O Meta divulgou seus resultados trimestrais, com receita aumentando 28% em relação ao ano anterior para US$ 60,8 bilhões, mas o fluxo de caixa livre foi de apenas US$ 784 milhões devido aos grandes investimentos em infraestrutura de IA.

Autor e fonte do artigo: Letter AI

O Meta gerou um fluxo de caixa operacional de US$ 31,862 bilhões no segundo trimestre, gastou US$ 31,078 bilhões na construção de centros de dados e na aquisição de servidores, e restaram apenas US$ 784 milhões de fluxo de caixa livre.

Sabe-se que a máquina de publicidade do Meta ainda está gerando lucros em alta velocidade.

No segundo trimestre, a receita do Meta foi de US$ 60,801 bilhões, um aumento de 28% em relação ao mesmo período do ano anterior; a receita com publicidade foi de US$ 59,363 bilhões, um aumento de 27%. O volume de anúncios exibidos e o preço médio aumentaram simultaneamente, superando as expectativas de Wall Street.

O dinheiro ganho com máquinas de publicidade está sendo completamente consumido pela IA.

A empresa também elevou o piso do orçamento de investimentos de capital para 2026 de US$ 125 bilhões para US$ 130 bilhões, podendo ainda gastar até US$ 145 bilhões.

Um relatório financeiro com receita acima do esperado resultou em uma queda de quase 8% no preço das ações. O preço das ações do Meta fechou em US$ 585,61 no dia, com uma queda de até 9% após o horário comercial após a divulgação dos resultados.

Na chamada telefônica, o analista do Bank of America Securities, Justin Post, lançou diretamente a pergunta a Zuckerberg: há um ano, a Meta substituiu a equipe de liderança sênior do laboratório de IA; quando a Wall Street poderá ver uma aceleração clara na velocidade de lançamento de modelos, chips e outros produtos?

Zuckerberg respondeu que está "bastante satisfeito" com o progresso atual do laboratório. Muse Spark e Muse Spark 1.1 são apenas os primeiros resultados da Meta na escada de capacidade dos modelos, e a empresa está treinando modelos maiores e mais poderosos.

Ele não divulgou a data de lançamento deste modelo principal nem apresentou novos resultados de avaliação, apenas disse que haverá mais informações em breve.

Há um ano, o Llama 4 não atingiu as expectativas; Zuckerberg investiu US$ 14,3 bilhões na Scale AI, trouxe Wang Tao, de 28 anos, para a Meta e entregou a ele o poder de reconstruir o sistema de IA.

Há muitas semelhanças entre Wang Tao e Zuckerberg — ambos deixaram a faculdade por volta dos 19 anos para empreender, tornaram-se bilionários aos vinte e também acreditam no poder centralizado do fundador e na execução rápida. Zuckerberg, com 40 anos, parece ter entregado o futuro do Meta para si mesmo na juventude.

Um ano depois, Wang Tao já havia reestruturado a equipe de IA do Meta e lançado os primeiros modelos e produtos. O modelo-chefe, Watermelon, que realmente carregava as expectativas de contragolpe do Meta, ainda estava em treinamento.

Os concorrentes ainda estão acelerando suas iterações, enquanto o custo de esperar por esta resposta para o Meta continua aumentando.

Enquanto Wang Tao não entregar o modelo principal, Zuckerberg terá dificuldade em provar o que esses fundos, essa reestruturação e mais um ano de espera realmente renderam. Mudar de pessoa ou recuar agora equivale a admitir que os custos anteriores são difíceis de recuperar.

Wang Tao já se tornou o maior custo afundado de Zuckerberg.

Salvador equivocado?

Wang Tao certamente não ficou parado.

A escolha de Zuckerberg por Wang Tao é, por si só, uma decisão um tanto arriscada. A Scale AI fornece serviços de dados e avaliação há muito tempo para empresas como OpenAI, Google e Meta; Wang Tao sabe o que cada laboratório está treinando e onde容易 travar, mas ele não tem experiência anterior na liderança do desenvolvimento de modelos de ponta.

A capacidade mais notável de Wang Tao sempre foi gerenciamento e alocação de recursos.

Mesmo após ter milhares de funcionários, a Scale AI insiste em aprovar pessoalmente cada novo funcionário e inspecionar aleatoriamente os dados antes de entregá-los aos clientes. Ele chama essa obstinação de “a qualidade é fractal”: se os gestores não se importam com os detalhes, as pessoas abaixo rapidamente aprenderão a não se importar também.

O que Zuckerberg valoriza é justamente essa concentração, firmeza e velocidade de execução, difíceis de encontrar em uma empresa com dezenas de milhares de funcionários. Por isso, o Financial Times chamou Wang Tao de “CEO de guerra” que o Meta precisa.

Após entrar no Meta, Wang Tao rapidamente implementou esse estilo de gestão fundador no departamento de IA. A criação do Meta impactou diretamente o TBD Lab, especializado em modelos de ponta, atraindo talentos de altos salários de empresas como OpenAI e Google, ao mesmo tempo em que reduziu os níveis hierárquicos existentes, tentando transformar o departamento de IA, antes inchado, em uma “equipe de guerra” mais ágil.

The cost is obvious.

O antigo time de IA do Meta teve cerca de 600 cargos cortados; Yann LeCun deixou o Meta após 12 anos de trabalho e começou um novo projeto focado em modelos do mundo. Surgiu uma fissura entre a nova equipe bem remunerada e o antigo sistema de pesquisa.

O custo dessa reestruturação agora também está aparecendo nas demonstrações financeiras da Meta.

No segundo trimestre, as despesas de pesquisa e desenvolvimento da Meta atingiram US$ 21,656 bilhões, um aumento de 67% em relação ao mesmo período do ano anterior. A CFO Susan Li declarou em uma conferência telefônica que o aumento nas despesas com salários foi principalmente devido ao aumento de profissionais de tecnologia contratados no último ano, especialmente talentos de IA contratados a altos salários.

Mesmo após deduzir os custos jurídicos de US$ 2,4 bilhões e os custos de demissões de US$ 1,18 bilhão, o custo total do Meta no segundo trimestre aumentou aproximadamente 42% em relação ao mesmo período do ano anterior, superando amplamente o crescimento de receita de 28%.

Wang Tao trouxe não apenas uma nova estrutura organizacional, mas também uma equipe de IA cada vez mais cara.

A lógica por trás dessa aposta ousada de Zuckerberg também se torna clara: ele acredita que a capacidade de Wang Tao de reestruturar a organização e mobilizar recursos poderá, finalmente, ser traduzida em capacidade para treinar modelos avançados. A primeira já foi comprovada; a segunda ainda depende dos resultados dos modelos.

Em abril de 2026, a Meta lançou o primeiro modelo da equipe de Wang Tao, o Muse Spark. A Meta enfatizou desde o início que ele é menor em tamanho e mais rápido, sendo apenas o "primeiro" da série Muse, com modelos maiores ainda por vir.

Em julho, o Muse Spark 1.1 aumentou o índice composto Artificial Analysis de 43 para 51 pontos, com melhorias principais em programação, raciocínio científico e habilidades de conhecimento. Os custos são de US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 por milhão de tokens de saída.

Este modelo evoluiu rapidamente e seu preço é suficientemente baixo, mas sua capacidade geral ainda apresenta uma diferença significativa em relação aos modelos mais avançados, não sendo suficiente para comprovar que os US$ 14,3 bilhões investidos pela Meta e pela recém-formada equipe de alto custo já valeram a pena.

O verdadeiro responsável por atender a essa expectativa é o Watermelon, que ainda está em treinamento.

Wang Tao afirmou em reunião interna do Meta que o Watermelon, ainda em treinamento, utiliza uma quantidade de poder de computação uma ordem de grandeza superior à do Muse Spark e já alcançou o GPT-5.5 em alguns benchmarks. No entanto, ele não especificou os projetos de avaliação exatos, e o Meta não divulgou os resultados relacionados.

A última conferência telefônica de resultados também não forneceu mais evidências para essa afirmação. Zuckerberg apenas confirmou que a Meta está treinando modelos maiores e mais poderosos, sem mencionar o nome Watermelon nem divulgar data de lançamento ou resultados de avaliação.

Mais realisticamente, o Watermelon ainda não foi lançado, e a OpenAI, a Anthropic e o Google não vão parar para esperá-lo.

Wang Tao entrou na Meta há um ano e ainda não se tornou o "salvador".

Dois anos atrasados

O mais irônico é que a Meta nunca foi uma novata no campo da IA.

Em 2013, o Facebook criou o FAIR, nomeando Yann LeCun como responsável. Nos dez anos seguintes, a Meta acumulou grande expertise em visão computacional, aprendizado auto-supervisionado e outros campos, além de desenvolver o PyTorch; os sistemas de recomendação e publicidade do Facebook e do Instagram já processavam diariamente bilhões de dados gerados por usuários por meio de IA. Em 2023, o lançamento do Llama permitiu à Meta ganhar rapidamente influência no campo de modelos abertos.

Após o surgimento do ChatGPT, a OpenAI construiu modelos, APIs e um ecossistema de desenvolvedores em torno de uma entrada voltada ao consumidor, enquanto os recursos de IA da Meta estão dispersos entre o FAIR, as equipes de IA generativa, os departamentos de produtos e os departamentos de infraestrutura.

Em 2025, Zuckerberg elevou a IA a uma guerra corporativa, planejando investir entre US$ 60 bilhões e US$ 65 bilhões na construção de infraestrutura, mas recebeu o Llama 4, cujo desempenho ficou abaixo do esperado.

As reformas centralizadas impulsionadas por Wang Tao na verdade eram as reformas que a Meta deveria ter concluído em 2023. Quando finalmente começou a reestruturar-se, a OpenAI, a Anthropic e o Google já haviam estabelecido vantagens em modelos, talentos e produtos, deixando a Meta atrasada em dois anos.

Wang Tao é como uma conta recebida dois anos depois por Zuckerberg por sua hesitação anterior.

No início de 2025, Zuckerberg planeja investir entre US$ 60 bilhões e US$ 65 bilhões na construção de infraestrutura. Em 2026, os gastos com capital são esperados entre US$ 130 bilhões e US$ 145 bilhões, superando o valor máximo anterior em mais de duas vezes.

No entanto, a Meta também não gastou todo esse dinheiro em um único modelo principal ainda não lançado. No segundo trimestre, o tempo de uso dos usuários no Instagram cresceu em dois dígitos, e o tempo de visualização de vídeos no Facebook aumentou 9%. A Meta afirmou que o novo modelo de anúncios aumentou os cliques nos anúncios do Facebook em 8,3% e a taxa de conversão em 15,7%; mais de 9 milhões de pequenas empresas já utilizam IA para gerar materiais publicitários.

Esses resultados provam que a IA já pode ajudar a máquina de publicidade do Meta a ganhar mais dinheiro, mas não podem ser diretamente considerados como a resposta de Wang Tao.

Os principais avanços divulgados pelo Meta vieram do sistema de recomendação, classificação de anúncios e compreensão de conteúdo, sem esclarecer o quanto os modelos avançados da equipe Watermelon ou Wang Tao contribuíram. Anúncios e recomendações sempre foram pontos fortes do Meta, acumulados ao longo de mais de dez anos.

Em outras palavras, o Meta pode continuar aprimorando seus anúncios com a tecnologia de IA atual enquanto aguarda o modelo principal de Wang Tao. O forte negócio de publicidade dá a Zuckerberg a confiança para continuar esperando e também remove qualquer prazo obrigatório para encerrar essa aposta ousada.

Para a nova capacidade de processamento adicional, o Meta também preparou mais destinos. Zuckerberg listou, na reunião por telefone, agentes pessoais, agentes empresariais, API de modelos e venda direta de capacidade de processamento.

Os Agentes de Negócios da Meta já são utilizados por mais de 1 milhão de empresas por semana, e a empresa recebeu várias ofertas para comprar capacidade de processamento, com relatos de que as ofertas são significativamente superiores ao custo que o Meta incorre para obter essa capacidade de processamento.

O analista do Morgan Stanley, Brian Nowak, perguntou qual desses negócios tem mais probabilidade de escalar primeiro e gerar retornos mensuráveis para os investidores. Zuckerberg não escolheu uma resposta clara, apenas afirmou estar otimista com todas essas direções e que mais informações serão divulgadas em breve.

A CFO Susan Lee foi ainda mais direta: mesmo que os modelos da Meta não entrem na vanguarda, a empresa tem confiança de que pode usar essa capacidade de processamento para aprimorar seus produtos existentes. Se sobrar, pode vender diretamente para outras empresas.

Isso equivale a ter várias saídas preparadas para um investimento massivo, mas também indica que a Meta ainda não está certa de qual novo negócio arcará com essa conta.

Você ainda pode esperar?

No segundo trimestre, a Meta emitiu aproximadamente US$ 24,91 bilhões em dívidas de longo prazo. Até o final de junho, a dívida de longo prazo da empresa atingiu US$ 83,664 bilhões, um aumento de US$ 24,92 bilhões em relação aos US$ 58,744 bilhões no final do ano passado. Ao mesmo tempo, a Meta não realizou recompra de ações neste trimestre.

A razão não é complicada.

O Meta gerou US$ 31,862 bilhões em fluxo de caixa operacional no segundo trimestre, mas gastou US$ 31,078 bilhões em despesas de capital, deixando apenas US$ 784 milhões em fluxo de caixa livre — valor insuficiente para cobrir os US$ 1,35 bilhão em dividendos pagos no mesmo período.

O caixa gerado pelo negócio de publicidade não consegue mais atender simultaneamente à expansão da IA, aos dividendos e à recompra de ações.

O Meta ainda possui US$ 90,26 bilhões em caixa e títulos valores, não enfrentando escassez de recursos a curto prazo. No entanto, é importante notar que ele não depende mais apenas do caixa gerado pelo negócio de publicidade para construir a IA, começando a aumentar sua dívida e buscar parceiros para arrecadar mais fundos para projetos de longo prazo.

Durante a chamada, o analista do Goldman Sachs, Eric Sheridan, questionou Susan Li sobre como a Meta planeja equilibrar seus investimentos agressivos com as necessidades de capital.

Susan Li respondeu que, nos últimos anos, a empresa tem aumentado a proporção de dívida, buscando obter capital com custo mais baixo e prazos mais longos para alinhar-se ao longo ciclo de construção da infraestrutura de IA.

A parceria entre Meta e BlackRock é um exemplo. Um dia antes do lançamento dos resultados financeiros, ambas as empresas anunciaram a construção de um data center de 1 GW em El Paso, Texas. A Meta compartilha os custos de construção com parceiros externos, mantendo ao mesmo tempo a capacidade de usar a potência de processamento.

O dinheiro precisa ser gasto agora, mas o retorno só virá após a conclusão dos centros de dados. Zuckerberg admitiu na reunião por telefone que os centros de dados que a empresa está construindo não gerarão valor até entrarem em operação. Susan Li também afirmou que, atualmente, a Meta deve priorizar expandir o poder de processamento para 2026 e 2027, e decidir posteriormente, a partir de 2028, quantos chips comprar com base nas necessidades reais.

Isso significa que, embora a capacidade do Watermelon ainda não tenha sido validada publicamente, os data centers, servidores e redes necessários para treinar modelos maiores precisam ser preparados anos antes. Mesmo que os resultados finais não atinjam as expectativas, a terra, a energia e os data centers já terão sido investidos e construídos.

Mas é difícil para a Meta traçar uma linha clara de stop-loss para esta aposta ousada.

E não se esqueça de que o Meta já demonstrou no passado uma paciência surpreendente em relação a uma aposta de longo prazo. No segundo trimestre, a receita da Reality Labs foi de apenas US$ 431 milhões, enquanto o prejuízo operacional atingiu US$ 4,619 bilhões. Os óculos de realidade aumentada impulsionaram o crescimento da receita desse segmento em 16%, e Zuckerberg afirmou que as vendas dos novos óculos superaram as expectativas, mas ainda estão muito longe de cobrir os enormes prejuízos da Reality Labs.

As críticas externas recaem sobre Wang Tao, também recaem sobre Zuckerberg — o sucesso ou fracasso de Wang Tao já não é apenas o sucesso ou fracasso da Meta, mas tornou-se a pedra de toque para determinar se Zuckerberg está novamente agindo de forma irracional após o “metaverso”.

Wall Street está preocupada com o fato de a IA se tornar a próxima aposta sem prazo definido.

Quanto mais tempo esperar, mais dinheiro e poder de processamento a Meta investirá. Quanto mais investir, mais difícil será para Zuckerberg admitir que esse caminho pode não funcionar.

Watermelon ainda tem a oportunidade de provar tudo por Wang Tao. Contudo, antes que esse dia chegue, a cada trimestre que a Meta espera, esse "custo afundado" de Wang Tao continuará aumentando.