财报后Meta大跌10％，扎男还要为汪滔买单多久？

Meta第二季度的经营现金流达到了318.62亿美元，听起来不少吧？但转头就花掉了310.78亿美元去建数据中心、买服务器，最后自由现金流只剩下7.84亿美元。这账算得够紧的。

要知道，Meta的广告机器可一直在高速运转。二季度营收608.01亿美元，同比增长28%；其中广告收入593.63亿美元，同比也涨了27%。广告展示量和平均价格双双上涨，营收还超出了华尔街的预期。按理说，该是皆大欢喜的局面。

公司还把2026年资本开支的下限从1250亿美元提到了1300亿美元，上限呢，依然可能冲到1450亿美元。一份营收超预期的财报，换来的却是近8%的股价下跌——Meta当天收于585.61美元，盘后跌幅一度接近9%。

电话会上，美银证券分析师Justin Post把问题直接甩给了扎克伯格：一年前AI实验室换了高级领导层，华尔街什么时候才能看到模型、芯片这些产品的发布速度明显加快？扎克伯格的回答是：他对实验室的进展“相当满意”。Muse Spark和Muse Spark 1.1只是早期成果，公司正在训练体量更大、能力更强的模型。他没有公布旗舰模型的发布时间，也没拿出新的评测成绩，只说“很快会有更多消息”。

汪滔和扎克伯格之间有不少相似之处——都在19岁左右退学创业，都在二十出头成为亿万富翁，也都相信创始人式的集中权力和快速执行。40岁的扎克伯格，像是把Meta的未来交到了年轻时的自己手上。

一年后，汪滔已经重组了Meta的AI团队，推出了第一批模型和产品。但真正承载Meta反击期待的旗舰模型Watermelon，却仍在训练中。竞争对手还在加速迭代，Meta为等待这张答卷付出的成本却越来越高。

“错付”救世主？

汪滔当然没闲着。扎克伯格选择他，本身就是一个有些冒险的决定。Scale AI长期为OpenAI、Google和Meta提供数据与评测服务，汪滔知道各家实验室在训练什么、卡在哪里，但他此前没有领导前沿模型研发的经验。他最突出的能力，一直是管理和资源调度。

Scale AI有上千名员工后，他仍坚持亲自审批新员工，并在数据交付前亲自抽查。他把这种执拗称为“质量是分形的”：管理者不在意细节，下面的人很快也会学会不在意。扎克伯格看中的，正是这种很难从数万人大公司里找到的集中、强硬和执行速度。《金融时报》因此将汪滔称为Meta需要的“战时CEO”。

进入Meta后，汪滔迅速把这套创始人式的管理方式带进AI部门。Meta成立了直接冲击前沿模型的TBD Lab，从OpenAI、Google等公司高价挖人，同时压缩原有管理层级，试图把臃肿的AI部门改造成一支行动更快的“战时团队”。代价显而易见：Meta原有AI团队约600个岗位被裁，杨立昆离开工作了12年的Meta，另起炉灶研究世界模型。高薪新团队与旧研究体系之间出现了裂缝。

这场重组的成本，如今也开始出现在财报里。

汪滔带来的不只是一套新的组织结构，还有一支越来越昂贵的AI团队。扎克伯格这场豪赌的逻辑也由此变得清晰：他相信汪滔重建组织和调动资源的能力，最终可以转化为训练前沿模型的能力。前一项已经得到证明，后一项仍要靠模型交卷。

2026年4月，Meta推出汪滔团队的第一款模型Muse Spark。Meta从一开始就强调，它体量较小、速度较快，只是Muse系列“打头阵的”，更大的模型还在后面。到了7月，Muse Spark 1.1把Artificial Analysis综合指数从43分提高到51分，进步集中在编程、科学推理和知识能力，每百万输入、输出Token分别收费1.25美元和4.25美元。

据Business Insider援引两名知情人士报道，汪滔在Meta内部会议上称，仍在训练的Watermelon使用的算力比Muse Spark高一个数量级，并已在部分基准评测中追上GPT-5.5。不过，他没说明具体评测项目，Meta也未公开相关成绩。最新的财报电话会也没有提供更多证据——扎克伯格只确认Meta正在训练体量更大、能力更强的模型，没有提到Watermelon的名字，也没有公布发布时间和评测成绩。

更为现实的是，Watermelon还没有发布，OpenAI、Anthropic和Google却不会停下来等它。

迟到的两年

最讽刺的是，Meta从来不是AI领域的后来者。2013年，Facebook成立FAIR，请杨立昆担任负责人。此后十年，Meta在计算机视觉、自监督学习等领域积累深厚，还孕育了PyTorch；Facebook和Instagram的推荐、广告系统，也早已每天用AI处理数十亿用户产生的数据。2023年发布的Llama，又让Meta迅速获得了开放模型领域的影响力。

但ChatGPT出现后，OpenAI围绕一个消费级入口搭建了模型、API和开发者生态，而Meta的AI资源却分散在FAIR、生成式AI团队、产品部门和基础设施部门。到了2025年，扎克伯格才把AI提升为公司级战争，计划投入600亿至650亿美元建设基础设施，却等来了表现不及预期的Llama 4。

2025年初，扎克伯格计划投入600亿至650亿美元建设基础设施。到了2026年，资本开支预计达到1300亿至1450亿美元，最高值已经超过此前计划的两倍。

不过，Meta也没有把这些钱全部烧在一款尚未发布的旗舰模型上。第二季度，Instagram用户使用时长实现两位数增长，Facebook视频观看时长增长9%。Meta称，新的广告模型让Facebook广告点击量提高8.3%，转化率提高15.7%；使用AI生成广告素材的小企业已经超过900万家。这些成绩证明，AI已经可以帮助Meta的广告机器赚更多钱，却不能直接算成汪滔的答卷。

Meta披露的提升主要来自推荐系统、广告排序和内容理解，没有说明Watermelon或者汪滔团队的前沿模型在其中发挥了多大作用。广告和推荐原本就是Meta积累了十多年的强项。换句话说，Meta可以一边等待汪滔的旗舰模型，一边用现有AI技术继续改进广告。强大的广告业务给了扎克伯格继续等待的底气，也让这场豪赌暂时没有一个必须停止的时间点。

摩根士丹利分析师Brian Nowak追问，其中哪项业务最有可能率先扩大规模，为投资者带来可计算的回报。扎克伯格没有选出一个明确答案，只表示自己对所有这些方向都很乐观，很快会公布更多消息。CFO苏珊·李说得更直接：即使Meta的模型没有进入最前沿，公司也有信心利用这些算力改进现有产品。实在用不完，还可以直接卖给其他企业。

还能拖得起吗？

第二季度，Meta发行了约249.1亿美元长期债务。截至6月底，公司长期债务达到836.64亿美元，较去年年底的587.44亿美元增加249.2亿美元。与此同时，Meta本季度没有回购股票。

原因并不复杂。Meta第二季度经营现金流318.62亿美元，资本开支就用掉310.78亿美元，只剩7.84亿美元自由现金流，甚至不足以覆盖同期13.5亿美元的股息支出。广告业务产生的现金，已经无法同时满足AI扩建、分红和股票回购。Meta账上仍有902.6亿美元现金和有价证券，短期内并不缺钱。但值得注意的是，它不再只靠广告业务产生的现金建设AI，开始增加债务、引入合作伙伴，为长期项目筹集更多资金。

电话会上，高盛分析师Eric Sheridan追问苏珊·李，Meta准备如何在激进投入和资金需求之间取得平衡。苏珊·李回答，公司近年来一直在提高债务占比，希望获得成本较低、期限较长的资金，以匹配AI基础设施漫长的建设周期。Meta与贝莱德的合作就是一个例子——财报发布前一天，双方宣布在得州埃尔帕索建设一座1吉瓦数据中心。Meta借助外部合作伙伴分担建设成本，自己则保留使用算力的能力。

钱需要现在花，回报却要等到数据中心建成以后。扎克伯格在电话会上承认，公司正在建设的数据中心上线前不会产生价值。苏珊·李也表示，Meta目前首先要尽可能扩大2026年和2027年的算力，2028年以后再根据实际需求决定购买多少芯片。

而且别忘了，Meta过去已经证明它可以对一项长期豪赌保持惊人的耐心。第二季度，Reality Labs收入只有4.31亿美元，经营亏损却达到46.19亿美元。AI眼镜推动该部门收入增长16%，扎克伯格也表示新款眼镜销量超过预期，但它距离覆盖Reality Labs的巨额亏损仍然很远。

等待时间越长，Meta投入的资金和算力越多。投入越多，扎克伯格越难承认这条路可能走不通。Watermelon仍有机会替汪滔证明一切。只不过，在那一天到来以前，Meta每多等一个季度，汪滔这笔“沉没成本”都会继续变大。