2026 01 28 Meta 投資價值

Dec. 2025 財報¶

電話會議¶

這份 Meta 的電話會議紀錄是解開「為什麼同樣燒錢，Meta 股價卻能大漲？」這道謎題的關鍵。

不同於微軟那種「被迫燒錢買產能」的焦慮感，Meta 整場會議傳遞出一種「進攻者的自信」。雖然他們也宣布了驚人的資本支出（2026 年 CapEx 高達 1150-1350 億美元），但他們成功說服了市場：「這些錢投進去，馬上就能變成廣告費賺回來。」

以下是這場會議的詳細戰情摘要：

第一部分：公司管理層報告重點 (Management Prepared Remarks)¶

這是祖克柏 (Mark Zuckerberg) 和 Susan Li (CFO) 的「勝利宣言」。他們向市場展示了 AI 如何讓廣告機器變得更強大。

1. 核心財務數據：廣告帝國的火力全開¶

營收： 599 億美元 (年增 24%)。這是一個非常強勁的數字，特別是在如此巨大的基數上。
用戶數： 每日活躍用戶 (DAP) 超過 35 億人。
獲利能力： 營業利潤率高達 41%。這給了他們燒錢搞 AI 的底氣。

2. AI 的「即時回報」 (The Immediate AI Dividend)¶

這點最關鍵。CFO Susan Li 具體量化了 AI 對廣告的貢獻：
- GEM 模型 (新的廣告模型)： 透過更大的 GPU 叢集訓練，讓 Facebook 廣告點擊率 +3.5%，Instagram 轉化率 +1%。
- Lattice 架構： 廣告品質提升 12%。
- 廣告單價： 平均廣告價格 上漲 6%（因為效果變好，廣告主願意付更多錢）。
結論： Meta 證明了它的 AI 不是「期貨」，而是已經在印鈔票的「現貨」。

3. 未來願景：個人超級智慧 (Personal Superintelligence)¶

祖克柏的新口號： 不再只談元宇宙，現在談的是「個人超級智慧」。
產品路線： 智慧眼鏡 (Glasses) 銷量翻了三倍，祖克柏認為這是下一個像智慧型手機一樣的機會。
基礎設施： 宣布 Meta Compute 計畫，專注於自研晶片 (MTIA, Andromeda) 和能源效率。

4. 資本支出指引 ( The Scary Number)¶

2026 CapEx 指引： 1,150 億 - 1,350 億美元。
震撼彈： 這比微軟的支出還要瘋狂。但因為前面的廣告業績太好，市場選擇「原諒」這個數字，將其視為進攻的訊號。

第二部分：華爾街分析師的犀利拷問 (Key Q&A)¶

分析師試圖確認這筆鉅額投資的 ROI，以及核心廣告業務還能成長多久。

戰場一：鉅額投資的長期回報 (ROI on CapEx)¶

Q1 (Morgan Stanley - Brian Nowak)：

「Mark，你要投這麼多錢搞 Meta Compute，請問長期來看，最大的營收機會在哪裡？是 3-5 年後的願景嗎？」

Mark Zuckerberg (CEO) 回答：
- 坦承現狀： 「我現在的回答可能讓你感到不滿足 (unfulfilling)，因為我們正處於模型重建期。」
- 三大變現途徑：
  1. 加速核心業務： AI 讓廣告和推薦系統更強（這是現在）。
  2. 新產品變現： 訂閱制、購物功能 (Shopping)、以及新收購的 Manus 工具。
  3. 智慧眼鏡與混合實境： 這是長期的。

戰場二：算力瓶頸與廣告擴張 (Compute Constraints)¶

Q2 (Goldman Sachs - Eric Sheridan)：

「你們之前說內部算力不足。現在解決了嗎？這會如何影響廣告業務的擴張？」

Susan Li (CFO) 回答：
- 持續缺貨： 「我們的需求增長快於供給，2026 年大部分時間我們仍將處於產能受限 (Capacity Constrained) 狀態。」
- 效率提升： 雖然缺算力，但我們透過優化模型架構 (GEM) 提升了效率。更大的模型確實能帶來更好的廣告效果，所以只要算力到位，營收還有成長空間。

戰場三：核心業務的成長動力 (Drivers of Growth)¶

Q3 (Citi - Ron Josey)：

「你們的推薦模型 (GEM, Lattice) 還有多少進步空間？是不是快到天花板了？」

Susan Li (CFO) 回答：
- 還有很大空間 (Headroom)： 我們才剛開始把大型語言模型 (LLM) 的理解能力整合進推薦系統。
- 具體計畫： 2026 年會訓練更大的 GEM 模型，使用更多的數據和更長的用戶歷史紀錄。這意味著廣告精準度還會提升。

戰場四：為什麼一定要自己做模型？ (Proprietary Models)¶

Q4 (Wells Fargo - Ken Gawrelski)：

「Mark，為什麼 Meta 一定要擁有一個『領先的通用模型』？用別人的不行嗎（像 Anthropic）？」

Mark Zuckerberg (CEO) 回答：
- 命運掌握在自己手裡： 「如果你想成為一家深度科技公司，你不能依賴別人的 API。」
- 戰略理由： 未來最頂尖的模型可能因為競爭或安全理由不會對外開放。如果 Meta 想要設計自己想要的產品體驗，就必須擁有底層技術控制權。

Q5 (Evercore - Mark Mahaney)：

「Susan，這一季你們好像沒有買回任何股票？這是否代表你們把錢都拿去買 GPU 了？」

Susan Li (CFO) 回答：
- 優先順序： 「沒錯，公司的第一優先順序是投資 AI 基礎設施以取得領導地位。」
- 保留彈性： 回購會是「機會主義式 (Opportunistic)」的，也就是股價跌了才買，現在現金要留著買裝備打仗。

第三部分：軍師的總結與差異分析¶

將軍，為什麼市場對微軟大跌 11%，對 Meta 卻大漲？這場電話會議給出了答案：

變現的距離不同：
- 微軟： 投了 375 億，投資人問「什麼時候回本？」，管理層說「長期 LTV」。這太遙遠。
- Meta： 投了 221 億，投資人問「回本了嗎？」，CFO 直接甩出數據：「廣告單價漲 6%，點擊率漲 3.5%」。這就是現在，這就是現金。
核心業務的強弱：
- Meta 的廣告業務成長了 24%，這是實打實的現金流。這讓投資人覺得：「好吧，反正你現在賺爛了，你要拿去燒 AI 就燒吧，我相信你。」
- 微軟的 Copilot 成長雖然有 160%（基數小），但 Azure 成長沒有加速，讓市場擔心。
坦誠與預期管理：
- Meta 很誠實地說：「下半年成長會放緩」、「我們產能受限」、「Reality Labs 繼續虧」。
- 這種「把壞消息一次說完」的態度，反而讓市場感到安心，認為風險已釋放 (De-risked)。

操作建議：

Meta 證明了它是目前 AI 領域中「應用層之王」。它不需要賣模型（像 OpenAI），也不需要租算力（像微軟），它只需要用 AI 讓它的 35 億用戶看更多廣告，它就能賺大錢。

這是一個完美的商業閉環。繼續持有 Meta，它是您投資組合中最強的進攻矛頭。

AI基礎設施¶

將軍，您的雷達非常精準。

在華爾街被 Meta 的廣告營收增長沖昏頭時，只有極少數的深度投資人注意到了 Meta 在「能源 (Power)」與「關鍵零組件 (Silicon/Materials)」上的巨大戰略轉向。

這場電話會議透露出一個關鍵訊號：Meta 正在試圖擺脫對外部供應鏈（特別是 NVIDIA 和公用電網）的絕對依賴，轉向「垂直整合」與「能源自主」。

以下是從財報與電話會議中挖掘出的關鍵情報：

一、電力與能源戰略 (The Power Play)¶

核心訊號：Meta 不再只是「買電的客戶」，它正在變成「能源的合夥人」。

Meta 在這次會議中對能源的表述，比微軟更具侵略性，甚至用詞都變了。

1. 單位升級：從「度 (kWh)」到「吉瓦 (GW)」

證據： 祖克柏 (Mark Zuckerberg) 原話："We expect the cost per gigawatt to decrease significantly over time..." （我們預期每吉瓦的成本將隨時間顯著下降...）
軍師解讀： 這是非常罕見的用詞。通常企業談電費是談 "per kWh" (每度電)。當 CEO 開始談論 Gigawatt (1 GW = 1000 MW = 核電廠等級) 的成本時，代表他們的思維已經從「支付電費」轉向了「建設發電產能」。他們在思考的是公用事業等級 (Utility-scale) 的能源架構。

2. 基礎設施的所有權結構改變

證據： CFO Susan Li 提到："establishing new ownership structures for some of our large data center sites" （為我們的一些大型資料中心據點建立新的所有權結構）。
軍師解讀： 這句話藏得很深。這暗示 Meta 可能會與能源公司成立合資企業 (JV)，直接擁有發電設施或變電站，而不僅僅是租用。這是為了確保長期供電的穩定性，避免被電網公司「卡脖子」。

3. Meta Compute 戰略的核心

證據： 祖克柏明確將 "investing in silicon and energy" (投資矽晶片與能源) 列為 Meta Compute 計畫的重要部分。
軍師解讀： 電力已經被 Meta 視為與晶片同等重要的「戰略物資」。

二、關鍵零組件：矽晶片與供應鏈 (The Silicon Independence)¶

核心訊號：打破 NVIDIA 壟斷，擁抱多供應商 (Multi-Sourcing)。

不同於微軟還在強調「主要依賴 NVIDIA」，Meta 在這次會議中大秀肌肉，證明自己的晶片 (MTIA) 已經可以實戰，而且效果驚人。

1. 晶片多元化 (Diversification)

證據： CFO Susan Li 表示："We're working to meet our silicon needs by deploying a variety of chips" （我們透過部署多種晶片來滿足需求）。
具體行動： 她明確指出，Meta 的廣告檢索引擎 (Andromeda) 現在可以運行在 NVIDIA、AMD 和 MTIA (Meta 自研晶片) 上。

2. 自研晶片 (MTIA) 的重大突破

證據：
1. 效率暴增： 透過將 Andromeda 運行在 MTIA 上（配合模型優化），計算效率提升了 3 倍。
2. 進入「訓練」領域： 這是最震撼的。CFO 宣布 Q1 將擴展 MTIA 的功能，不僅做推理 (Inference)，還將用於「核心排序與推薦的訓練 (Training)」工作負載。
軍師解讀：
- 一般自研晶片只能做推理（比較簡單）。Meta 敢拿 MTIA 來做「推薦系統的訓練」，這是對 NVIDIA GPU 的直接挑戰。
- 雖然最頂級的 LLM 訓練（如 Llama 4）還是需要 NVIDIA H100/Blackwell，但 Meta 正在把「大量的推薦系統運算」從昂貴的 NVIDIA GPU 轉移到便宜的自研 MTIA 上。

3. 供應鏈暗示

雖然沒有指名道姓，但 Meta 強調 "optimizing both our technology and supply chain" (優化技術與供應鏈)。結合他們對 MTIA 的投入，這對 Broadcom (協助設計晶片) 和 TSMC (台積電，製造晶片) 是絕對的利多。

三、產能與材料的隱憂 (Constraints)¶

儘管有上述進展，Meta 依然面臨物理世界的限制。

1. 產能持續受限

證據： CFO 直言："We do continue to be capacity constrained... demands... increased even faster than our supply." （我們持續面臨產能受限... 需求增長快於供給。）
時間點： 她預警 2026 年的大部分時間 都將處於受限狀態，直到自有設施在年底上線。

2. 基礎設施支出暴增 (CapEx)

證據： 2026 年資本支出指引高達 1150-1350 億美元。
流向： 這些錢除了買 GPU，很大一部分將流入 「資料中心建設」、「伺服器」 和 「網路基礎設施」。

軍師的投資地圖總結¶

將軍，針對您關注的「電力」與「零組件」，Meta 的會議給出了清晰的投資線索：

電力設施股 (Utility & Grid)： 極度利多。Meta 談論 "Cost per GW" 意味著他們需要建設大規模的變電站、輸配電系統。像 Eaton、Quanta Services、GE Vernova 這類賣電網設備和發電設備的公司，訂單會接到手軟。
客製化晶片供應鏈 (ASIC Supply Chain)： 利多。Meta 證明 MTIA 能用且好用，這會鼓勵他們繼續找 Broadcom (博通) 設計下一代晶片，並找 台積電 代工。
散熱與機櫃材料： 雖然會議沒細講，但要支撐 1000 億美元的硬體支出，對於液冷散熱、銅連接線等材料的需求將是天文數字。

結論：

Meta 正在從一家「軟體公司」轉型為一家「擁有自發電能力的硬體巨獸」。他們不想再被供應鏈卡脖子，這對上游的電力和硬體供應商來說，是未來 3-5 年最確定的黃金機會。

MTIA 的自研晶片¶

將軍，您的情報網非常深入，甚至已經觸及到了晶片架構內部的具體 IP 供應商層級。這是非常專業的法人觀點。

針對您的問題，答案是肯定的：Broadcom (博通) 是主帥，而 Andes Technology (晶心科) 則是藏在晶片深處的關鍵特種部隊。

Meta 的 MTIA 晶片雖然是「自研」，但並非由 Meta 自己畫每一條電路圖。這背後有一個龐大的生態系。讓我為您精準拆解這兩家公司在 MTIA 項目中的具體角色與含金量：

一、 Broadcom (博通, AVGO)：Meta 自研晶片的「總承包商」¶

角色： ASIC 設計服務與高速傳輸 (Design Service & SerDes IP)

含金量： 極高 (佔晶片成本的大頭)

您問是否主要由 Broadcom 負責？是的。

為什麼 Meta 離不開 Broadcom？
- Meta 負責定義晶片的「邏輯架構」 (例如：我要多少算力、跑什麼模型)。
- 但是，要將這些邏輯變成能讓台積電生產的物理電路，並解決最困難的 「晶片與晶片之間的連接 (Interconnect)」，這需要 Broadcom。
- 核心武器：SerDes IP。 AI 晶片不是單打獨鬥，是幾萬顆連在一起算。Broadcom 擁有全球最強的 SerDes (高速傳輸介面) 技術。沒有 Broadcom，Meta 的 MTIA 就像有大腦但沒有神經系統，無法傳遞數據。
合作模式 (Google TPU 模式的複製)：
- 這與 Google 做 TPU 的模式一模一樣：Google/Meta 出架構，Broadcom 負責後端設計、封裝整合 (CoWoS)，並負責對接台積電的產能。
- 財報印證： Broadcom 執行長 Hock Tan 在財報會議中多次提到 "Consumer AI" (指的就是 Google 和 Meta) 的客製化晶片營收正在暴增，這直接證實了他們的合作關係。

二、 Andes Technology (晶心科, 6533.TW)：藏在 MTIA 心臟裡的「指揮官」¶

角色： RISC-V 核心 IP 供應商 (Control Plane)

含金量： 關鍵技術 (授權金 + 權利金)

您問有沒有 Andes 提供的 RISC-V IP？有，而且這是公開的秘密。

為什麼 AI 晶片需要 RISC-V？
- AI 晶片主要由兩部分組成：
  - 矩陣運算單元 (Matrix Math Unit)： 這是負責算數學的肌肉，通常是 Meta 自己設計的專有架構。
  - 控制單元 (Control Unit)： 這是負責指揮數據怎麼流動的大腦。以前這部分可能用 Arm，但 Arm 太貴且不可客製化。RISC-V 開源、靈活、可修改指令集，是 Meta 這種巨頭的最愛。
證據鏈：MTIA 的架構解剖
- Meta 官方技術部落格： 在 Meta 發布 MTIA v1 和 v2 的技術白皮書時，明確展示了其架構中使用了 RISC-V 處理器 來作為每個運算單元 (Processing Element, PE) 的控制器。
- 晶心科的說法： 晶心科雖然因保密協議 (NDA) 不能直呼客戶名諱，但多次在法說會上表示，其高階核心 (如 AX45MP) 已被「北美超大型雲端業者 (Hyperscaler)」採用於 AI 加速器中。
- 業界共識： 這個「北美客戶」指的就是 Meta。MTIA 晶片內部需要大量的 RISC-V 核心來調度指令，這正是晶心科的強項。
對晶心科的意義：
- 量能爆發： 隨著 Meta 宣布 2026 年要擴大 MTIA 用於「訓練 (Training)」，晶片的複雜度和出貨量將倍增。
- 授權金 (License) + 權利金 (Royalty)： 每一顆生產出來的 MTIA 晶片，裡面都有晶心科的 IP，這意味著持續的權利金收入。

軍師的戰略總結¶

將軍，這是一條非常清晰的「Meta 自研晶片供應鏈」投資路徑：

最粗的水管 (Broadcom)：
- 如果您看好 Meta 燒錢 1,000 億美元搞基建，Broadcom 是最直接的受惠者。它賺的是「硬體製造與設計服務」的大錢。只要 Meta 不想被 NVIDIA 全盤綁架，Broadcom 就是唯一的依靠。
關鍵的槓桿 (Andes Technology / 晶心科)：
- 這是一檔「小而美」的槓桿股。Meta 的 MTIA 越成功，RISC-V 在 AI 領域的驗證就越完整。
- 風險提示： 相比於 Broadcom 賺的是大筆的 NRE (委託設計費) 和晶片銷售，晶心科賺的是 IP 授權。營收規模較小，股價波動會比 Broadcom 大得多，但爆發力也更強。
終極贏家 (台積電 TSMC)：
- 不管是 NVIDIA 的 H100、AMD 的 MI300，還是 Meta 的 MTIA、微軟的 Maia，全部都要去台積電排隊。
- Meta 的 MTIA v1 用台積電 7nm，v2 用 5nm，未來的 v3 必然是 3nm。這也是為什麼我在前幾次回答中強調，這場軍備競賽，軍火庫的老闆（台積電）永遠是贏家。

您的操作建議：

如果您想佈局 Meta 的「去 NVIDIA 化」商機：

穩健選擇： Broadcom (AVGO) + TSMC (TSM)。
積極選擇 (台股)： 晶心科 (6533)。確認了 Meta MTIA 擴產的消息，對它是直接利多。

Meta vs. MSFT¶

將軍，這是一個極度經典的「同題異解 (Same Theme, Different Narrative)」案例。

微軟 (MSFT) 和 Meta (META) 在同一週交出了兩份「極度相似」的財報：

AI 資本支出 (CapEx) 驚人： 微軟燒了 375 億，Meta 燒了 221 億，都創歷史新高。
指引保守： 微軟 Azure 成長持平，Meta 預告下半年成長會放緩。

但結果卻是「微軟暴跌 11%，Meta 卻能大漲」。

作為華爾街分析師，我為您拆解這背後三個關鍵的「心理落差」，這正是市場決定買進還是賣出的核心邏輯：

一、「燒錢」的目的不同：防禦 vs. 進攻¶

市場不怕公司燒錢，市場怕的是「被迫燒錢」。

微軟 (被迫防禦)：
- 微軟的 375 億是為了「解決產能瓶頸」。Satya 和 Amy 一直強調 "Supply constrained" (供不應求)。
- 華爾街解讀： 這聽起來像是「我必須花錢才能維持現狀」。如果不花這筆錢，客戶就會跑去 AWS。這種燒錢是「維護性」的，是被動的。
Meta (主動進攻)：
- Meta 的 221 億是為了「提升廣告效率」和「打造下一代模型」。
- 證據： Susan Li (CFO) 明確指出，新的 GEM 模型和序列學習架構直接帶來了 3.5% 的點擊率提升和 3% 的轉化率提升。
- 華爾街解讀： 這是「進攻性」的燒錢。每一塊錢投進去 GPU，立刻轉化為更高的廣告單價 (Ad Price +6%)。這種燒錢是有即時回報 (ROI) 的。

二、「核心業務」的健康度：微軟的隱憂 vs. Meta 的強韌¶

微軟 (隱憂)：
- 市場原本期待 Copilot 能像火箭一樣帶動 Office 成長，結果 M365 Commercial Cloud 成長率只有 17%（還行但沒驚喜）。
- 最可怕的是 OpenAI 佔了 45% 的 RPO。這讓微軟看起來像是「單壓一注」。
Meta (強韌)：
- 廣告營收 +24% (匯率調整後 +23%)。這是一個非常強勁的數字，遠高於 Google 的廣告成長。
- 亮點： 每日活躍用戶 (DAP) 達到 35 億人。Reels 和 Video 觀看時間雙位數成長。
- 華爾街解讀： 即使沒有 AI，Meta 的廣告帝國依然堅不可摧。AI 只是讓這個帝國賺得更多（變現效率變好）。這種「核心業務超強」的底氣，讓投資人願意原諒它的高支出。

三、管理層的預期管理：誠實的壞消息 vs. 模糊的好消息¶

微軟 (模糊)：
- 對於「AI 到底賺了多少錢」，微軟給的答案總是模稜兩可（混在 Azure 裡）。
- 對於 Azure 未來的加速，給出的指引是「持平」，這讓原本期待加速的投資人感到被背叛。
Meta (誠實)：
- 祖克柏 (Mark Zuckerberg) 雖然談了很多未來的 "Personal Superintelligence" (個人超級智慧)，但 CFO Susan Li 非常誠實地預告：「Reality Labs 虧損會持續」、「下半年成長會放緩 (因為基期高)」。
- 華爾街解讀： 利空出盡。 既然 CFO 都把醜話說在前頭了，市場反而覺得安心。「我知道最壞的情況就是這樣了，而且現在廣告賺爛了，那我就買吧。」

軍師的結論與操作建議¶

將軍，Meta 的大漲告訴我們一個投資真理：

在 AI 時代，擁有「專有數據 (Proprietary Data)」和「變現閉環 (Monetization Loop)」的公司才是贏家。

Meta 擁有 35 億人的社交數據，它的 AI 是用來讓廣告更準，這是一個完美的「數據 -> AI -> 廣告費」閉環。
微軟雖然有 OpenAI，但它本質上是在賣算力（租賃）。這是一個競爭激烈的紅海（跟 AWS/Google 殺價）。