新浪科技讯 北京时间4月27日上午消息，Facebook母公司Meta今天发布了该公司截至3月31日的2023财年之一季度未经审计财报。报告显示，Meta之一季度总营收为286.45亿美元，与上年同期的279.08亿美元相比增长3%；净利润为57.09亿美元，与上年同期的净利润74.65亿美元相比下降24%；每股摊薄收益为2.20美元，与上年同期的2.72美元相比下降19%。
详见：Meta之一季度营收286.45亿美元 净利同比下降24%
财报发布后，Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、首席财务官苏珊·李（Susan Li）等高管召开了分析师电话会议，回答了相关业务的问题。
以下是电话会议实录：
摩根士丹利分析师Brian Nowak：我的之一个问题想问马克，有关生成式人工智能（生成式AI）。请问您如何看待生成式AI以及相关扩散模型？比如大型语言模型（LLM）等。从长期来看，比如从未来的两年、三年甚至五年来看，它们将如何影响Meta的广告业务？
第二个问题想问苏珊，问题有关Meta对2024年以及未来的 *** 计划。我看到有媒体报道称Meta未来的员工年增长率可能在1%-2%。能否请您与我分享相关细节？另外，AI技术的运用将为Meta的长期 *** 带来怎样的影响？
马克·扎克伯格：在这里我能与大家分享的细节不多，简单谈一谈吧，Meta在未来几个月会发布更多与生成式AI相关的产品与服务，希望届时大家能多关注。
总的来说，我认为生成式AI中蕴藏着巨大机遇。你的问题主要围绕广告商，但实际上我认为生成式AI能够带来更有吸引力的体验，进而提高用户参与度，而这本身就能够为广告商创造更多机会。
此外，从视觉角度来看，生成式AI还能够帮助广告商打造更多极具创意的机会。目前来看可能离实现还有一段距离，但我相信随着时间的推移目标最终会实现。
在引入生成式AI之前，广告商往往只告诉我们他们的目标，我们则需要尽一切可能、全方位思考满足需求；现如今，随着生成式AI的出现，它能够代替我们完成许多创造性工作。从这一角度来看，摆在大家面前的确实是非常令人兴奋的机遇。
还有一个非常有趣的应用便是将AI与商业对话相结合。现在有非常多的企业每天都需要回答用户问题，与用户互动、聊天。如果能将AI引入其中，数以千万计的小型企业便可以用AI代替人工，帮助他们回答用户问题，更多的企业也能负担得起，省去了一笔人工费用。在我看来这也是生成式AI的应用前景之一。
总而言之，上述内容只是我们正着手研究的一部分。生成式AI的应用前景非常广泛。正如我之前所说，Meta的每一款产品、每一项服务背后都会运用到AI技术，公司上下也都致力于AI研究。
苏珊·李：你提到“有媒体报道称Meta未来的员工年增长率可能在1%-2%”，我在这里想和大家澄清一下。
这其实是马克近期在Meta内部的一次员工问答会上谈到的内容，当时他曾预计公司员工数同比增长在1%-2%。我在此想和大家做一个澄清，当时马克说的其实是公司已定的员工预算。
在之前的财报会议中我们也曾与大家分享，过去半年多的时间里Meta一直处于“ *** 停滞”状态。随着裁员工作在四月、五月逐渐完成，Meta将恢复 *** 工作。随着 *** 通道的逐步开启，我们预计2024年的员工年增长率会超过1%-2%。
但公司的长期关注重点并没有变化，仍然是降本增效。随着 *** 工作逐步恢复，大家也会发现Meta的主要 *** 领域包括生成式AI、广告、虚拟现实研究实验室（Reality Labs）等，这些也一直是公司重点关注的领域。
您的问题还提到公司内部对AI技术的运用及其对长期 *** 的影响。对此我想说AI将如何提高员工生产力目前我们还不够了解，但对此大家都感到非常兴奋。而且我相信随着越来越多AI工具的开发与运用，整个行业的生产力都会得到有效提高。
高盛分析师Eric Sheridan：马克，我对您之前有关AI技术开源的相关评论很感兴趣。很明显我们正在尝试摆脱Web 2.0生态系统的束缚。能否请您从投资或者战略优先级的角度谈一谈您认为AI与开放系统的驱动力是什么？与Web 2.0又有哪些不同？
苏珊，在上季度财报会中您与我们分享了公司中长期新数据中心架构的优化。请问目前是否有最新进展？AI将如何驱动Meta的新数据中心架构？从中长期来看，这将如何影响资本密集度？
马克·扎克伯格：Meta所提供的产品与许多技术基础设施之间存在着重要区别，特别是我们所编写的软件。从过往经验来看，无论是Meta已经完成的开放计算项目，还是开源内容，我们实际上开源了非常多的基础设施，我们对公司的许多核心产品代码都进行了开源。
Meta其实与业内其他一部分公司不同，我们并不出售云计算服务。之所以这样做的原因在于我们不希望构建一套独有的、与行业不同的软件基础设施。我们其实认为如果行业基本工具与基础设施能够实现标准化是再好不过的了，不仅有利于我们自身，行业中的其他人也能从中获益。
在某些特定情况下，我相信使用这些标准化工具的公司能够有效降低成本，我们的业务效率也会有所提高。因此，从某种程度上来说，与行业其他玩家不同（如谷歌、微软、亚马逊等），Meta在基础设施建设方面有着自己的赛道。
总而言之，我们希望Meta能在开源低级别模型、工具方面作出更大贡献。当然，这些工作的出发点还是要为我们自身带来效益，所以并不是说我们开发的所有代码都会进行开源，我们还需要为自家产品创造独有价值。但总而言之，就基本模型而言，我希望Meta能够推动行业逐步建立开放的生态系统，这点至关重要。
苏珊·李：你的问题包含两部分内容。
首先，关于我们上季度宣布打造的新数据中心架构的最新进展。目前我们还在努力建设之中，新的数据中心实际上是为未来准备的，因此几年内不会上线。所以除了可以告诉大家相关工作还在进行之中，其余的我并没有太多内容能与大家分享。
问题的第二部分有关AI如何在未来几年推动公司的资本密集度。其实大家可以将Meta的资本支出投资分为三大类。
之一大类是我们之前提到的非AI算力需求。为支持现有业务运转，Meta有着长期基本算力与储存需求，但我认为在这方面我们有能力优化资本密集度效率，未来我们也将专注提升效率。
第二大类是对核心AI技术的投资。这其实也是目前公司大部分AI投资流向，我们需要支持“发现引擎”（Discovery Engine）的构建、支持内容与广告的运营等等。我们对这部分投资的投资回报率（ROI）保持密切关注，确保实现令人满意的ROI。这部分投资也与未来我们在核心AI技术支出方面的计划息息相关。
第三大类则是围绕生成式AI的资本支出投资。对Meta而言这是一个新兴投资机遇，目前我们仍处在熟悉技术应用范畴的起步阶段。我个人认为相比其他AI技术投资，对生成式AI技术的投资对公司来说将是一个重要投资机会，虽然目前谈及投资回报还为时尚早。从这个角度来看，对生成式AI的投资将如何从短期影响公司的资本密集度我们还不得而知，但我预计未来这部分投资将占公司资本支出的很大比重。
总而言之，我想强调的是Meta关注的是整体投资，我们会在提高资本支出效率与投资公司所需AI能力之间找到合适自己的平衡点。
（持续更新中。。。）
