Meta опубликовала квартальный отчет: выручка выросла на 28% в годовом выражении до 60,8 млрд долларов, но крупные инвестиции в инфраструктуру ИИ привели к тому, что свободный денежный поток составил лишь 784 млн долларов.

Автор статьи, источник: Letter AI

Во втором квартале Meta сгенерировала операционный денежный поток в размере 31,862 миллиарда долларов США, потратив 31,078 миллиарда долларов США на строительство центров обработки данных и покупку серверов, в результате чего осталось лишь 784 миллиона долларов США свободного денежного потока.

Стоит отметить, что рекламная машина Meta по-прежнему активно приносит прибыль.

Во втором квартале выручка Meta составила 60,801 млрд долларов США, что на 28% больше по сравнению с прошлым годом; из них доход от рекламы составил 59,363 млрд долларов США, что на 27% больше по сравнению с прошлым годом. Количество показов рекламы и средняя цена выросли, и выручка превысила ожидания Уолл-стрит.

Доходы от рекламных машин почти полностью поглощаются ИИ.

Компания также повысила нижнюю границу капитальных затрат на 2026 год с 125 миллиардов долларов до 130 миллиардов долларов, при этом максимальные расходы могут достигнуть 145 миллиардов долларов.

Отчет о прибыли, превысивший ожидания, привел к падению акций почти на 8%. Акции Meta закрылись в тот день на уровне 585,61 доллара США, а после закрытия рынка падение достигло почти 9%.

На телефонном звонке аналитик Bank of America Securities Джастин Пост напрямую обратился к Цукербергу: когда Уолл-стрит сможет увидеть заметное ускорение темпов выпуска моделей, чипов и других продуктов после того, как Meta год назад сменила старший состав руководства своей лаборатории ИИ?

Цукерберг ответил, что он «довольно удовлетворен» текущим прогрессом лаборатории. Muse Spark и Muse Spark 1.1 — это лишь ранние достижения Meta на пути к повышению способностей моделей; компания в настоящее время обучает более крупные и мощные модели.

Он не объявил дату выхода этой флагманской модели и не представил новые результаты тестирования, лишь сказав, что скоро появится больше информации.

Год назад Llama 4 показал результаты ниже ожиданий, Цукерберг вложил 14,3 млрд долларов в Scale AI, пригласил 28-летнего Ван Тяо в Meta и передал ему полномочия по перестройке AI-системы.

У Ван Тяо и Цукерберга много общего — оба бросили учебу около 19 лет и основали бизнес, оба стали миллиардерами в возрасте около двадцати, а также верят в централизованную власть основателя и быструю реализацию. 40-летний Цукерберг, похоже, передал будущее Meta своему молодому я.

Через год Ван Тяо уже реорганизовал команду ИИ Meta и выпустил первую волну моделей и продуктов. Флагманская модель Watermelon, на которую возлагались ожидания ответного удара Meta, всё ещё проходит обучение.

Конкуренты продолжают ускорять итерации, а стоимость ожидания этого ответа для Meta становится все выше.

Если Ван Тяо не представит флагманскую модель в течение дня, Зукербергу будет сложно доказать, что эти деньги, эта реструктуризация и еще один год ожидания принесли что-то ценное. Смена руководства или сокращение масштабов сейчас равносильно признанию того, что ранее понесенные затраты сложно оправдать.

Ван Тяо стал для Цукерберга наибольшей утерянной стоимостью.

«Неправильный спаситель»?

Ван Тяо, конечно, не сидел сложа руки.

Выбор Цукербергом Ван Тяо сам по себе является несколько рискованным решением. Scale AI долгое время предоставляет услуги по сбору данных и оценке таким компаниям, как OpenAI, Google и Meta; Ван Тяо знает, какие модели тренируются в лабораториях各家公司 и где возникают трудности, но ранее он не имел опыта руководства разработкой передовых моделей.

Самой выдающейся способностью Ван Тяо всегда были управление и распределение ресурсов.

Даже после того как Scale AI наняла тысячи сотрудников, он продолжал лично одобрять новых сотрудников и лично проверять данные перед их передачей клиентам. Он называет эту упорность «качество является фрактальным»: если менеджеры не обращают внимания на детали, сотрудники ниже по иерархии быстро научатся игнорировать их.

Закберг ценит именно такую концентрацию, жесткость и скорость исполнения, которые трудно найти в крупной компании с десятками тысяч сотрудников. Поэтому «Финансайт таймс» назвал Ван Тяо «генеральным директором военного времени», которого нуждается Meta.

После входа в Meta Ван Тяо быстро внедрил этот стиль управления, характерный для основателей, в отдел ИИ. Создание Meta напрямую повлияло на лабораторию TBD, занимающуюся передовыми моделями, которая активно привлекала специалистов из OpenAI, Google и других компаний по высоким ценам, одновременно сокращая существующие уровни управления и пытаясь преобразовать громоздкий отдел ИИ в более подвижную «военную команду».

The cost is obvious.

Около 600 должностей в исходной команде AI Meta были сокращены, Ян Лекун покинул Meta после 12 лет работы и начал новую работу по изучению моделей мира. Возник разрыв между новой высокооплачиваемой командой и старой исследовательской системой.

Стоимость этой реструктуризации теперь也开始 отражаться в отчете Meta.

Во втором квартале расходы Meta на исследования и разработки достигли 21,656 миллиарда долларов США, что на 67% больше по сравнению с прошлым годом. Финансовый директор Сьюзан Ли на телефонной конференции отметила, что рост расходов на заработную плату в основном связан с увеличением числа технических специалистов, нанятых за последний год, особенно высокооплачиваемых специалистов в области ИИ.

Даже после вычета юридических расходов в размере 2,4 млрд долларов США и расходов на сокращение персонала в размере 1,18 млрд долларов США, общие расходы Meta во втором квартале выросли примерно на 42% по сравнению с прошлым годом, что значительно превышает темпы роста выручки на 28%.

Ван Тяо привнес не только новую организационную структуру, но и все более дорогостоящую команду ИИ.

Таким образом, логика этой крупной ставки Цукерберга становится ясной: он верит, что способность Ван Тяо перестраивать организацию и мобилизовать ресурсы в конечном итоге может быть преобразована в способность обучать передовые модели. Первая уже доказана, вторая пока зависит от результатов моделей.

В апреле 2026 года Meta выпустила первую модель команды Ван Тяо — Muse Spark. Meta сразу подчеркнула, что она компактна и быстра, и является лишь «первой» в серии Muse, а более крупные модели еще впереди.

К июлю Muse Spark 1.1 повысил индекс Artificial Analysis с 43 до 51 баллов, причем основной прогресс был достигнут в области программирования, научных рассуждений и знаний. Стоимость составляет 1,25 доллара США за миллион входных токенов и 4,25 доллара США за миллион выходных токенов.

Эта модель быстро развивается и достаточно дешева, но ее общие возможности все еще значительно уступают передовым моделям, и пока невозможно доказать, что вложения Meta в размере 14,3 миллиарда долларов и дорогая новая команда оправдали себя.

Настоящую эту ожидание несет все еще обучаемый Watermelon.

Во внутренней встрече в Meta Ван Тяо заявил, что вычислительные мощности, используемые для обучения Watermelon, на порядок превышают мощности Muse Spark, и Watermelon уже догнал GPT-5.5 по некоторым тестовым оценкам. Однако он не уточнил конкретные тестовые проекты, а Meta не публиковала соответствующие результаты.

Последний телефонный разговор по отчетности также не предоставил дополнительных доказательств этой информации. Цукерберг подтвердил только, что Meta обучает более крупные и мощные модели, но не упомянул название Watermelon, а также не раскрыл сроки выпуска и результаты оценки.

Более реалистично то, что Watermelon еще не выпущен, а OpenAI, Anthropic и Google не будут ждать его.

Ван Тяо вошел в Meta год назад, но пока не стал «спасителем».

Запоздалые два года

Самое ироничное, что Meta никогда не была опоздавшей в области ИИ.

В 2013 году Facebook основал FAIR и назначил Йаном Лекуном его руководителем. За последующие десять лет Meta накопила глубокие знания в области компьютерного зрения, самообучения и других направлениях, а также создала PyTorch; рекомендательные и рекламные системы Facebook и Instagram уже ежедневно обрабатывают с помощью ИИ данные, генерируемые миллиардами пользователей. В 2023 году выпуск Llama позволил Meta быстро завоевать влияние в области открытых моделей.

После появления ChatGPT OpenAI построила модель, API и экосистему разработчиков вокруг потребительского входа, тогда как ресурсы Meta по ИИ распределены между FAIR, командой генеративного ИИ, продуктовыми и инфраструктурными отделами.

К 2025 году Зукерберг только поднял ИИ на уровень корпоративной войны, запланировав вложить 60–65 миллиардов долларов в инфраструктуру, но столкнулся с Llama 4, показавшим результаты ниже ожиданий.

Последующие реформы, инициированные Ван Тяо, на самом деле были реформами, которые Meta должны были завершить в 2023 году. Когда она начала реструктуризацию, OpenAI, Anthropic и Google уже сформировали преимущества в моделях, кадрах и продуктах — Meta опоздала на два года.

Ван Тяо больше похож на счет, который Зукерберг получил спустя два года после своего колебания.

В начале 2025 года Цукерберг планирует инвестировать 60–65 миллиардов долларов в строительство инфраструктуры. К 2026 году капитальные расходы прогнозируются на уровне 130–145 миллиардов долларов, что превышает максимальное значение ранее запланированного уровня более чем в два раза.

Однако Meta не потратила все эти деньги исключительно на еще не выпущенную флагманскую модель. Во втором квартале время, проведенное пользователями в Instagram, выросло на двузначный процент, а время просмотра видео на Facebook увеличилось на 9%. Meta сообщила, что новая рекламная модель повысила количество кликов по рекламе на Facebook на 8,3% и коэффициент конверсии — на 15,7%; более 9 миллионов малых предприятий уже используют AI для создания рекламных материалов.

Эти результаты доказывают, что ИИ уже может помочь рекламной машине Meta зарабатывать больше денег, но это нельзя напрямую считать ответом Ван Тяо.

Улучшения, раскрытые Meta, в основном связаны с рекомендательной системой, сортировкой рекламы и пониманием контента; не указано, насколько значительную роль сыграли передовые модели команды Watermelon или Ван Тяо. Реклама и рекомендации изначально являются сильными сторонами Meta, накопленными в течение более чем десяти лет.

Другими словами, Meta может продолжать улучшать рекламу с помощью существующих технологий ИИ, пока ждет флагманской модели Ван Тяо. Мощная рекламная бизнес-модель дает Цукербергу основание продолжать ожидание и делает эту крупную ставку не имеющей четкого срока окончания.

Для新增的巨大算力 Meta также подготовила дополнительные направления. Зукерберг перечислил на телефонной конференции такие направления, как персональные агенты, корпоративные агенты, API моделей и прямая продажа вычислительных мощностей.

Еженедельно более 1 миллиона предприятий используют Meta Business Agents, и компания получила множество предложений о покупке вычислительных мощностей, которые, как утверждается, значительно превышают стоимость этих мощностей для Meta.

Аналитик Morgan Stanley Брайан Новак задал вопрос, какая из этих бизнес-направлений наиболее вероятно первым масштабируется и принесет инвесторам измеримую прибыль. Цукерберг не назвал конкретного ответа, но выразил оптимизм по всем этим направлениям и обещал вскоре представить больше информации.

Финансовый директор Сьюзан Ли выразилась еще более прямо: даже если модели Meta не попадут в число передовых, компания уверена, что сможет использовать эти вычислительные мощности для улучшения существующих продуктов. Если они окажутся избыточными, их можно будет напрямую продать другим компаниям.

Это равноценно подготовке нескольких выходов для крупных вложений, но также указывает на то, что Meta пока не уверена, какая именно новая бизнес-линия возьмет на себя эти расходы.

Можно еще ждать?

Во втором квартале Meta выпустила долгосрочные обязательства на сумму около 24,91 млрд долларов США. На конец июня общая сумма долгосрочных обязательств компании составила 83,664 млрд долларов США, что на 24,92 млрд долларов США больше, чем 58,744 млрд долларов США на конец прошлого года. В то же время в этом квартале Meta не проводила выкуп акций.

Причина несложна.

Во втором квартале Meta сгенерировала операционный денежный поток в размере 31,862 миллиарда долларов США, из которых на капитальные расходы было потрачено 31,078 миллиарда долларов США, оставив свободный денежный поток всего в 784 миллиона долларов США — недостаточно для покрытия дивидендных выплат в размере 1,35 миллиарда долларов США за тот же период.

Денежные средства, полученные от рекламного бизнеса, больше не могут одновременно покрывать расширение ИИ, выплату дивидендов и выкуп акций.

На балансе Meta остается 90,26 млрд долларов США наличными и ценными бумагами, и в краткосрочной перспективе у компании нет нехватки средств. Однако стоит отметить, что она больше не полагается исключительно на денежные потоки от рекламного бизнеса для финансирования ИИ — компания начинает увеличивать долг и привлекать партнеров для привлечения дополнительных средств на долгосрочные проекты.

На телефонном звонке аналитик Goldman Sachs Эрик Шеридан уточнил у Сьюзан Ли, как Meta планирует достичь баланса между агрессивными инвестициями и потребностями в финансировании.

Сьюзан Ли ответила, что компания в последние годы увеличивала долю долга, стремясь получить более дешевые и долгосрочные средства для сопоставления с длительным циклом строительства инфраструктуры ИИ.

Сотрудничество Meta с BlackRock — это пример. За день до публикации отчета о прибылях и убытках стороны объявили о строительстве центра обработки данных мощностью 1 ГВт в Эль-Пасо, Техас. Meta передает часть затрат на строительство внешним партнерам, сохраняя за собой доступ к вычислительным ресурсам.

Деньги нужно тратить сейчас, а доходы будут получены только после завершения строительства центров обработки данных. Зукерберг признал на телефонной конференции, что центры обработки данных, которые компания строит, не будут приносить доход до их запуска. Сьюзан Ли также отметила, что в настоящее время Meta в первую очередь стремится максимально расширить вычислительные мощности на 2026 и 2027 годы, а количество чипов для покупки после 2028 года будет определяться в зависимости от реальных потребностей.

Это означает, что способности Watermelon еще не были публично подтверждены, но центры обработки данных, серверы и сети для обучения более крупных моделей должны быть подготовлены за несколько лет до этого. Даже если конечный результат окажется ниже ожиданий, земля, электроэнергия и центры обработки данных уже были вложены в строительство.

Однако Meta снова трудно установить четкую линию стоп-лосса для этой крупной ставки.

И не забывайте, что Meta ранее уже доказала, что может проявлять удивительную терпеливость в отношении долгосрочных рисков. Во втором квартале выручка Reality Labs составила всего 431 миллион долларов США, а операционный убыток — 4,619 миллиарда долларов США. AI-очки способствовали росту выручки этого подразделения на 16%, и Цукерберг отметил, что продажи новых очков превысили ожидания, но они все еще далеки от покрытия огромных убытков Reality Labs.

Вопросы со стороны внешнего мира, направленные на Ван Тяо, одновременно ложатся и на плечи Цукерберга — успех или провал Ван Тяо стал проверкой на разумность Цукерберга после «метавселенной».

Уолл-стрит беспокоится, не станет ли ИИ следующей азартной игрой без четких сроков.

Чем дольше ожидание, тем больше средств и вычислительных ресурсов вкладывает Meta. Чем больше вложений, тем сложнее Зукербергу признать, что этот путь может быть мертвым.

Watermelon все еще имеет возможность доказать всё за Ван Тяо. Однако до тех пор, пока этот день не наступит, каждый дополнительный квартал, который Meta ждет, делает эту «необратимую стоимость» Ван Тяо все больше.