7 月 29 日盘后，Facebook 母公司 Meta Platforms 交出了截至 6 月 30 日的 2026 年第二季度财报。

具体来看，第二季度营收 608 亿美元，同比增长 28%，创历史新高。

但仅仅 158 亿的净利润，远远低于分析师预期的 185-195 亿；相比一季度 267 亿的净利润，更是几乎腰斩。

自由现金流仅剩 7.84 亿美元，同比暴跌 91%，创下了 2022 年三季度以来近四年最低。

Meta 财报发布后，市场态度迅速转冷。盘后交易中，Meta 大跌 8.33% 报 536.845 美元。

在 Q2 财报发布前，Meta 的股价已连续 10 个交易日下跌，自 7 月 15 日以来累计蒸发约 13% 的市值。

营收新高，现金见底

根据财报，Meta Q2 营收 608 亿美元，同比增长 28%。

广告依旧是 Meta 基本盘，展示量同比增长 14%，平均单价同比上涨 12%；应用家族日活跃人数达到 36 亿，同比增长 3%。

对于广告业务的表现，Meta 创始人兼首席执行官马克 · 扎克伯格（Mark Zuckerberg）表示："AI 正在加速我们今天的核心业务，驱动我们的下一代产品，并开辟全新的企业级机会。财务结果已经开始展现，我对未来的潜力感到乐观。"

表面上看是打了一场漂亮的胜仗，但翻到现金流那一页，画风却骤变。

二季度经营活动现金流 318.6 亿美元，扣除 310.8 亿美元的单季资本支出后，自由现金流从去年同期的 85.5 亿美元下滑至 7.84 亿美元，降幅更是暴跌 91%。

利润的变化则更加复杂。

总费用 420.26 亿美元，同比增长 55%，其中包含 24 亿美元诉讼相关费用与 11.8 亿美元裁员费用。

Meta 首席财务官苏珊 · 李（Susan Li）在电话会议中称，如果剔除诉讼计提和遣散费，Meta 二季度的营业利润本应实现约 9% 的同比增长，而非报告中的下滑 8%。

营业利润 187.75 亿美元，同比下滑 8%；净利润 158.48 亿美元，同比下滑 14%。

此外，Meta 单季度资本开支达到了 310.8 亿美元，还将 2026 年全年资本开支指引收窄至 1300 亿 -1450 亿美元。

截至 6 月末，Meta 手握 902.6 亿美元现金与有价证券，而长期债务上升至 836.64 亿美元。

人员层面，5 月实施 8000 人裁员，相关人员将在三季度末完成剥离，当前员工总数 75472 人，同比小幅下降。

裁员能够优化人力成本，但无法抵消算力、硬件研发带来的刚性增量支出。

在支出指引方面，管理层上调了全年费用指引，公司将全年资本开支区间调整至 1300 到 1450 亿美元。

针对第三季度，公司预计总营收将在 610 亿 -640 亿美元，指引的中位数为 625 亿美元，低于分析师平均预期的 631.5 亿至 632.4 亿美元。

这意味着三季度营收同比增速将从二季度的 28% 放缓至 19% 至 25% 的区间，进而引发了市场对广告收入增速放缓以及 AI 回报兑现周期的担忧。

扎克伯格：出售算力是愚蠢的

在 Meta 财报电话会议上，扎克伯格开场即定调——AI 正在加速核心业务的每一个主要部分。

扎克伯格表示，目前的计算能力远远无法满足所有需求。

面对分析师关于" 是否对外出租算力 "的询问，扎克伯格给出了全场最锋利的回答。

他承认，收到了大量远高于成本价的 GPU 租赁报价，但他认为仅仅出售计算能力获取短期利润是愚蠢的。

在他看来，销售 " 智能 "（包括模型 API、企业代理服务、个性化推荐）的利润率，将持续显著高于直接销售计算小时。

他的计算是，把 GPU 卖给外部客户，今天能多赚几十亿；但如果 Meta 自己的 AI 产品需要这些算力来构建竞争壁垒，那区区几十亿的卖算力收入，其实就是捡了芝麻丢了西瓜。

扎克伯格还阐述了 Meta 的企业 AI 商业化路径——

商业代理中，已向全球推出 WhatsApp 和 Messenger 上的 Meta 商业代理，超 100 万家企业每周使用它们与客户沟通或完成销售。

商业化模式中，采用 " 订阅、基于量的定价 " 混合模式，长期目标是将产品演变为 " 像广告系统一样，只有在为客户取得结果时才收费 "。

另外在算力租赁方面，Meta 已建立 API，正推出 Meta 商业代理。

为了支撑这场 AI 豪赌，Meta 开始在资产负债表之外寻找资金。

苏珊 · 李提到，公司与贝莱德合作，在德州埃尔帕索开发 1GW 的新数据中心，利用外部资本来减轻现金流压力。

但她拒绝给出 2027 年的 CapEx 指引，仅表示将 " 最大化 2026-2027 年的产能 "。

而对于 2028 年及以后，策略是 " 先圈地、圈电、圈网络 "，推迟服务器采购决策以保持灵活性。

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