Ipinahayag ng Meta ang kanyang quarterly earnings, kung saan tumataas ang kita ng 28% kumpara sa nakaraang taon patungo sa $60.8 bilyon, ngunit dahil sa malaking pagpapalakas sa infrastraktura ng AI, ang libreng cash flow ay tanging $784 milyon lamang.

May-akda ng artikulo, pinagkukunan: Letter AI

Ang Meta ay nagkamit ng $31.862 bilyon sa operasyonal na pera sa ikalawang kuartal, ngunit ginastusin ang $31.078 bilyon para sa pagbuo ng data center at pagbili ng mga server, at natitirang $784 milyon lamang sa libreng pera.

Alam ninyo, ang machine ng advertising ng Meta ay patuloy na kumikita nang mabilis.

Ang kita ni Meta sa ikalawang kuartal ay $60.801 bilyon, na tumataas ng 28% kumpara sa nakaraang taon; kung saan ang kita mula sa pag-advertise ay $59.363 bilyon, na tumataas ng 27%. Parehong tumataas ang bilang ng mga pagpapakita ng ad at ang kanilang average presyo, at lumampas ang kita sa mga inaasahan ng Wall Street.

Ang kita mula sa advertising machines ay malapit nang mawala dahil sa AI.

Inirata ng kumpanya ang minimum na kapital expenditure para sa 2026 mula sa $125 bilyon patungo sa $130 bilyon, habang ang maximum ay maaaring umabot pa sa $145 bilyon.

Isang ulat ng kita na lumampas sa mga inaasahan ay nagdulot ng pagbaba ng presyo ng mga aktibo ng halos 8%. Ang presyo ng Meta ay nagsara sa $585.61 sa araw na iyon, at bumaba ng halos 9% pagkatapos ng paglabas ng ulat.

Sa teleponong pagpupulong, ang analista mula sa Bank of America Securities, si Justin Post, ay direktang isinulat ang tanong kay Zuckerberg: Kailan makikita ng Wall Street ang malaking pagpapabilis sa paglalabas ng mga modelo, chip, at iba pang produkto matapos na baguhin ni Meta ang mataas na pamamahala ng kanilang AI lab isang taon na ang nakalipas?

Sagot ni Zuckerberg na “sobrang nasiyahan” siya sa kasalukuyang progreso ng laboratorio. Ang Muse Spark at Muse Spark 1.1 ay mga maagang resulta ng Meta sa pagpapataas ng kakayahan ng mga modelo, at ang kompanya ay nagtuturo ng mas malalaking at mas makapangyarihang mga modelo.

Hindi niya ipinahayag ang oras ng paglalabas ng pangunahing modelo, ni hindi niya ipinakita ang mga bago nitong pagsusuri; tanging sinabi niya na mas marami pang balita ay darating sa malapit na panahon.

Isang taon na ang nakalipas, ang Llama 4 ay hindi nakamit ang inaasahan, kaya inilagay ni Zuckerberg ang $14.3 bilyon sa Scale AI, inilabas niya si Wang Tao, 28 taong gulang, sa Meta, at ibinigay sa kanya ang kapangyarihan na muling itayo ang AI system.

May maraming pagkakatulad sa pagitan ni Wang Tao at ni Zuckerberg—parehong umalis sa paaralan sa edad na 19 taon para mag-entrepreneur, parehong naging milyonaryo sa mga batang 20, at parehong naniniwala sa sentralisadong kapangyarihan ng tagapagtatag at mabilis na pagpapatupad. Ang 40-taong-gulang na Zuckerberg ay tila inilalagay ang kinabukasan ng Meta sa kamay ng sarili niyang bersyon noong bata pa siya.

Isang taon na ang nakalipas, si Wang Tao ay nagsagawa ng pagbabago sa AI team ni Meta at ipinakilala ang mga unang modelo at produkto. Ang pangunahing modelo na Watermelon, na inaasahan na magtataguyod ng pagtutol ni Meta, ay patuloy pa ring nasa pagtatrabaho.

Patuloy pa ang mga kalaban sa pagpapabilis ng pag-update, samantalang tumataas ang gastos ng Meta sa paghintay sa sagot na ito.

Hindi makakapagpatunay si Zuckerberg kung ano ang natanggap niya sa pondo, sa pagpapalit, at sa isang taong paghihintay kung hindi ni汪滔 ipapasa ang flagship model sa isang araw. Ang pagbabago o pagpapaliit ngayon ay katumbas ng pagtanggap na ang mga gastos na ginawa ay mahirap makuha muli.

Wang Tao ay naging pinakamalaking sunk cost ni Zuckerberg.

Nakakamali ang tagapagligtas?

Hindi nagpahinga si Wang Tao.

Ang pagpili ni Zuckerberg kay Wang Tao ay isang desisyon na may panganib. Ang Scale AI ay nagbibigay ng mga serbisyo sa data at pag-evaluate sa mga kompanya tulad ng OpenAI, Google, at Meta, at alam ni Wang Tao kung ano ang tinuturuan ng bawat laboratorio at kung saan sila madalas magkakaroon ng problema; ngunit wala siyang karanasan sa paglalayong pamunuan ang pag-unlad ng mga pinakamoderno na modelo.

Ang pinakamalaking kakayahan ni Wang Tao ay ang pamamahala at pagpaplano ng mga yaman.

Kahit may libo-libong empleyado na ang Scale AI, patuloy niyang sinusuri ang bawat bagong empleyado at personal na sinusuri ang data bago ito ipadala sa kliyente. Tinawag niya ang kanyang pagiging matiyaga na “ang kalidad ay fraktal”: kung hindi nagmamalasakit ang mga tagapamahala sa mga detalye, mabilis din nilang matututunan ng kanilang mga kasamahan na hindi magmamalasakit.

Ang pinagsisikap ng Zuckerberg ay ang pagkakaisa, katatagan, at bilis ng pagpapatupad na mahirap makita sa isang kumpanyang may libo-libong empleyado. Dahil dito, ang Financial Times ay tinawag si Wang Tao bilang “CEO sa panahon ng digmaan” na kailangan ni Meta.

Pagkatapos makapasok sa Meta, agad dinala ni Wang Tao ang这套 founder-style management approach sa AI department. Ang pagkakatatag ng Meta ay direktang nagdulot ng pagbabago sa TBD Lab na nakatuon sa mga pinakamodernong modelo, kung saan hinuhuli nila ang mga empleyado mula sa OpenAI, Google, at iba pang mga kumpanya sa mataas na presyo, samantalang pinapaliit nila ang mga antas ng pamamahala, at sinisikap na baguhin ang masyadong malaking AI department sa isang mas mabilis na aksyon na “tagapaglaban na timbangan.”

Ang gastos ay malinaw.

Kinutus ng Meta ang higit sa 600 posisyon sa kanilang AI team, at umalis si Yann LeCun mula sa Meta kung saan siya ay nagtrabaho ng 12 taon upang magsimula muli sa pag-aaral ng world models. May pagkakabagabag sa pagitan ng bagong team na may mataas na sahod at lumang sistema ng pag-aaral.

Ang gastos sa reorganisasyon ay nagsimula na ring makita sa mga pahayag ng pananalapi ni Meta.

Sa ikalawang kuartal, ang gastusin sa pag-aaral ng Meta ay umabot sa $21.656 bilyon, isang pagtaas ng 67% kumpara sa nakaraang taon. Sinabi ni CFO Susan Li sa telepono na ang pagtaas sa gastusin sa kawalan ay pangunahing dulot ng dagdag na teknikal na empleyado noong nakaraang taon, lalo na ang mga AI na propesyonal na kinuha sa mataas na presyo.

Kahit na isinama ang $2.4 bilyon na gastos sa legal at $1.18 bilyon sa pagpapalayas ng mga empleyado, ang kabuuang gastos ni Meta sa ikalawang kuartal ay tumataas ng humigit-kumulang 42% kumpara sa parehong panahon noong nakaraang taon, na mas mataas kaysa sa 28% na pagtaas ng kita.

Hindi lamang dala ni Wang Tao isang bagong organisasyon, kundi isang lalong tumaas na gastos na AI team.

Ang lohika ng malaking taya ni Zuckerberg ay naging malinaw din: naniniwala siya na ang kakayahan ni Wang Tao na muli itayo ang organisasyon at i-ayos ang mga yaman ay maaaring hulmahin sa kakayahan na itrain ang mga modelo sa harap. Ang unang ito ay napatunayan na, samantalang ang ikalawa ay nasa kamay ng modelo.

Sa Abril 2026, inilunsad ni Meta ang unang modelo ni Team Wang Tao, ang Muse Spark. Mula sa simula, pinahalagahan ni Meta na ito ay maliit sa laki at mabilis sa bilis, at ito ay ang “unang bahagi” lamang ng Muse series, na may mas malalaking modelo pa sa likod.

Noong Hulyo, inahon ng Muse Spark 1.1 ang Artificial Analysis Composite Score mula sa 43 puntos hanggang 51 puntos, na may pangunahing pag-unlad sa pagprograma, scientific reasoning, at kakayahan sa kaalaman. Ang bawat milyong input at output Token ay nagkakahalaga ng $1.25 at $4.25, ayon sa pagkakasunod-sunod.

Mabilis ang pag-unlad ng modelo na ito at sapat ang presyo, ngunit may malaking pagkakaiba pa sa kakayahan nito kumpara sa mga pinakamoderno na modelo, at hindi pa sapat na patunay na ang $14.3 bilyon na investimento ni Meta at ang mahal na bagong tim ay naging worth it.

Ang tunay na nagdadasal sa pag-asa ay ang Watermelon na patuloy pa ring nagsasagawa ng pagsasanay.

Sinabi ni Wang Tao sa loob ng pagseseminar ng Meta na ang computing power na ginagamit ng Watermelon na nasa pagtatrabaho ay isang orden ng magnitude na mas mataas kaysa sa Muse Spark, at nasa pagkakasunod-sunod na nakakasagot na sa GPT-5.5 sa ilang benchmark tests. Gayunpaman, hindi niya isinampa ang mga partikular na benchmark projects, at hindi rin inilabas ng Meta ang mga kaugnay na resulta.

Hindi nagbigay ng karagdagang ebidensya ang pinakabagong talaan ng pagsusuri sa pagsasalita. Tahasang kinilala lamang ni Zuckerberg na nagtatrabaho ang Meta sa pagpapalaki at pagpapalakas ng mga modelo, ngunit hindi binanggit ang pangalan ng Watermelon, o ipinahayag ang petsa ng paglabas at mga resulta ng pagsusuri.

Mas totoo naman na ang Watermelon ay hindi pa ipinapakita, at ang OpenAI, Anthropic, at Google ay hindi magpapahinga habang naghihintay dito.

Wang Tao ay nasa Meta nang isang taon, ngunit hindi pa naging "Tagapagligtas".

Dalawang taon na ang pagkakalate

Ang pinakamakapagpapalito ay ang Meta ay hindi nagmula sa pagkakaroon ng pagkakataon sa larangan ng AI.

Noong 2013, itinatag ng Facebook ang FAIR at inilagay si Yann LeCun bilang pangulo. Noong sumunod na sampung taon, nagtipon ang Meta ng malalim na kaalaman sa larangan ng computer vision at self-supervised learning, at naglikha rin ng PyTorch; ang mga recommendation at advertising system ng Facebook at Instagram ay nagsisimula na ring gamitin ang AI araw-araw para prosesuhin ang milyun-milyong data na ginagawa ng mga user. Ang Llama, na ipinakilala noong 2023, ay nagbigay din sa Meta ng mabilis na impluwensya sa larangan ng open models.

Pagkatapos ng paglitaw ng ChatGPT, isinulong ng OpenAI ang pagbuo ng mga modelo, API, at ecosystem ng mga developer sa paligid ng isang consumer-facing entry point, samantalang ang mga AI resources ng Meta ay naihihiwalay sa FAIR, mga team ng generative AI, mga produkto, at mga departamento ng infrastruktura.

Hanggang 2025, ipinataas ni Zuckerberg ang AI bilang kompanyang digmaan, plano na ipasok ang $60 bilyon hanggang $65 bilyon para sa pagbuo ng infrastraktura, ngunit natanggap ang Llama 4 na hindi nakamit ang inaasahang pagganap.

Ang mga pambansang reporma na isinulong ni Wang Tao ay sa katotohanan ang mga reporma na dapat tapusin ng Meta noong 2023. Nang magsimula ito sa pagpapalit, ang OpenAI, Anthropic at Google ay nagsagawa na ng mga modelo, kakayahan at pangunahing pagkakataon, kaya naman napabayaan ng dalawang taon ng Meta.

Si Wang Tao ay parang isang taksil na natanggap ni Zuckerberg mula sa nakaraang dalawang taon.

Sa unang bahagi ng 2025, plano ni Zuckerberg na mag-invest ng $60 bilyon hanggang $65 bilyon para sa pagbuo ng infrastraktura. Sa 2026, inaasahang makarating ang kapital na gastusin sa $130 bilyon hanggang $145 bilyon, na hihigit sa dalawang beses ang dating plano.

Gayunpaman, hindi sinunog ng Meta ang lahat ng pera sa isang旗舰 model na hindi pa ipinapakita. Sa ikalawang kuartal, tumataas sa dalawang digit ang oras ng paggamit ng mga user sa Instagram, at tumataas ng 9% ang oras ng pagmamasid sa mga video sa Facebook. Sinabi ng Meta na nagdulot ang bagong modelo ng pag-advertise ng 8.3% na pagtaas sa bilang ng mga klik sa Facebook at 15.7% na pagtaas sa rate ng conversion; higit sa 9 milyon ang mga maliit na negosyo na gumagamit ng AI upang lumikha ng mga ad material.

Napatunayan ng mga resultang ito na ang AI ay nakakatulong sa machine ng advertising ng Meta na kumita ng higit pa, ngunit hindi ito direktang maaaring isabuhay bilang sagot ni Wang Tao.

Ang pagtaas na inilahad ng Meta ay nagmula sa mga sistema ng rekomendasyon, pag-urutin ng mga ad, at pag-unawa sa nilalaman, ngunit hindi ipinaliwanag kung gaano kalaki ang papel ng mga advanced na modelo ng Watermelon o ng koponan ni Wang Tao. Ang mga ad at rekomendasyon ay mga matibay na kakayahan ng Meta na pinagsama na nito sa loob ng mahigit sa sampung taon.

Sa ibang salita, maaari ang Meta na maghintay habang patuloy na pagpapabuti ng mga ad gamit ang umiiral na AI teknolohiya. Ang malakas na negosyo ng advertising ang nagbibigay sa Zuckerberg ng lakas na maghintay, at nagpapakita na ang malaking pagsusumikap na ito ay walang tiyak na oras kung kailan dapat itigil.

Para sa karagdagang malaking computing power, handa rin si Meta ng iba pang mga direksyon. Ipinakita ni Zuckerberg sa telepono conference ang mga personal na intelligent agent, enterprise intelligent agent, model API, at direkta na pagbebenta ng computing power.

Lumipas na ng higit sa 1 milyong mga negosyo ang Meta Business Agents bawat linggo, at natanggap ng kumpanya ang maraming tawag para bumili ng computing power, na may mga tawag na malinaw na mas mataas kaysa sa gastos ng Meta para makakuha ng mga ito.

Inq ng analyst ng Morgan Stanley na si Brian Nowak kung alin sa mga business na ito ang pinakamalaking posibilidad na mag-expand muna at magdala ng makikita at makalkulang return para sa mga investor. Hindi nagbigay ng tiyak na sagot si Zuckerberg, ngunit sinabi niya na optimistic siya sa lahat ng direksyong ito at malapit nang ipahayag ang higit pang impormasyon.

Mas direkta ang sabi ni CFO Susan Li: Kahit hindi makapasok ang mga model ni Meta sa pinakamataas na antas, may tiwala ang kumpanya na gamitin ang kapasidad na ito para mapabuti ang mga umiiral na produkto. Kung hindi na kailangan, maaari itong direktang ibenta sa iba pang mga kumpanya.

Ito ay katumbas ng paghahanda ng ilang mga alternatibo para sa malalaking investment, ngunit ipinapakita rin nito na ang Meta ay kasalukuyang hindi pa sigurado kung aling bagong negosyo ang magdudulot ng gastos na ito.

Maaari pa ba mong ipagpatuloy?

Sa ikalawang kwarter, inilabas ni Meta ang halos $24.91 bilyon na matagalang utang. Hanggang sa huling araw ng Hunyo, ang matagalang utang ng kumpanya ay umabot sa $83.664 bilyon, isang pagtaas ng $24.92 bilyon kumpara sa $58.744 bilyon noong katapusan ng taon. Samantala, wala pong pagbili muli ng mga aksyon ang Meta sa kwarter na ito.

Hindi komplikado ang dahilan.

Ang Meta ay nagkamit ng $31.862 bilyon sa cash flow mula sa operasyon sa ikalawang kuartal, ngunit ginamit ang $31.078 bilyon para sa kapital na gastos, nanatili lamang ang $784 milyon na libreng cash flow—na hindi sapat upang takpan ang $1.35 bilyon na dividend sa parehong panahon.

Ang cash flow mula sa advertising business ay hindi na makakasabay sa pagpapalawak ng AI, pagbabahagi ng dividend, at pagbabalik ng mga stock.

Mayroon pa ring $9.026 bilyon na pera at mga makabuluhang securities sa Meta, kaya hindi ito kailangan ng pera sa maikling panahon. Gayunpaman, mahalagang tandaan na hindi na ito nagtataguyod ng AI gamit lamang ang kita mula sa advertising; nagsisimula na itong magdagdag ng utang at magtulungan sa mga kasosyo upang makalikom ng higit pang pondo para sa mga matagalang proyekto.

Sa teleponong pagpupulong, hiningi ni Eric Sheridan, analyst ng Goldman Sachs, mula kay Susan Lee kung paano gagawin ng Meta ang pagkakasundo sa pagitan ng malalaking pagpapalaganap at mga pangangailangan sa pondo.

Sinasagot ni Susan Lee na ang kumpanya ay patuloy na pinauunlad ang porsyento ng utang sa mga nakalipas na taon upang makakuha ng mas mura at mas mahabang panahon na pondo upang makatugma sa mahabang panahon ng pagbuo ng AI infrastructure.

Ang pagkakasundo ng Meta at BlackRock ay isang halimbawa. Isang araw bago ang paglabas ng pahayag ng kikitain, ipinahayag ng dalawa ang pagtatayo ng isang 1-gigawatt na data center sa El Paso, Texas. Gamit ang mga panlabas na kakampi upang hatiin ang gastos sa pagtatayo, nananatili ang Meta sa kakayahang gamitin ang computing power.

Kailangan mong gawin ang paggastos ngayon, ngunit ang return ay darating lamang pagkatapos ma-build ang data center. Admit ni Zuckerberg sa telekonperensya na ang data center na binubuo ng kumpanya ay hindi magdudulot ng value bago ito maging aktibo. Sinabi rin ni Susan Li na ang unang prioridad ng Meta ay palawakin ang computing power para sa 2026 at 2027, at pagkatapos ng 2028 ay pagsusundin ang aktwal na pangangailangan para matukoy kung ilang chip ang bibiliin.

Ibig sabihin nito, ang kakayahan ng Watermelon ay hindi pa nabigyan ng pampublikong pagpapatotoo, ngunit ang mga data center, server, at network na gagamitin para sa pagtuturo ng mas malalaking model ay kailangan nang handain sa mga taon bago. Kahit na ang huling resulta ay hindi makakamit ang inaasahan, ang lupa, kuryente, at data center ay nangangailangan nang pagsisimula na.

Ang problema ay ang Meta ay mahirap magtakda ng malinaw na stop-loss para sa malaking taya na ito.

At huwag kalimutan na nagpakita na ang Meta ng kahanga-hangang pagtitiis sa isang matagal na malaking taya. Sa ikalawang kuartal, ang kita ng Reality Labs ay lamang $431 milyon, ngunit ang operasyonal na pagkawala ay umabot sa $4.619 bilyon. Ang AI eyewear ay nagpalago ng kita ng departamento ng 16%, at sinabi ni Zuckerberg na ang mga bago ay bumili nang higit sa inaasahan, ngunit malayo pa ito sa pagkakaroon ng sapat na kita upang takpan ang malaking pagkawala ng Reality Labs.

Ang mga tanong mula sa labas ay tumutukoy kay Wang Tao, ngunit magkakaroon din ito ng epekto sa balikat ni Zuckerberg—ang tagumpay o pagkabigo ni Wang Tao ay hindi na lamang tungkol sa tagumpay o pagkabigo ng Meta, kundi naging pagsusuri kung tama ba si Zuckerberg sa pagpursige ng “metaverse” pagkatapos ng kanyang nakaraang hindi maingat na desisyon.

Ang kinakabahan ng Wall Street ay kung ang AI ay magiging ang susunod na malaking taya na walang malinaw na takdang panahon.

Mas mahaba ang paghihintay, mas maraming pondo at computing power ang inilalagay ni Meta. Mas maraming inilalagay, mas mahirap para kay Zuckerberg na tanggapin na maaaring hindi makakamit ang daan na ito.

Ang Watermelon ay mayroon pa ring pagkakataon na patunayan lahat para kay Wang Tao. Ngunit bago dumating ang araw na iyon, bawat kaukulang kuwarter na hinihintay ni Meta, lalong lalaki ang “sunk cost” ni Wang Tao.