Meta高管解讀Q1財報：未來幾個月會發佈更多生成式AI相關產品
新浪科技訊 北京時間4月27日上午消息，Facebook母公司Meta今天發佈了該公司截至3月31日的2023財年第一季度未經審計財報。報告顯示，Meta第一季度總營收為286.45億美元，與上年同期的279.08億美元相比增長3%；淨利潤為57.09億美元，與上年同期的淨利潤74.65億美元相比下降24%；每股攤薄收益為2.20美元，與上年同期的2.72美元相比下降19%。
詳見：Meta第一季度營收286.45億美元 淨利同比下降24%
財報發佈後，Meta首席執行官馬克·朱克伯格（Mark Zuckerberg）、首席財務官蘇珊·李（Susan Li）等高管召開了分析師電話會議，回答了相關業務的問題。
以下是電話會議實錄：
摩根士丹利分析師Brian Nowak：我的第一個問題想問馬克，有關生成式人工智能（生成式AI）。請問您如何看待生成式AI以及相關擴散模型？比如大型語言模型（LLM）等。從長期來看，比如從未來的兩年、三年甚至五年來看，它們將如何影響Meta的廣告業務？
第二個問題想問蘇珊，問題有關Meta對2024年以及未來的招聘計劃。我看到有媒體報導稱Meta未來的員工年增長率可能在1%-2%。能否請您與我分享相關細節？另外，AI技術的運用將為Meta的長期招聘帶來怎樣的影響？
馬克·朱克伯格：在這裏我能與大家分享的細節不多，簡單談一談吧，Meta在未來幾個月會發佈更多與生成式AI相關的產品與服務，希望屆時大家能多關注。
總的來說，我認為生成式AI中蘊藏著巨大機遇。你的問題主要圍繞廣告商，但實際上我認為生成式AI能夠帶來更有吸引力的體驗，進而提高用戶參與度，而這本身就能夠為廣告商創造更多機會。
此外，從視覺角度來看，生成式AI還能夠幫助廣告商打造更多極具創意的機會。目前來看可能離實現還有一段距離，但我相信隨著時間的推移目標最終會實現。
在引入生成式AI之前，廣告商往往只告訴我們他們的目標，我們則需要盡一切可能、全方位思考滿足需求；現如今，隨著生成式AI的出現，它能夠代替我們完成許多創造性工作。從這一角度來看，擺在大家面前的確實是非常令人興奮的機遇。
還有一個非常有趣的應用便是將AI與商業對話相結合。現在有非常多的企業每天都需要回答用戶問題，與用戶互動、聊天。如果能將AI引入其中，數以千萬計的小型企業便可以用AI代替人工，幫助他們回答用戶問題，更多的企業也能負擔得起，省去了一筆人工費用。在我看來這也是生成式AI的應用前景之一。
總而言之，上述內容只是我們正著手研究的一部分。生成式AI的應用前景非常廣泛。正如我之前所說，Meta的每一款產品、每一項服務背後都會運用到AI技術，公司上下也都致力於AI研究。
蘇珊·李：你提到“有媒體報導稱Meta未來的員工年增長率可能在1%-2%”，我在這裏想和大家澄清一下。
這其實是馬克近期在Meta內部的一次員工問答會上談到的內容，當時他曾預計公司員工數同比增長在1%-2%。我在此想和大家做一個澄清，當時馬克說的其實是公司已定的員工預算。
在之前的財報會議中我們也曾與大家分享，過去半年多的時間里Meta一直處於“招聘停滯”狀態。隨著裁員工作在四月、五月逐漸完成，Meta將恢復招聘工作。隨著招聘通道的逐步開啟，我們預計2024年的員工年增長率會超過1%-2%。
但公司的長期關注重點並沒有變化，仍然是降本增效。隨著招聘工作逐步恢復，大家也會發現Meta的主要招聘領域包括生成式AI、廣告、虛擬現實研究實驗室（Reality Labs）等，這些也一直是公司重點關注的領域。
您的問題還提到公司內部對AI技術的運用及其對長期招聘的影響。對此我想說AI將如何提高員工生產力目前我們還不夠瞭解，但對此大家都感到非常興奮。而且我相信隨著越來越多AI工具的開發與運用，整個行業的生產力都會得到有效提高。
高盛分析師Eric Sheridan：馬克，我對您之前有關AI技術開源的相關評論很感興趣。很明顯我們正在嚐試擺脫Web 2.0生態系統的束縛。能否請您從投資或者戰略優先級的角度談一談您認為AI與開放系統的驅動力是什麼？與Web 2.0又有哪些不同？
蘇珊，在上季度財報會中您與我們分享了公司中長期新數據中心架構的優化。請問目前是否有最新進展？AI將如何驅動Meta的新數據中心架構？從中長期來看，這將如何影響資本密集度？
馬克·朱克伯格：Meta所提供的產品與許多技術基礎設施之間存在著重要區別，特別是我們所編寫的軟件。從過往經驗來看，無論是Meta已經完成的開放計算項目，還是開源內容，我們實際上開源了非常多的基礎設施，我們對公司的許多核心產品代碼都進行了開源。
Meta其實與業內其他一部分公司不同，我們並不出售雲計算服務。之所以這樣做的原因在於我們不希望構建一套獨有的、與行業不同的軟件基礎設施。我們其實認為如果行業基本工具與基礎設施能夠實現標準化是再好不過的了，不僅有利於我們自身，行業中的其他人也能從中獲益。
在某些特定情況下，我相信使用這些標準化工具的公司能夠有效降低成本，我們的業務效率也會有所提高。因此，從某種程度上來說，與行業其他玩家不同（如Google、微軟、亞馬遜等），Meta在基礎設施建設方面有著自己的賽道。
總而言之，我們希望Meta能在開源低級別模型、工具方面作出更大貢獻。當然，這些工作的出發點還是要為我們自身帶來效益，所以並不是說我們開發的所有代碼都會進行開源，我們還需要為自家產品創造獨有價值。但總而言之，就基本模型而言，我希望Meta能夠推動行業逐步建立開放的生態系統，這點至關重要。
蘇珊·李：你的問題包含兩部分內容。
首先，關於我們上季度宣佈打造的新數據中心架構的最新進展。目前我們還在努力建設之中，新的數據中心實際上是為未來準備的，因此幾年內不會上線。所以除了可以告訴大家相關工作還在進行之中，其餘的我並沒有太多內容能與大家分享。
問題的第二部分有關AI如何在未來幾年推動公司的資本密集度。其實大家可以將Meta的資本支出投資分為三大類。
第一大類是我們之前提到的非AI算力需求。為支持現有業務運轉，Meta有著長期基本算力與儲存需求，但我認為在這方面我們有能力優化資本密集度效率，未來我們也將專注提升效率。
第二大類是對核心AI技術的投資。這其實也是目前公司大部分AI投資流向，我們需要支持“發現引擎”（Discovery Engine）的構建、支持內容與廣告的運營等等。我們對這部分投資的投資回報率（ROI）保持密切關注，確保實現令人滿意的ROI。這部分投資也與未來我們在核心AI技術支出方面的計劃息息相關。
第三大類則是圍繞生成式AI的資本支出投資。對Meta而言這是一個新興投資機遇，目前我們仍處在熟悉技術應用範疇的起步階段。我個人認為相比其他AI技術投資，對生成式AI技術的投資對公司來說將是一個重要投資機會，雖然目前談及投資回報還為時尚早。從這個角度來看，對生成式AI的投資將如何從短期影響公司的資本密集度我們還不得而知，但我預計未來這部分投資將占公司資本支出的很大比重。
總而言之，我想強調的是Meta關注的是整體投資，我們會在提高資本支出效率與投資公司所需AI能力之間找到合適自己的平衡點。
（持續更新中。。。）
