对 Meta Platforms（META +6.16%）的股东来说，今年可谓是艰难的一年。这家社交媒体与人工智能（AI）领域的专家跑输更广泛的市场：截至周四收盘，其股价过去一年下跌了 9%，而 S&P 500 的涨幅为 21%。
最大的阻力来自市场对 Meta 大规模 AI 相关支出的担忧。投资者担心这些成本会挤压公司的利润，并最终超过这些投入所带来的好处。
然而，我认为这波抛售已经走得太远。过去一年有众多催化剂可能把 Meta 的股价推向更高水平，而且我不认为投资者一直在跟踪这些变化。下面我们来看看这些驱动因素，以及我为何认为 Meta Platforms 现在是“极具吸引力的买入机会”。
图片来源：Motley Fool。
仰望云端
据彭博社报道，上周出现传闻称 Meta 正在开发一家云基础设施业务，这一消息震动了科技圈。如果消息属实，这将使公司直接与行业领军者 Amazon Web Services（AWS）、**Microsoft **Azure 和 Alphabet 的 Google Cloud 展开竞争。
对云服务运营商而言，除了销售按需计算容量之外，一个关键优势在于内置了销售 AI 模型的市场。Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Azure AI Foundry 让客户能够在不需要大额投入底层基础设施的情况下，接触到顶级 AI 模型与服务。这使得“三巨头”云服务提供商相较 Meta 具备显著优势。如果公司开发自有云服务，就会把竞争拉回同一起跑线。
Meta 一直在大力投资数据中心以支撑其 AI 目标。拥有一个能够对外出售多余云端容量，并销售自研模型的出口，将对 Meta 带来巨大好处，并把其 AI 战略推向更高的台阶。
显著更低的 AI 基础设施成本
今年悬在 Meta 头上的最大疑问之一，是公司激进的 AI 相关资本开支（capex）计划。今年第一季度，Meta 上调了指引，称预计支出将在 1250 亿美元到 1450 亿美元之间，高于此前预估的 1150 亿美元到 1350 亿美元。这笔支出的很大一部分将用于推进其数据中心建设，以支持其 AI 野心。一些投资者担心，Meta 的支出可能会超过公司这笔巨额投资所带来的回报。
不过，BofA 分析师 Justin Pope 表示，Meta 的 AI 基础设施扩建比预期要划算得多。公司正努力在明年年底前交付额外 **14 吉瓦（GW）**的产能，其中已经有 1GW 上线。分析师最初估计 Meta 的每 1GW 成本为 450 亿美元，但 Meta 内部的一份备忘录显示，成本更接近 220 亿美元。分析师认为，如果这些数字“哪怕只有相当接近准确”，那么 Meta “可能已经实现了可观的成本节省”，而这远低于华尔街的预期。
此外，公司还与 Broadcom 联手开发一套 Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）芯片。这些专门的处理器将被设计为在特定任务上更高效，从而降低与 AI 相关的运营成本。据报道，这款首批定制芯片代号为 “Iris”，预计将于 9 月开始量产。
在去年其 Llama 4 AI 模型反响平平之后，Meta 选择退一步、重新整合。就在本周，公司发布了 Muse Spark 1.1，而早期反馈显示他们“确实打中了要害”。最新的多模态 AI——用于驱动 Meta AI 助手——具备更先进的推理能力，并能处理复杂流程。此次更新还提供了能动式编码（agentic coding），即在人的参与尽可能少的情况下编写、测试并调试代码。
尽管这些最新模型仍落后于 OpenAI 和 Anthropic 的产品，Meta 已通过 Muse Spark 大幅缩小了差距。此外，由于 CEO Mark Zuckerberg 承诺对其前沿模型采取“激进”的定价，并提供“更低得多的成本”，因此其使用成本也低于领先者。测试 Muse Spark 的开发者将可以免费使用，但超过某个使用阈值后仍需付费。
这一代新一轮 AI 模型的推出，将 Meta 直接推入“大厂”行列，而其激进的定价无疑会吸引真正的重度用户。
我认为 Meta Platforms 现在是一个“爆买”的 3 个理由
对 Meta Platforms（META +6.16%）的股东来说，今年可谓是艰难的一年。这家社交媒体与人工智能（AI）领域的专家跑输更广泛的市场：截至周四收盘，其股价过去一年下跌了 9%，而 S&P 500 的涨幅为 21%。
最大的阻力来自市场对 Meta 大规模 AI 相关支出的担忧。投资者担心这些成本会挤压公司的利润，并最终超过这些投入所带来的好处。
然而，我认为这波抛售已经走得太远。过去一年有众多催化剂可能把 Meta 的股价推向更高水平，而且我不认为投资者一直在跟踪这些变化。下面我们来看看这些驱动因素，以及我为何认为 Meta Platforms 现在是“极具吸引力的买入机会”。
图片来源：Motley Fool。
据彭博社报道，上周出现传闻称 Meta 正在开发一家云基础设施业务，这一消息震动了科技圈。如果消息属实，这将使公司直接与行业领军者 Amazon Web Services（AWS）、**Microsoft **Azure 和 Alphabet 的 Google Cloud 展开竞争。
对云服务运营商而言，除了销售按需计算容量之外，一个关键优势在于内置了销售 AI 模型的市场。Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Azure AI Foundry 让客户能够在不需要大额投入底层基础设施的情况下，接触到顶级 AI 模型与服务。这使得“三巨头”云服务提供商相较 Meta 具备显著优势。如果公司开发自有云服务，就会把竞争拉回同一起跑线。
Meta 一直在大力投资数据中心以支撑其 AI 目标。拥有一个能够对外出售多余云端容量，并销售自研模型的出口，将对 Meta 带来巨大好处，并把其 AI 战略推向更高的台阶。
今年悬在 Meta 头上的最大疑问之一，是公司激进的 AI 相关资本开支（capex）计划。今年第一季度，Meta 上调了指引，称预计支出将在 1250 亿美元到 1450 亿美元之间，高于此前预估的 1150 亿美元到 1350 亿美元。这笔支出的很大一部分将用于推进其数据中心建设，以支持其 AI 野心。一些投资者担心，Meta 的支出可能会超过公司这笔巨额投资所带来的回报。
不过，BofA 分析师 Justin Pope 表示，Meta 的 AI 基础设施扩建比预期要划算得多。公司正努力在明年年底前交付额外 **14 吉瓦（GW）**的产能，其中已经有 1GW 上线。分析师最初估计 Meta 的每 1GW 成本为 450 亿美元，但 Meta 内部的一份备忘录显示，成本更接近 220 亿美元。分析师认为，如果这些数字“哪怕只有相当接近准确”，那么 Meta “可能已经实现了可观的成本节省”，而这远低于华尔街的预期。
此外，公司还与 Broadcom 联手开发一套 Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）芯片。这些专门的处理器将被设计为在特定任务上更高效，从而降低与 AI 相关的运营成本。据报道，这款首批定制芯片代号为 “Iris”，预计将于 9 月开始量产。
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NASDAQ: META
Meta Platforms
今日涨跌
（6.16%）$38.92
当前价格
$670.40
关键数据点
市值
$1.7T市值仅根据公开交易的已发行股份计算。不包括未上市、私人或双重类别、不可交易的股份。推算市值可能会有所不同。市值仅根据公开交易的已发行股份计算。不包括未上市、私人或双重类别、不可交易的股份。推算市值可能会有所不同。
日内区间
$658.01 - $677.85
52 周区间
$520.26 - $796.25
成交量
2.3M
平均成交量
17.8M
毛利率
81.94%
股息率
0.31%
在去年其 Llama 4 AI 模型反响平平之后，Meta 选择退一步、重新整合。就在本周，公司发布了 Muse Spark 1.1，而早期反馈显示他们“确实打中了要害”。最新的多模态 AI——用于驱动 Meta AI 助手——具备更先进的推理能力，并能处理复杂流程。此次更新还提供了能动式编码（agentic coding），即在人的参与尽可能少的情况下编写、测试并调试代码。
尽管这些最新模型仍落后于 OpenAI 和 Anthropic 的产品，Meta 已通过 Muse Spark 大幅缩小了差距。此外，由于 CEO Mark Zuckerberg 承诺对其前沿模型采取“激进”的定价，并提供“更低得多的成本”，因此其使用成本也低于领先者。测试 Muse Spark 的开发者将可以免费使用，但超过某个使用阈值后仍需付费。
这一代新一轮 AI 模型的推出，将 Meta 直接推入“大厂”行列，而其激进的定价无疑会吸引真正的重度用户。
“极具吸引力的买入机会”？
尽管出现了这些重要进展且机会不断扩大，Meta 目前仍以低于众多“七巨头”对手的折价在交易。目前，该股的交易价格低于 23 倍的盈利（截至周四收盘）。
对于这样一家拥有如此多取胜路径的公司而言，这样的价格非常诱人，因此我认为 Meta Platforms 现在就是“极具吸引力的买入机会”。