重要的支付公司之一，將成為團隊的重要補充。我們還從Meta超級智能實驗室發布了一些強大的新模型，並發布了新款眼鏡。總體而言，我們社區在各項應用中的規模和影響力非常驚人，這為我們向數十億人提供新創新提供了一個強大的平台。

擺在我們面前的機會是巨大的。首先，我們現在正處於這樣一個階段：我們對AI的投資正在加速我們核心業務的每一個主要部分。它們正在改善人們使用我們應用的體驗，為廣告商帶來更好的表現，並幫助我們的團隊構建新體驗並更快地發布產品。其次，我們正在開發新的個人代理，這將成為我們未來幾個月和幾年內下一波產品和收入線的基礎。第三，我們看到了向企業銷售的大型機會，包括API、商業代理、可能直接銷售計算能力以及我們為大型客戶構建的其他服務。今天我想花些時間詳細說明我們的投資如何產生成果，以及我們看到的長期機會。

在加速核心業務方面，我們在幾個領域看到了強勁而有希望的結果。在Instagram和Facebook上，我對我們將大型語言模型整合到推薦系統中的工作非常樂觀。LLM增加了對內容內容及其引人入勝的原因的第一性原理理解，以及對人們感興趣的內容和使用我們應用時的目標的更深入理解。這意味着我們可以展示更相關、更具吸引力的內容，更好地反映人們的目標和興趣。我們新的Muse圖像和Muse視頻模型也將極大地擴展人們可以在我們平台上發現的內容範圍。已經有兩大數據內容可供利用，首先是來自您的朋友和您關注的人的內容，其次是來自您不關注的創作者的內容。

但現在將有一個全新的、幾乎無限的個性化內容宇宙，這將使我們的服務對人們更有用、更具吸引力。對於廣告，我們正在使用LLM來改進我們系統預測和排序所展示廣告的方式。我們擴大了可以圍繞一個人的自然活動和廣告活動考慮的背景範圍，以確定廣告的相關性，從而在Facebook和Instagram上顯著提高了相關性和轉化率。按美元計算，我們的廣告業務報告的按年收入增長速度比其他任何公司報告的廣告業務都要快。

因此，這些AI投資正在獲得回報。我們還看到對我們新的AI驅動創意工具的大量需求。我們平台上的900萬家小型企業現在至少使用我們的一個AI廣告創意工具，我們正在推出新的端到端創意解決方案，幫助廣告商將表現數據轉化為他們的創意決策。Muse Image將進一步推動這一點。該模型可以分析圖像，改進自身工作，並根據廣告商輸入產生更好的廣告變體。到目前為止，我們得到了很好的反饋。我們還啱啱推出了Meta One，這是一種新的訂閱服務，在我們的應用中提供更多工具和AI功能。隨着需求的增長，我們還將提供各種不同的層級和定價選項。

我也對AI如何幫助我們的團隊加速產品開發感到興奮。今年早些時候，我們發布了Instagram Instance。我們還啱啱推出了forum，一個獨立的群組應用，以及seller，一個獨立的市場應用。我預計發布新應用會變得容易得多。因此，我們計劃開發更多創意，並像我們對Threads所做的那樣，使用我們的推薦系統將它們擴展到會發現它們感興趣的人。Meta超級智能實驗室推出已經一年多，我們的發展軌跡很穩健。上個月，我們發布了Muse Spark 1.1和Muse Image。自從我們重建Meta AI並整合Muse Spark以來，每天與助手互動的人數增加了60%，並且周按月繼續快速增長。

Muse Spark 1.1是一個強大的編碼模型，非常高效，擅長計算機使用、工具使用和多模態理解。它可通過我們新的公共API獲得，我們將在未來幾周內通過合作伙伴渠道和更多編碼代理增加分發。我們還在構建功能，使企業更容易採用Muse Spark，這是我們預計將繼續關注的領域。我們如此專注於讓Muse Spark在功能上表現出色的原因之一是，我們認為在發布與我們使命和業務一致的幾種代理方面存在非常大的機會。首先是個人代理。很快，我們將擁有可以全天候為您工作的代理，幫助您實現目標，改善您的生活、健康、人際關係、財務狀況，無論您想要什麼。

代理真正興起的第一個領域是編碼。但工程師更具技術性，願意花時間使這些代理工作。因此，要構建出色的個人代理，這需要是一個出色的消費產品，開箱即用，並且足夠簡單，讓數十億人能夠採用和使用。我對此感到非常興奮，我們很快將有更多信息分享。隨着我們走向一個我們都與多個代理互動的未來，WhatsApp和我們的其他消息服務將變得越來越重要。WhatsApp已經是人們與Meta AI互動的主要界面，隨着我們在消息應用中為更多代理構建平台，我們將創新如何提供私密且安全的AI體驗。本季度我們在WhatsApp和Meta AI應用上推出了隱身模式，允許人們與助手進行私密對話，即使Meta也無法看到。我們還計劃將強大的隱私和安全性作為我們正在構建的代理的基本組成部分。

我也對我們的商業代理進展感到非常興奮。本季度我們在WhatsApp和Messenger上全球發布了Meta商業代理，每周已有超過100萬家企業使用它們與客戶交談或完成銷售。我們現在也在Instagram上推出商業代理。有趣的是，讓代理每天與您的客戶交談，它會隨着時間的推移學習，並可以將所有見解帶回來給您。因此，我們正在構建更多功能來總結所有這些對話，消化一夜之間發生的事情，並呈現客戶的需求。很快它將更進一步，包括建議發展業務的方式，為您提供競爭情報以及關於哪些有效哪些無效的實時見解。

隨着時間的推移，我們希望將其構建為「一站式業務」服務，可以幫助您使用Meta平台啓動和運營整個業務。關於我們將如何將這些貨幣化，我們有訂閱、基於數量的定價的組合，我預計我們將繼續發展更多這些產品，使其像我們的廣告系統一樣，企業只有在我們的幫助取得成果時才付費。隨着時間的推移，這將讓我們在我們的計算能力上運行高效的拍賣，類似於我們今天為廣告商所做的那樣。

隨着AI在我們產品和業務中的使用持續增加，我們將繼續積極投資基礎設施以滿足需求。昨天，作為我們Meta計算計劃的一部分，我們宣佈與BlackRock建立新的戰略合作，在德克薩斯州埃爾帕索開發一個1吉瓦的新數據中心。總體而言，我們預計我們計算的很大一部分將用於訓練我們的模型、發展我們的核心業務以及提供個人代理和新產品。但我們也期望為大型客戶服務發展出龐大的業務。

我們已經構建了API。我們正在推出商業代理。我們收到了大量關於計算的報價，價格遠高於我們支付的價格。我們的路線圖上還有更多的編碼和生產力工具。我們很快將分享更多相關信息。隨着我們接近個人超級智能，我們還將需要硬件，讓您能夠無縫地與之互動。眼鏡是理想的外形，因為它們可以全天陪伴您，並且可以在不將您從當下抽離的情況下為您提供幫助。我們的眼鏡仍然是有史以來增長最快的消費電子產品之一，我們繼續擴充產品線。我們啱啱發布了與EssilorLuxottica合作開發的自家系列，包括一款我們與Kylie Jenner設計的款式。

它們是首批開箱即搭載Muse Spark的眼鏡，因此它們可以理解您所看到的，並給出更有幫助的回答。早期銷售強勁，超出我們的預期，我們將在今年9月23日的Connect大會上分享更多關於我們眼鏡產品線的信息，所以我鼓勵大家屆時收看。在我結束之前，我想提一下，我啱啱發表了一篇專欄文章，闡述了我為何如此樂觀地認為我們正在為每個人建設一個積極的未來。在Meta，我們一直致力於構建技術，將力量交到人們手中，讓他們能夠與關心的人聯繫，並以他們想要的方式塑造世界。

這就是為什麼我們始終專注於讓我們的產品對每個人都負擔得起且易於使用，這一策略對我們的社區和業務都大有裨益。當我們進入下一篇章時，同樣的理念指導着我們開發AI的方法。我們是唯一一家主要目標是將超級智能直接交到人們手中的大型科技公司。我們不是集中化超級智能，而是專注於廣泛分發，並賦予每個人能力，將其引導到對他們重要的事情上。這是社會取得進步的一貫方式。

我認為這些是構建積極AI未來的正確價值觀。如果我們幫助構建這個，那麼我認為我們也將繼續建立一個非常強大的業務。以上就是我今天想預先介紹的所有內容。AI正在改善我們的核心業務。它使我們的應用更相關，為企業帶來更好的結果。我們開始交付更多新穎的產品，很快我們也會在這方面有更多進展。我們正在積極投資，因為潛力巨大，我們知道有很多方式可以在這裏創造價值。一如既往，我感謝大家與我們一同踏上這段旅程。現在有請Susan。

Susan Li，首席財務官：

謝謝Mark，大家下午好。讓我們從我們的部門業績開始。除非另有說明，所有比較均為按年。第二季度應用家族總營收為604億美元，按年增長28%。第二季度應用家族廣告營收為594億美元，按年增長27%，按固定匯率計算增長26%。第二季度，我們各服務提供的總廣告展示次數增加了14%。所有區域的展示次數增長均表現良好，這得益於用戶參與度和用戶數的增長以及廣告加載率的優化。

全球平均每條廣告價格按年上漲12%，這得益於廣告表現提升、相對於去年第二季度宏觀環境的改善以及匯率帶來的利好。這部分被強勁的展示次數增長所部分抵消，尤其是來自貨幣化水平較低的區域和界面。應用家族其他營收首次達到10億美元，按年增長73%，主要由WhatsApp付費消息和訂閱收入推動。

在Reality Labs部門，第二季度營收為4.31億美元，按年增長16%，得益於AI眼鏡收入的強勁增長，部分被Quest頭顯銷量下降所抵消。現在來看我們的合併業績。第二季度總營收為608億美元，按年增長28%，按固定匯率計算增長27%。第二季度總支出為420億美元，按年增長55%，其中包括24億美元的法律訴訟相關費用和12億美元與2026年5月裁員相關的遣散費用。按年增長主要由於員工薪酬、基礎設施成本、法律相關成本和第三方AI代幣成本的增加。除去之前提到的遣散費用，員工薪酬的增長是由過去一年新增的技術人員（特別是AI人才）推動的。基礎設施成本的增長是由於折舊增加、數據中心運營成本和第三方雲支出增加所致。

第二季度末，我們擁有超過75,000名員工，比第一季度下降3%。該總數包括受2026年5月裁員影響的約8,000名員工。我們預計大多數受影響的員工將在2026年第三季度末不再計入我們的員工人數。第二季度GAAP營業收入為188億美元，按年下降8%，營業利潤率為31%。除去第二季度的法律費用和遣散費用，我們的第二季度營業收入將按年增長9%。本季度稅率為16%。淨利潤為158億美元，每股收益為6.18美元。資本支出，包括孖展租賃的本金支付，為311億美元，由對服務器、數據中心和網絡基礎設施的投資驅動。自由現金流為7.84億美元。本季度末，我們擁有903億美元的現金和有價證券，以及837億美元的債務。現在來看業務表現。

驅動我們收入表現的主要因素有兩個：我們為社區提供引人入勝體驗的能力，以及我們隨着時間的推移將這些參與度有效貨幣化的能力。在第一點上，我們繼續從內容推薦計劃中獲得顯著收益。在Instagram上，本季度全球使用時長按年增長了兩位數，這主要得益於我們對信息流和Reels推薦的改進。在Facebook上，全球視頻觀看時長按年增長9%，在美國和加拿大增長超過10%，這得益於排序的改進。

我們發現LLM在提供排序和推薦增益方面的能力越來越強。首先，它們通過理解內容實際內容並生成更好的訓練數據，使我們現有的系統更加智能。其次，LLM驅動的代理還通過評估內容質量、檢測趨勢和測試排序變化來幫助工程開發。今年早些時候，我們達到了一個里程碑，Instagram上的每個公開Reels和信息流帖子都自動通過LLM處理，並從主題到語氣等多個維度進行分析。

我們也在努力將更多的Facebook界面納入其中。然後，這些信號可以傳遞給下游應用，用於排序、推薦和內容政策執行，這是實現更大個性化關鍵基石。本季度，我們還開始使用我們的Muse模型系列進行內容理解，包括視頻主題分類和摘要等信號，並且我們看到了積極的初步結果。

最後，我們的推薦也變得更加個性化，在呈現更多新鮮內容的同時，給予人們更直接的控制權，讓他們決定自己看到什麼。在Reels上，我們發布了迄今為止最大的單次排序改進，將更快的推理與利用更深層用戶歷史記錄的新架構相結合，以改進預測。這使Instagram上的進站次數增加了15個點子，在轉發和觀看時長方面尤其強勁，這兩者都是內容與用戶匹配度提高的有力指標。

我們現在正將其引入信息流，初步結果看起來相當。我們也更快地將新內容帶給人們。我們在更實時的基礎設施和新視頻建模改進方面的投資，使我們最大的排序模型現在能夠在創作時識別出高質量的新Reels。在Instagram信息流中，超過一半的推薦內容現在發布時間不足一天，是一年前的兩倍多。我們也在給人們更直接的控制權，讓他們決定看到的內容。

如今，Instagram用戶可以訪問Youralgo頁面，該頁面允許用戶編寫自然語言提示來調整他們的推薦。同樣，在Facebook上，我們推出了Shape Your Feed。早期結果顯示，使用該功能的用戶留存率超過80%。展望未來，我們正在執行開發下一代推薦系統的長期工作。這包括構建旨在同時支持自然內容和廣告推薦的基礎模型，以及開發LLM原生推薦系統。

我們在今年上半年達到了第一個研究里程碑，即使用推薦數據持續預訓練一個大規模模型，並在此過程中觀察到健康的擴展規律。我們對這一里程碑感到鼓舞，並預計在下半年會繼續取得進展。轉向我們收入表現的第二個驅動因素，即提高貨幣化效率。這項工作的第一部分是優化自然參與度內的廣告水平。在這裏，我們繼續增強我們的系統，以在最佳時間和位置展示廣告。在第二季度，我們還擴大了廣告在新界面上的可用性，包括完成Threads上的全球廣告擴展。在WhatsApp上，我們引入了對更多類型廣告目標和廣告商業績目標及狀態的支持，並繼續按計劃推進全球發布。轉向提高貨幣化效率的第二部分，即為使用我們服務的企業提高業績。

在我們的廣告系統內，隨着我們部署更復雜和更具預測性的模型，我們正在實現性能提升。本季度，我們推出了Meta生成式推薦器，這是我們的廣告系統工作方式的一種範式轉變。我們現在不再對每個可能的廣告進行單獨評分，而是使用LLM來共同推理廣告內容和用戶偏好，並預測適合每個人的最佳廣告。這使得我們的廣告匹配更加智能和精確，從而為廣告商帶來複合性的性能提升。

我們將第一個生成模型部署到我們的廣告檢索系統中，並看到了廣告表現的顯著改善。早期使用LLM來更好地理解用戶偏好的試點項目，使Instagram上的應用內事件轉化率提高了1%。在第二季度，我們還推進了用戶理解模型，以分析廣告和自然活動，並同時改善用戶體驗和廣告商表現。

結合我們的GEM模型用於廣告排序和序列學習，這些進步使Facebook上的廣告點擊量增加了8.3%，轉化率提升了15.7%。我們還利用AI賦能企業更輕鬆地管理其營銷活動、開發廣告創意並與客戶互動。我們的AI驅動的Advantage Plus端到端解決方案持續增長，年度營收運行率超過750億美元。我們正在努力深化採用率，因為利用多種工具的廣告商會看到複合性的性能提升。

我將分享一個例子，說明Advantage Plus如何為中小企業顯著簡化並提高效果營銷的效率。（聽不清），一家印度的在線服裝品牌，之前在每個營銷活動上手動設定Facebook和Instagram廣告。在採用Advantage Plus銷售活動併疊加AdvantagePlus受衆、版位和預算優化後，他們的購買量提升了13%，廣告到購物車的轉化率提高了16%。我們的Gen AI廣告創意工具的採用率持續擴大，超過900萬家小型企業至少使用了一種AI創意工具。

圖像生成功能現在允許廣告商從現有內容中大規模製作更多創意，包括一項從視頻資產創建圖像的新功能，其採用率本季度增長了一倍多。我們還推出了一種新的端到端創意解決方案，為廣告商提供AI基礎設施，將實時表現信號轉化為他們的下一個創意決策，同時保持品牌標識和基調。我們從第一天起就與代理機構進行集成構建，因此團隊可以在不離開現有工作流程的情況下診斷、生成和擴展高績效創意。展望未來，隨着Muse Image的推出，我們預計將進一步提升廣告商大規模生成高質量、符合品牌形象的創意的能力。

藉助Meta商業代理，企業能夠通過我們的消息應用更好地服務客戶，全天候響應問詢、推薦產品和處理支持。本月早些時候，我們還推出了Meta商業代理平台，該平台為企業提供了在WhatsApp上大規模構建、定製和部署其商業代理的基礎設施。該平台為大型企業提供了內置的企業級控制、護欄和測量工具，因此他們可以在客戶已使用的消息應用內定義規則並提供個性化體驗。Movita，巴西最大的租車公司之一，擁有近400個網點，在WhatsApp上部署了一個商業代理，在單次對話中處理從車輛選擇、定價到支付的整個預訂流程。

回頭客只需三條消息即可完成預訂。在一個月的時間內，Movita報告稱通過WhatsApp的每日預訂量按年增長了44%，並且該渠道中85%的對話完全由AI代理解決，無需人工協助。我們還在構建其他變現我們生態系統的方式。另外兩個收入來源是訂閱和通過API將我們的競爭模型貨幣化。Meta One是我們訂閱產品組合的演進，旨在為日常用戶、企業和創作者創造更多價值，讓他們獲得更多功能和AI工具來創作、聯繫和脫穎而出。我們很高興能將此帶給更多用戶，並繼續為我們的訂閱者構建增強工具。我們最近還以具有競爭力的價格推出了一個高智能模型API，並對初步結果感到鼓舞。我們最近使Muse Spark可供美國開發者使用，擴大了其分發範圍，並使開發者更容易採用該模型。

我們預計很快會將模型API推廣到更多分發渠道，在更多國家/地區提供，並向企業開放。我們構建產能的方法受到幾個關鍵因素的強烈影響。首先，構建基礎設施的廣泛環境在短期和長期時間範圍內都是動態和不確定的。行業歷史上對這一波AI採用的產能建設不足，使得現有產能（包括我們自己的產能）極為寶貴。從長遠來看，供應鏈需要建立起來，以支持我們和其他人預計為AI體驗所需的產能。其次，我們對利用產能來擴展和構建我們現有體驗以及繼續投資於將創造大量新機會的基礎模型的能力有很高的信心。因此，我們目前的計劃旨在最大化2026年和2027年的產能。過去當我們擁有增量產能時，它已被證明在擴展體驗方面非常有價值，我們相信在這個時間範圍內這一點同樣成立。

從長遠來看，確切的用量增長曲線更難預測，但我們相信我們的分發優勢將使我們有機會為每個人提供有價值的AI產品，無論是我們的36億用戶還是數百萬企業。無論我們的模型是否處於前沿，這一點都應該成立，但我們相信處於前沿將解鎖可能需要額外計算能力的新市場和機會。因此，我們的長期產能策略旨在通過鋪設數據中心和網絡基礎以適應未來的服務器決策，為我們提供在2028年及以後繼續增長計算能力的靈活性。這些資產的長期性質天然提供了靈活性，使我們能夠根據AI採用的節奏調整我們的投資。

此外，我們一直在內部定製芯片等領域進行戰略投資，這將提供長期的戰略靈活性和供應鏈槓桿。這將有助於在這些長期投資上獲得更好的回報。最後，我們相信整體行業產能將在可預見的未來保持緊張。正如我們之前所說，我們堅信我們正在構建的模型、消費體驗和企業產品將是我們基礎設施的最佳和最高投資回報率的用途。這些企業產品有潛力採取多種形式，正如Mark提到的，工具、我們的API或直接貨幣化計算能力，考慮到巨大的市場需求。我們期望對這些機會保持靈活，將幫助我們在保持戰略靈活性的同時，在我們需要時擁有計算能力，並為我們提供多種途徑來產生超出預期的投資資本回報，從而更有效地為我們的建設提供資金。

在為這些基礎設施投資提供資金時，我們資產負債表的實力使我們能夠從廣泛的市場吸引資本，以補充我們業務產生的現金流。我們昨天與BlackRock的公告是我們可以構建合作伙伴關係以補充我們構建基礎設施產能方法的一個例子。現在來看我們的財務展望。我們預計2026年第三季度總營收將在610億至640億美元之間。我們的指引假設基於當前匯率，外幣匯率將對總營收按年增長造成約1%的拖累。關於支出和展望。我們正在提高支出展望的下限，以納入第二季度確認的24億美元法律訴訟相關費用。

我們現在預計2026年全年總支出將在1650億至1690億美元之間。我們繼續預計今年的營業收入將高於2025年營業收入。我們預計2026年資本支出（包括孖展租賃的本金支付）將在1300億至1450億美元之間，較我們先前1250億至1450億美元的展望有所收窄。如果我們的稅收環境沒有變化，我們預計2026年剩餘季度的稅率將在15%至17%之間，高於我們先前13%至16%的展望。

最後，我們繼續關注可能對我們的業務和財務業績產生重大影響的活躍法律和監管事項。例如，我們在多個市場繼續看到與青少年相關問題的審查，並且今年在美國有幾起與青少年相關的審判，這可能最終導致重大損失。最後，我們的業務勢頭在第二季度持續，核心廣告和參與度舉措執行強勁。我們還在推進將個人超級智能帶給每個人的努力，推出了令人興奮的模型，並預計在今年餘下時間通過新產品延續這一勢頭。至此，Krista，讓我們開始問答環節。

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問答環節

操作員：

謝謝。我們現在將開啓問答環節。（操作員說明）你們的第一個問題來自摩根士丹利的Brian Nowak。請繼續。

Brian Nowak，分析師：

感謝回答我的問題。我有兩個問題，一個給Mark，一個給Susan。Mark，感謝您提供關於消費級和商業代理、API工具和計算租賃等新產品管線的豐富信息。這裏有很多機會。我的問題是，當您審視這些機會和當前產品的狀態、計算能力時，您預計哪些機會能夠在‘26年和‘27年率先實現規模化，從而向投資者展示可量化的實質性投資資本回報？

然後Susan，關於‘27年產能和翻倍產能有一些公開評論，感謝您對資本支出的說明。關於‘27年資本支出有任何早期評論嗎？哪怕是關於上行來源或下行壓力的思路，以幫助我們思考為這一多年建設提供孖展的不同方式。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

我可以回答第一個問題。關於不同的機會和我們如何考慮計算能力，總體而言，相當大一部分計算能力用於訓練。作為一個領先的實驗室訓練模型，我認為這是一項重要的投資。但其餘的則用於一系列不同的產品和收入機會，這涵蓋了從優化和改進我們的核心業務，到我們即將發布的新消費產品，再到API、商業代理工作、我提到的路線圖上的開發者工具工作，以及直接銷售計算能力的機會，我提到我們收到了大量報價，價格遠高於我們支付的價格。

思考這個問題的關鍵在於，我們相信銷售智能的利潤率將持續顯著高於直接銷售計算能力。但我們認為，顯然銷售計算能力也有很大的機會。所以，我們正在思考——我想你問的是哪個領域可能規模化最大，但實際上，我對所有這些領域都將實現有意義的增長相當樂觀。我認為我們很快將在其中幾個方面分享更多信息。

Susan Li，首席財務官：

Brian，關於你的第二個問題，我們目前不提供2027年資本支出的具體展望。基礎設施規劃仍然高度動態，即使在今年，我們的展望中也包含了一系列可能的結果。我在主要發言中提到了我們當前基礎設施計劃的一個重點，即致力於最大化2026年和2027年的產能，並給予我們在‘28年及以後繼續增長的靈活性，同時也讓我們能夠在評估‘28年及以後的實際需求時做出服務器決策。

所以我們仍在研究未來幾年我們的產能需求。總的來說，我們認為近期產能比長期產能更有價值，而且這仍然是一個非常動態的規劃過程。

操作員：

您的下一個問題來自高盛的Eric Sheridan。請繼續。

Eric Sheridan，分析師：

感謝回答我的問題。如果可以的話，我有兩個問題。當您界定企業機會時，您認為其中有多少是基於您已建立的進入市場策略（作為現有廣告和營銷業務的延伸）目前即可獲得的，而又有多少需要構建新的進入市場策略才能抓住？然後，Susan，如果我能再插進第二個問題。當您考慮未來幾年的業務資金來源時，您提到了昨天宣佈的交易，作為探索為未來義務孖展方式的一個例子。我們不斷收到投資者關於如何考慮債務和股權以及資金來源組合的問題。從理念上講，你們如何平衡在支出上的雄心和對資本的需求？非常感謝。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

好的。我可以談談第一部分。對於企業，我認為將是現有業務的延伸和新建業務的結合。現有業務實際上是在向營銷人員和企業銷售，這些企業基本上是面向客戶，試圖接觸客戶並直接向他們銷售。顯然，這佔據了Facebook和Instagram業務的絕大部分。我們相信有機會通過消息應用和其他服務，利用商業代理繼續與客戶互動，並像廣告系統一樣，有效地在我們為企業取得成果時獲得報酬。

因此，我們認為這是對我們與數百萬廣告商和數億使用我們平台的小型企業現有銷售和合作伙伴關係的自然延伸。所以，我認為這對我們來說應該是一個相當自然的機會，我們正專注於以一種不試圖在短期內最大化銷售額的方式交付它，而是最大化對用戶的成果，並建立一個穩健的拍賣機制，這是我們長期看到能很好地服務業務的方式。還有其他企業客戶，我認為我們也將越來越多地服務他們。

我們正在構建編碼和內部生產力工具，部分原因是我們需要為自己構建。我們需要確保擁有適合我們自身調優的工具，既然我們現在有了這些，我們認為有巨大的機會去服務，無論是小型企業還是大型企業。這與我們歷史上擅長的能力有所不同，我們將很快分享關於如何構建這方面的更多信息。

但我認為這方面機會非常大。我對此的看法是，顯然計算方面有很多新聞，但我認為企業機會是所有不同事物的總和。它不僅僅是銷售計算能力，還包括API服務、生產力服務、為業務非營銷部分提供的商業代理，這些都是整體產品的一部分。

我認為那裏有非常非常大的機會。因此我們非常關注這一點。這將是公司需要構建的新能力，但我認為這是非常重要的能力，這樣我們才能確保最大化面前的機會。

Susan Li，首席財務官：

Eric，關於你關於資金來源的第二個問題，這是我們一直在認真思考的問題，因為我們正在為未來進行財務規劃。顯然，我們強勁的運營現金流使我們在為基礎設施擴建提供資金方面處於優勢地位。但近年來我們也一直在發展我們的資本結構，包括增加債務比例，以努力降低我們的資本成本。

我們發現，在我們投資於本身具有長期視野的舉措（尤其是AI基礎設施項目）時，繼續增加成本效益高的長期資金來源是審慎的做法。我們還拓寬了孖展渠道，包括像我們昨天與BlackRock宣佈的合作伙伴關係，我們將繼續在未來評估項目時，審慎評估不同的資金來源。

操作員：

您的下一個問題來自伯恩斯坦的Mark Shmulik。請繼續。

Mark Shmulik，分析師：

是的，感謝回答我的問題。Mark，每個人都有一個故事，某人從硅谷回來，深度編寫代碼，用AI構建代理，然後他們回家告訴父母，他們用AI的方式錯了，它就像一個高級搜索工具。消費者行為總是很難預測，但閱讀您關於「AI for everyone」的專欄文章，您如何看待消費者採用是否能彌合這一AI實用性差距？我們是否正處於某種突破的邊緣，還是我們只需要更有耐心？謝謝。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

嗯，我認為有些事情已經突破了。關於AI與其他技術相比，有趣的一點是，大約每隔一年（這個周期可能會加速），每隔一年你就會獲得新的能力，從而創造新的可能產品線。所以顯然有面向消費者的AI助手市場，這就是我們通過Meta AI所做的，以及競爭對手在該領域的產品。然後在過去一年，我認為編碼代理市場增長非常快，這是第一個真正的代理市場。我認為編碼之所以首先出現有幾個原因，對吧？你有願意花時間讓它工作的技術客戶。編碼本質上是數字化的、閉環的活動。所以在某些方面，它有點像一個更容易訓練的系統。但我們的賭注——或者說我們在此做出的一個賭注是，我們認為消費者個人代理最終將成為一個極其重要且龐大的市場。

我認為，如果你展望五年後，無論你希望那個時間段是多久，沒有數十億人擁有一個了解你目標、全天候為你工作以實現你目標的個人代理，無論你關心的領域是什麼，無論是幫助你改善健康、愛好、個人財務、提高家庭管理效率，還是改善和增強你的人際關係、幫助你的事業，幫助所有這些不同的事情，這種可能性極低。

這是非常非常深層次的用例集。但如你所說，我認為為消費者構建與為開發者構建略有不同。如果你為消費者構建，特別是如果你試圖構建的不是給幾百萬人用，而是給幾十億人用的東西，它就需要能直接工作，對吧？它需要簡單。我認為我們今天看到的許多代理、許多原型代理的問題是，它們需要大量調試，你需要進入終端才能設定好。

你啓動一個用例，看起來有點神奇，但可能隨着時間的推移會崩潰。我認為能夠提供「開箱即用」個人代理的公司，這將成為AI領域的下一個主要機會之一。除了我們在Meta AI、商業代理以及所有這些其他事情上的工作之外，我們對此感到非常興奮，同時我們也在開發我們認為將繼續推進新能力以創造新產品線的模型。所以這就是我們非常樂觀的原因。現在，我們將在不久的將來某個時候發布這個產品，那將非常令人興奮。

我們還沒有做到。所以，關於這一點，在財報電話會議上我能說的也就這麼多了。但我認為這是一個非常大的機會，我認為幾乎是必然有人會去做的。我認為這確實發揮了Meta作為一家公司的優勢——我們構建覆蓋數十億人的消費產品。一旦我們讓某些東西運轉起來，我們非常擅長將其擴展到大量用戶，我們擅長構建能夠支持這些密集型應用的基礎設施。所以我對這一點感覺非常好。我理解我們需要為我們的社區交付它，這正是我們非常專注的事情。

操作員：

您的下一個問題來自摩根大通的Doug Anmuth。請繼續。

Douglas Anmuth，分析師：

太好了。感謝回答我的問題。一個給Susan，一個給Mark。Susan，您談到了LLM在提供排序和推薦增益方面能力越來越強。您能否詳細談談這裏的路線圖，以及我們在利用更好的模型和更多計算方面進展到了什麼程度？然後，Mark，關於外部將您的計算能力貨幣化的報價數量，您同時也在從多個第三方購買容量。所以希望您能幫助我們理解其中的一些區別？僅僅是時機和過渡問題，還是訓練與推理的區別，以及利用最適合每種任務的芯片？謝謝。

Susan Li，首席財務官：

謝謝Doug。我先回答關於推薦路線圖進展的問題。首先，我們當然看到在今年剩餘時間和2027年還有進一步改進推薦的空間。我們預計這將幫助我們在Facebook和Instagram上推動更多的參與度提升。我想強調幾點。首先，我們將繼續使推薦更加個性化和與用戶興趣相關，這部分是通過推進我們的推薦模型和架構，以更精確地捕捉用戶興趣，並更快地響應用戶在特定時刻關心的事物。我們的AI投資將在實現這一願景中發揮重要作用，包括擴展基於LLM的內容理解，以更深入地理解用戶重視的帖子和創作者，更精確地捕捉用戶興趣，並更快地響應用戶在當下關心的事物，以及使用AI來呈現高質量、新鮮和熱門的內容，並減少低質量內容的份額。

其次，我們繼續改進我們的數據基礎設施，以使我們的模型能夠訓練更多數據並更有效地利用這些數據。我們在描述用戶過去互動過的內容方面增加了更多細節，並用更精細的內容豐富了過去的用戶互動序列。這使得我們的模型能夠更精確地學習哪些互動對用戶更有價值或更不重要。我們繼續擴大訓練中使用的用戶互動序列的長度，以及我們在Facebook和Instagram上的模型架構的複雜性，以利用更大的數據集。

然後，我們已經在使用LLM進行內容理解方面取得了重大進展，鑑於它們能夠更深入地理解內容，我們將進一步將它們整合到我們的推薦和內容政策執行堆棧中。而且，我想說，總的來說，我們對這一系列工作非常樂觀。

我們還投資於使用基於LLM的代理方法來改造我們的推薦系統，並且今年上半年來自我們排序代理的發布數量有所增加。這也幫助提高了我們工程師的生產力，這也是我們感到非常興奮的另一條路徑。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

好的，我可以回答第二部分。我認為你的問題是關於我們如何看待收到的銷售計算能力的報價，但同時我們也在購買計算能力。我的意思是，高層次的觀察是，根本沒有足夠的計算能力來滿足所有需求。這就是為什麼我們看到，基本上我們收到了大量關於我們擁有計算能力的報價，但我們也有很多我們認為非常有價值的內部用途。

現在，在運營業務方面，顯然我們需要做出的一個常見權衡是，你今天將其貨幣化多少，與為未來開發未來資產。我認為這始終是一個組合，對吧？你不只想做長期的事情，也不想不做任何短期的事情，不想不去驗證近期的市場。但我也認為，僅僅出售所有的計算能力並獲取短期利潤是愚蠢的。

但當你有機會在其上構建智能時，這將是一個倍數，並在其基礎上覆合計算能力的價值。所以我認為答案正是我們正在做的，即基本上使用我們的大量資本來構建計算能力，對我們有能力在合理時直接貨幣化計算能力充滿信心，同時也知道我們有許多不同的用例來貨幣化計算能力之上的智能。

包括我們談到的企業用例，包括我們談到的消費者用例，還包括核心業務，這甚至不一定是我們沒談到的新產品，而是利用它來進一步增加智能，改進核心服務中的排序、推薦和廣告。所以我認為所有這些都是真實的。這創造了一種動態，即我們現在投資建設這些數據中心，它們將在未來的某個時間點上線。

顯然，在它們上線之前你不會從中獲得價值。但基本上我們看到對這些的需求都非常大，並希望最大化機會來構建所有這些不同的業務。

操作員：

您的下一個問題來自美國銀行的Justin Post。請繼續。

Justin Post，分析師：

很好。謝謝。Mark，您大約一年前聘請了AI實驗室的高級領導。您能否談談實驗室的表現如何？您認為華爾街是否會真正看到產品速度在模型、芯片或其他方面出現上升？然後，您認為實驗室正在構建什麼樣的可持續競爭優勢？謝謝。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

是的。所以，我的意思是，我對我們目前的發展軌跡相當滿意。我們已經發布了一些在我們的早期擴展階梯上令人印象深刻的模型。正如我所說，我們正在擴展更大、更先進的模型，我們也對此感到興奮。我認為這裏有智能方面，也有數據方面。我認為在任何你想要進入的產品類別中，都會存在某種飛輪效應，你可以從該社區人們使用產品的行為中學習。所以，你在那方面做得越好，得到的反饋就越多，然後這不可避免地會使產品更好。所以我認為這是一個人們可以理解地癡迷於智能的領域，但數據和服務用戶的知識部分確實非常重要。

如果你談論的是個人超級智能，那麼顯然，對一個人生活中發生的一切及其目標有一個非常清晰的思維模型將是其非常重要的一個方面。某些公司在不同市場和該領域不同部分擁有不同的優勢。但我認為，提前在這些不同事情上工作的部分原因是，首先，技術是通用的。

所以當你構建出智能時，它可以應用於許多不同的用途。然後你想投資於在這些用途上建立飛輪效應，因為我認為這是你如何隨着時間的推移建立可持續優勢的方式。但我認為我們在Meta已經明確表明，當我們有一個有效形式的產品時，我會說，我們可能是世界上最好的公司，能夠將這些體驗擴展到數十億人。

所以我對個人代理工作感覺很好。我對商業代理工作感覺非常好，我們已經有我們的廣告客戶基礎和我們服務的小型企業，以及我們擴展和推廣它們的能力。我認為這些也是持久的優勢，以及我們在它們之上建立的數據飛輪效應。然後，顯然在研究方面，你想建立良好的文化。我的意思是，這只是基本的事情，但我覺得你只是要確保你以一種管理良好、持續穩定、低戲劇性、複利增長的方式建設團隊，這是你追求的目標。我認為如果你能做好，那麼這也許不是一個清晰的數學解釋，但我認為這就是商業運作的方式。所以，是的，這就是我們所做的。

操作員：

您的下一個問題來自巴克萊的Ross Sandler。請繼續。

Ross Sandler，分析師：

是的。嘿，Mark。繼續關於AI實驗室的評論。Muse Spark 1.1非常接近前沿，但它處於智能譜系的低端，我應該說是低成本端。從您上一個回答聽起來，您認為在低成本端和更昂貴的高性能端競爭都很重要。您能稍微談談這個嗎？然後，您實驗室的領導層也談過要回到開源，回到你們幾年前的狀態。那麼這如何融入戰略，以及圍繞AI產品和模型貨幣化的所有這些討論？非常感謝。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

是的。所以，讓我稍微深入一下這方面的科學過程。基本上，在訓練大型模型的每個階段，你都會看到新的行為。所以基本上，你想要做的是從訓練較小的模型逐步建立到構建更大的模型。我們到目前為止發布的模型是基於——在攀登擴展階梯的某個規模上，我們正在繼續擴展更大的模型。

所以我認為對於Muse Spark 1和Muse Spark 1.1，我認為對於該模型的規模、實驗室發展階段來說，它們是非常令人印象深刻的模型，我對它們感覺很好。你也希望擁有更先進的模型，這就是為什麼我們正在擴展更大的模型，這就是為什麼我們正在圍繞這個建立大量研究基礎設施。但與此同時，我們也希望有好的、更高效的模型，這些將是我們大規模向消費者提供的很多服務。

但如果你服務數十億人，你希望有能力為非常困難的問題使用更先進的模型，你也希望有能力為絕大多數提示使用更簡單、更高效的模型。所以我認為兩者都非常重要。效率確實很重要，但我也認為我們希望能夠為世界各地的企業和客戶解決最困難的問題。

所以我們兩者都關心。關於開源，我們一直認為開源是生態系統的重要組成部分，對世界有益，它創造了對我們有益的反饋循環，讓社區投資於我們的基礎設施棧，以及我們的工作並貢獻改進。但我們一直說我們將採取開源和閉源混合的方式。這一點仍然成立。現在，在擴大Meta超級智能實驗室的過程中，實際上在某種程度上反直覺的是，做開源模型需要更多工作，因為如果你做一個只為自己用例構建的封閉系統，它可能會更粗糙一些。而如果你將其開源發布，會用於很多事情，你希望它更全面。

我只是想確保MSL團隊能夠不受限制地構建我們所能達到的最智能模型，我們預計我們將在不久的將來某個時候恢復發布一些開源模型。但就像我們一直說的，我們對此並不教條。我們認為開源很重要。我們想為那個生態系統做出貢獻。我們計劃結合開源和閉源模型。

操作員：

我們還有時間回答最後一個問題，這個問題來自富國銀行的Ken Gawrelski。請繼續。

Ken Gawrelski，分析師：

謝謝。如果允許的話，我有兩個問題。首先，Mark，我想再次觸及您剛纔關於開放權重模型的觀點。關於這個話題有很多討論，您也參與過評論。為什麼或為什麼不？這會改變Meta開發封閉專有前沿模型的觀點嗎？如果開放權重模型 proliferate（普及），是否存在機會，使得Meta不必開發自己的前沿模型？這是第一個問題。

第二個問題，如果需要的話，我想向Susan確認一下。您在準備好的發言中提到，計劃最大化‘26年和‘27年的產能。這是一個需求還是供應的評論？意思是，您是在暗示Meta計劃在‘27年前內部使用所有已建成的產能？還是說，您將根據Meta產品和服務需求來評估‘28年及以後的擴建？謝謝。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

我可以回答開源問題。讓我看看，問題的本質是不是因為我們有一些開放權重模型，我們就可以依賴那些。我的意思是，目前，開源模型不如前沿模型強大。所以基本的答案是否定的。然後，還有一個總是存在的關於其他公司行動的長期政策辯論和問題，以及這是否是像Meta這樣的公司可以依賴的事情。

我認為那非常棘手。所以我認為在這兩個方面，我們相信我們能夠做得更好，我們認為依賴存在風險。我不認為那是正確的做法。我認為我們是一家——如果你從整體上看Meta，很多人看到的是表面層，我們構建了一些社交媒體應用，我們有廣告業務，但我們實際上是一家全棧科技公司。

我們構建了自己的數據中心、基礎設施、芯片、底層軟件。當我們開始時，因為我的工程背景，我寫了很多系統代碼。Facebook成功的很大一部分原因是因為它確實能工作，對吧？當其他社交網絡無法快速高效地運行時，它確實能工作。我認為我們完全有能力構建更個性化、更優化、更高效的東西。

某些定性體驗，其他人甚至無法構建，因為我們一直深入整個技術棧。在我看來，擁有自主構建模型的能力顯然將成為未來技術棧的重要組成部分，這就是為什麼這對Meta很重要，也是為什麼其他人關心開源，為什麼開源整體很重要，因為其他公司，即使他們沒有能力構建這些模型，也不想僅僅依賴少數幾個封閉實驗室。我知道開源模型在世界上有非常重要的地位。需要明確的是，這並不影響我談到的API機會或任何其他事情，因為仍然需要有人來運行模型、進行推理，並高效運行這些模型，擁有這樣做的計算能力將繼續成為商業優勢的來源。所以我不認為這些一定是相互矛盾的。

但當我看到世界各地許多有鑑別力的客戶和公司想要什麼時，他們會想知道他們掌控着自己的命運，他們可以信任他們使用的模型，他們的數據是安全的，不會發送給競爭對手等等。所以我認為開源將很重要，但我認為對我們來說，構建模型也將是其中的關鍵部分。

順便說一句，我知道所有的模型都在一套通用的評估標準上進行評估，然後被歸結為，好吧，某些模型與另一個模型相差幾分之內或什麼的，但它們確實有不同的技能組合，就像人一樣，對吧？就像人在某些領域有特長，有不同的個性，在不同的事情上表現有優有劣。如果你試圖為人們構建個人超級智能，或者為小企業構建商業代理，那可能需要一些與其他實驗室調優不同的技能。就像能夠在我們Instagram推薦、廣告系統上進行全棧工作是我們如何隨着時間的推移取得這些成果一樣，我相信構建全棧模型將在很大程度上成為我們如何為所有想要服務的不同客戶構建個人超級智能代理、商業代理以及所有這些不同用例的優勢。

因此，除了我們擁有的分發優勢和覆蓋所有這些人並擴展有效產品的能力之外，我認為這是很多持久的優勢，你構建出特定於該用例並在這些用例上卓越的東西。我的意思是，我知道這是一項巨大的投資，是一個很大的賭注。我們看到技術在起作用。我們對實驗室的發展軌跡感到滿意。我對即將推出的產品感到興奮，我們相信這會是一件大事。

所以，我的意思是，我知道這整個行業是一個大賭注。我個人的賭注是，那些投資於此的人將隨着時間的推移獲得回報並感到非常滿意。

Susan Li，首席財務官：

Ken，我將簡要回答你的第二個問題。當我們提到專注於‘26年和‘27年產能時，實際上有兩個因素。一是我們現在和可預見的未來都處於需求受限的狀態，這實際上也包括我們的核心業務，如果我們有計算能力，我們仍然有許多投資回報率為正的地方可以投入使用。

第二，當然，只是關於長期建設產能限制的不確定性，我們在之前的評論中談到了一些需要進一步建設供應鏈的需求。所以我認為在‘27年之後，當我們展望‘28年及更遠時，世界將會發生很大變化。我們自己的內部需求將會演變。到那時很多事情都已塵埃落定。因此，當我們今天考慮‘28年的規劃時，我們真正關注的是靈活性。這只是給我們擁有土地和電力的能力，但真正關於購買芯片和其他大宗商品的決策將在更晚些時候做出。所以目前，我認為我們知道在‘26年和‘27年有很多好的用例需要產能，這確實是我們建設的目標。

Ken Gawrelski，分析師： 很好。

Mark Zuckerberg，創始人、董事長兼首席執行官：

感謝大家今天參加我們的會議，我們期待很快再次與大家交流。