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美股投资网获悉，近日，Meta(META)召开了2024Q4业绩会。会上Susan Li表示，2024年第四季度，Meta实现总收入484亿美元，同比增长21%。营业成本同比增长15%，主要由于基础设施支出增加。展望2025年，预计第一季度总收入将在395亿至418亿美元之间，这反映了8%至15%的年度增长；支出方面，预计2025年全年资本支出将在600亿至650亿美元之间，资本支出增长将由支持公司的生成式人工智能努力和核心业务的增加投资推动。2025年，公司的大部分资本支出将继续投向核心业务。
公司表示，2025年的资本支出中，服务器仍然是最大的投资方向，并且预计将大幅增长，主要原因包括增加AI计算能力支持生成式AI(GenAI)以及核心AI业务的扩展。维护核心业务扩展基础设施以满足用户增长，并更新老旧服务器。整体而言，Meta在基础AI、非AI业务、生成式AI三个领域的基础设施投资都会增加，重点仍然是支持核心业务。
关于DeepSeek，扎克伯格表示，仍在评估他们的创新点，并计划吸收其中的一些技术优势。他表示，目前，很难判断这些发展对基础设施投资和资本支出的长期影响。AI计算资源的分配正在经历结构性变化过去，计算能力主要集中在预训练(Pre-training)。现在，越来越多的计算资源转向推理(Inference)，即AI在实时应用中的计算需求。
这种趋势意味着，未来AI计算不一定需要更多的预训练资源，但推理计算的负载可能大幅增长。这对拥有强大商业模式支撑的企业是一个长期优势，因为可以持续投资基础设施，以提供更高质量的AI服务，而一些无法承受高昂计算成本的竞争对手可能难以维持。
此外，公司的AI计算基础设施不仅用于Meta AI，还广泛应用于信息流推荐(Feeds)和广告产品。因此，公司需要确保有足够的计算能力来支持数十亿用户的需求。
Q&A
Q我知道今年会有很多公告，但能否分享一些高层次的示例，说明你对新潜在应用场景和产品的愿景?这些产品如何提升用户体验并为广告商创造价值?特别是关于Llama 4和Meta AI在2025年的发展方向?
A(马克·扎克伯格)关于你的第一个问题，我在开场发言中已经提到了一些内容。我们目前的重点是Meta AI，希望将其打造为一个高度智能化且个性化的助手，能够在我们的各个应用程序中使用，同时也可以通过独立网站访问。
我们认为，Meta AI的质量将持续提升，过去一年已有显著进步。此外，我们正积极探索如何更好地将其融入我们的服务，使更多用户能够发现并使用它。正因为如此，Meta AI目前已被数亿用户使用，这也是我们持续优化产品易用性的结果。
至于Llama 4，我此前已经提供了一些技术层面的细节，这对于技术爱好者来说可能会很有趣，因为我们之前从未讨论过这些内容。但关于今年即将发布的产品，我暂时不会透露太多细节，还是留点惊喜吧。不过，我们会围绕 Meta AI 进行大量创新，同时 Llama 4 也将带来一系列激动人心的更新。
Llama4 不会是单一的产品发布，而是像 Llama 3 一样，分阶段推出多个不同的模型。此外，我们在 AI 工程师方向的进展也让我感到非常兴奋。虽然它短期内不会成为一个外部产品，但我们正在积极推进 AI 研究，并用于内部产品开发。这项技术未来可能会带来重要的市场机会，但在今年，它主要用于提升我们现有产品的能力，推动 AI 在2026年及之后的更大变革。
Q关于定制芯片，Meta 在自研芯片和第三方芯片在计算效率和排名模型上的应用有什么经验?未来采用定制芯片的主要限制因素是什么?
A(Susan Li)很高兴回答你的第二个问题。首先，我们仍然会继续从行业领先的供应商采购第三方芯片，并保持长期合作关系。同时，我们也在积极研发自研芯片，以应对一些特定的计算需求，特别是针对那些市面上标准芯片无法优化的工作负载。
我们的自研芯片可以优化整个计算架构，从而在计算效率、单位成本和功耗方面实现更高的性能。这主要是因为 Meta 的工作负载在内存、网络带宽和计算资源的分配上有着独特需求，而自研芯片可以根据这些需求进行精准优化。
目前，我们的 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)主要用于核心排名和推荐推理任务，并已在 2024 年上半年正式投入使用。今年，我们将继续扩大 MTIA 的应用范围，不仅用于新增算力需求，还将逐步替换部分已达到使用寿命的 GPU 服务器。
展望未来，我们希望在 2025 年让 MTIA 支持部分核心AI 训练任务，并逐步扩展到生成式 AI 相关的应用场景。
QMeta对开源策略的看法如何演变?你们如何看待开源战略在AI领域的竞争格局?从成本控制和资本回报的角度来看，开源模式能否为Meta带来长期优势?
A(马克·扎克伯格)在开源策略方面，我们的思路类似于 OpenCompute 项目。当年，我们并不是第一个建立数据中心硬件系统的公司，因此我们决定将其开源，推动整个行业采用我们的方案，并鼓励生态系统共同创新。最终，这种标准化让供应链更加高效，也降低了成本。
在AI领域，我们认为 Llama 的广泛应用将推动更多芯片供应商、API开发者和开发平台对其进行优化，从而降低使用成本并提升整体性能。随着行业采用率的提高，我们自身也可以受益于这些优化成果。
此外，我们也注意到了近期中国的DeepSeek 等开源竞争对手的崛起。全球范围内可能会形成一个开源标准，我们希望这一标准能由美国主导。因此，我们会继续推动 AI 生态系统的发展，让全球开发者都能使用Meta开发的AI技术。最近的一些行业动态更坚定了我们对开源战略的信心，我们认为这是正确的方向。
Q在智能眼镜的发展趋势方面，Meta认为AI助手的最佳硬件形态是智能眼镜吗?还是它只是对应用内AI体验的补充?
A(马克·扎克伯格)是的，我一直认为智能眼镜是 AI 设备的理想形态，因为它可以让 AI 助手“看到”你的视角，并“听到”你听到的内容，从而提供更有上下文理解的交互体验。未来，智能眼镜将成为一个重要的计算平台。
当智能手机成为主要计算平台时，传统 PC 并没有被淘汰。同样，未来手机仍然会存在，但越来越多的用户会转向 AI 眼镜。这是一个不可逆的趋势，我预计未来十年，市面上所有眼镜都将具备 AI 功能，甚至一些原本不戴眼镜的人也会开始使用 AI 眼镜。
去年，我曾认为，只有当智能眼镜拥有全息显示技术时，它才会成为主流产品。但现在，我认为AI本身带来的价值可能与全息AR一样重要。因此，AI 眼镜的发展可能比我们预想的更快。
Ray-BanMeta 智能眼镜的成功表明市场对此类产品有需求。尽管我们还不清楚长期的发展轨迹，但 2025 年将是探索智能眼镜市场潜力的关键一年。
Q广告业务方面，最近几个季度 Meta 的广告收入增长主要由广告单价提升驱动。未来广告增长的主要推动因素是什么?定价增长的趋势是否会持续?
A(Susan Li)从长期来看，我们认为广告收入的增长仍然可以从广告定价和广告展示量两方面获得推动。在定价方面，增长可能受到多种因素影响，包括广告位供应情况、广告竞价动态，以及广告展示位置的变化。例如，视频类广告的变现效率通常低于其他广告类型，这也会影响整体定价趋势。此外，宏观经济环境也是一个重要因素。
不过，我们预计，Meta 仍然可以通过持续优化广告表现，提升广告主的投资回报率(ROI)。我们在广告变现上的技术创新，包括优化投放算法、提升广告目标匹配精度等，都将有助于广告单价的长期增长。
需要注意的是，广告单价是一个复合指标，受到多个变量影响，例如广告主的竞价策略、广告转化成本等。因此，尽管单价可能波动，但我们总体上看到广告转化成本仍然保持在健康水平。随着 Meta 持续提升广告转化率，我们预计未来的CPM(千次展示成本) 仍将呈增长趋势。
QMark，你提到美国的政治变化可能会使美国企业在海外的竞争地位更有利。但在美国国内，你如何看待这些变化对用户使用和广告商采用的影响?你们最近取消了事实核查(fact-checking)机制，是否认为这会影响平台内容?这是否可能吸引更多用户?同时，这对广告业务是否会有影响?
Susan，关于 Meta AI，外界对其应用场景感到兴奋，但也关注其商业化路径。你们如何考虑 Meta AI 的变现模式?未来是否可能采用 CPC(按点击付费)广告模式?
A(马克·扎克伯格)关于事实核查和内容政策的问题，我们的目标始终是打造最适合用户的服务。我一直支持言论自由，同时我们也意识到人们不希望看到错误信息，因此需要建立一个有效的系统来提供更多上下文信息。
从实践经验来看，我们发现社区注释(Community Notes)系统的效果优于之前的事实核查机制。我愿意承认，当其他公司开发出更好的方法时，我们也应当学习并优化自己的系统。
近期的政策调整并不意味着我们对平台内容的质量失去关注。实际上，我们认为社区注释系统(类似于X平台的模式)比以往的事实核查机制更有效，并且能够为用户提供更好的体验。因此，我相信这些调整最终会让我们的产品变得更好。
A(Susan Li)
就广告业务而言，我们目前没有看到内容政策调整对广告支出的明显影响。广告商的需求依然强劲，特别是AI赋能的广告工具帮助企业更有效地优化广告支出价值。因此，我们的品牌安全承诺保持不变，并将继续投资于品牌安全工具，以满足广告商的需求。
至于 Meta AI 的商业化，我们的初期重点是打造卓越的用户体验，目前所有精力都集中在提升产品质量上。
未来，Meta AI 的变现方式可能包括付费推荐(Paid Recommendations)和高级订阅服务(Premium Offerings)但目前，我们的主要目标仍然是产品开发，而不是变现。
QMark，关于开源问题，DeepSeek等新模型正在利用 Llama 进行更快、更低成本的训练。这对 Meta 有何影响?是否会影响 Meta 在未来几年的投资方向?
关于 2025 年的资本支出(CapEx)，你们预计投资 600-650 亿美元，相较去年，投资结构是否有变化?服务器仍然是最大支出项吗?数据中心和网络设备的投资分配是否有所调整?特别是在 AI 训练和推理计算上的分配情况?
A(马克·扎克伯格)
关于DeepSeek，我们仍在评估他们的创新点，并计划吸收其中的一些技术优势。无论竞争对手来自哪里，整个AI领域的进步往往是相互学习的过程，每次新的技术发布都会推动整个行业前进。
目前，很难判断这些发展对基础设施投资和资本支出的长期影响。AI计算资源的分配正在经历结构性变化过去，计算能力主要集中在预训练(Pre-training)。现在，越来越多的计算资源转向推理(Inference)，即 AI 在实时应用中的计算需求。
这种趋势意味着，未来 AI 计算不一定需要更多的预训练资源，但推理计算的负载可能大幅增长。这对 拥有强大商业模式支撑的企业 是一个长期优势，因为我们可以持续投资基础设施，以提供更高质量的 AI 服务，而一些无法承受高昂计算成本的竞争对手可能难以维持。
此外，我们的 AI 计算基础设施不仅用于 Meta AI，还广泛应用于 信息流推荐(Feeds)和 广告产品。因此，我们需要确保有足够的计算能力来支持数十亿用户的需求。
A(Susan Li)关于 2025 年资本支出，服务器仍然是最大的投资方向，并且预计将大幅增长，主要原因包括增加 AI 计算能力支持生成式 AI(GenAI)以及核心 AI 业务的扩展。维护核心业务扩展基础设施以满足用户增长，并更新老旧服务器。
数据中心投资也会增加，主要用于构建大规模 AI 训练集群;高功率密度数据中心的核心建设阶段
网络设备投资将支持更高容量的网络，满足 AI 计算和非 AI 计算的流量增长;光纤基础设施建设，优化跨区域 AI 训练数据传输。
整体而言，Meta 在 基础 AI、非 AI 业务、生成式 AI 三个领域的基础设施投资都会增加，重点仍然是支持核心业务。
我们仍处于 AI 计算的早期阶段，未来计算成本是否会大幅降低仍不确定。因此，我们目前保持大规模投资，以确保长期竞争力。
QMeta 近期强调回归“OG Facebook”(最初的 Facebook 体验)。你能否具体说明如何扩大这一方向的应用场景?视频、社群市场(Marketplace)等是否是重点?
同时，Meta AI 目前已经拥有 超过 6 亿月活用户(MAUs)，你们如何看待用户体验的演进?目前用户主要在做哪些事情?
A(马克·扎克伯格)Facebook 仍然是许多用户日常生活的重要组成部分。我认为，Facebook还有很大的潜力可以发挥，并在文化影响力方面重新崛起。
目前，我们正在探索一些新的产品方向，但不会立即对短期业务增长产生影响。这个过程需要权衡，我们可能会在某些领域做出取舍，以专注于长期产品创新。
我会在未来 6-12 个月内分享更多细节。总体而言，我们希望Facebook能回归早期的社区互动方式，并重新焕发活力。
A(Susan Li)关于 Meta AI，我们正处于用户行为学习阶段。从各应用的数据来看WhatsApp 是 Meta AI 使用量最高的平台，主要应用场景包括信息查询、学习支持、情感交流。Facebook是第二大Meta AI使用平台，用户主要通过Feed深度整合体验AI推荐功能。
从整体趋势看，用户正逐步将Meta AI 应用于信息搜索和整理;社交互动和沟通;休闲娱乐(例如幽默交流);内容创作与编辑(如写作辅助)
2025年，Meta AI的核心目标是个性化体验优化，包括增强AI记忆能力，能记住用户在私聊中的关键信息，以提供更精准的回应。提升内容推荐质量，增强 Facebook 和Instagram的价值。
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美股投资网获悉，三星电子(SSNLF)关键芯片部门的利润低于预期，给这家正在努力缩小与主要竞争对手SK海力士在人工智能领域差距的全球最大存储芯片制造商的前景蒙上了一层阴影。三星半导体部门公布的数据显示，去年第四季度的营业利润为2.9万亿韩元(约合21亿美元)，远不及分析师平均预期的4.78万亿韩元，且低于去年第三季度的3.86万亿韩元。
本月早些时候，三星电子公布的营业利润和营收初步数据令人失望，但7.58万亿韩元的净利润好于分析师平均预期的7.95万亿韩元。三星在HBM领域落后于SK海力士。三星尚未向英伟达供应HBM芯片。英伟达首席执行官黄仁勋曾表示，三星需要“设计一种新方案”来为英伟达供应HBM芯片。
相比之下，得益于AI需求的快速增长，作为英伟达主要供应商的SK海力士在去年第四季度的营业利润同比激增超过20倍，达到8.1万亿韩元，销售额则同比增长75%至19.8万亿韩元。去年第四季度，HBM芯片占SK海力士总DRAM芯片收入的40%。该公司预计，HBM芯片今年的销售将增长一倍以上。
三星加大了研发和前端产能扩张的支出，以在HBM芯片领域赶超SK海力士和美光科技。与此同时，三星还面临着个人电脑和移动设备对传统半导体芯片需求的减弱。该公司本月早些时候表示，其智能手机、电视和其他家电也面临着日益激烈的竞争，而其代工业务的开工率也有所下降。
投资者仍然担心三星是否有能力在HBM芯片领域的竞争中重回领先地位。不过，最新消息显示，三星已获得批准向英伟达供应其第五代HBM芯片的一个版本。据悉，三星的8层HBM3E(一种较低级的HBM3E品种)于去年12月获得英伟达的批准。尽管进展不大，但这是三星为获得英伟达的HBM3E芯片批准奋斗一年之后取得的进展。但三星仍明显落后于SK海力士，后者在2024年初成为首家量产8层HBM3E的供应商，并于去年年底开始供应更先进的12层品种。
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美股投资网获悉，周三美股盘后，“蓝色巨人”IBM Corp(IBM)公布2024年第四季度业绩。数据显示，该公司Q4总营收同比增长1%至176亿美元，市场预期175亿美元；调整后每股收益为3.92美元，市场预期3.74美元。
软件部门是IBM规模最大、增长最快的部门，第四季度营收增长了10%，达到79.2亿美元。软件业务的扩张得益于Red Hat业务增长16%。IBM于2019年收购了Red Hat。
IBM咨询部门营收连续第四个季度下滑，至51.8亿美元。首席财务官Jim Kavanaugh表示，客户继续将资金从传统咨询项目转移到以人工智能为重点的项目。
值得注意的是，IBM预计新财年营收将强劲增长，人工智能相关订单将大幅增加。
IBM预计截至2025年12月的财年自由现金流将达到135亿美元，高于华尔街预期的129亿美元。IBM周三在声明中表示，按固定汇率计算，营收将至少增长5%，不过目前的汇率将使这一增幅减少两个百分点。
IBM表示，自2023年年中以来，人工智能咨询和软件订单已超过50亿美元。这一数字高于IBM在上一份财报中披露的30亿美元。约80%的订单来自咨询部门，其余来自软件部门。
IBM致力于从一家传统计算机公司转型为一家专注于高增长软件和服务的公司。该公司通过收购来扩大公司的产品线，包括去年4月份宣布的收购Hashicorp Inc.的计划以及2023年斥资46亿美元收购Apptio。
特朗普政府表示将削减政府各部门的支出，投资者担心这可能会对科技公司产生影响。IBM的Kavanaugh表示，IBM 3%-4%的营收与美国联邦政府有关，新政府可能采取的技术举措是一个“重大机遇”。
IBM将于下周为分析师举办一场活动，届时该公司预计将分享对未来几年业绩的更详细指引。
财报公布后，IBM在盘后交易中上涨约10%。过去12个月，该股已上涨 22%。
资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com
美国的年轻投资者购买股票的年龄比他们之前的几代人都要早。
伊利亚·伦德（Elijah Lunde）喜欢研究股票，通过购买特斯拉 (TSLA)、亚马逊 (AMZN)、梅塔 (META)、苹果 (APPL) 和伯克希尔-哈撒韦（BRK）等公司的股票，他已经积累了1.8万美元的投资组合，而他才刚刚15岁。
这位来自加利福尼亚州橘子郡的高中生在他八岁的时候，就开始通过年轻人和他们的家庭而设计的在线经纪公司Stockpile进行投资。他2017年开始投资500美元起步，之后通过家人送给他的生日和圣诞节礼品卡，以及父母因为他取得好成绩而奖励给他的钱进行积累。所有的投资决策都是他自己做出的，但由他的父亲来监管他的账户，等他18岁的时候，账户就会转给伦德。
“这是我自己投的钱，我不会碰它”，伦德说：“说实话，这只是为了积累财富，所以我可以灵活使用我的钱，以应对大笔购买行为，无论是购买汽车、房子，甚至是退休。”
伦德是一个有点极端的例子，但他并不是唯一一个早期投资的人。根据嘉信理财 (Charles Schwab) 《2024年现代财富调查》(2024 Modern Wealth Survey) ，平均而言，出生于1997年至2012年间的Z世代人从19岁就开始投资。这比25岁开始投资的千禧一代、32岁开始投资的X世代和35岁开始投资的婴儿潮一代都要早。
当许多年轻投资者成年之际，科技热潮也改变了投资环境，创业者推出了罗宾汉、加密货币和人工智能驱动的金融投顾等应用，与此同时，年轻人还可以在社交媒体上分享自己在投资上的成功与失败。
Z世代还在应对新的投资方式，其中许多投资项目存续的时间还不够长，无法确知它们的长期表现如何。27岁的塞缪尔·福瑟夫（Samuel Forthofer）把大约60%的资金投入了他的401(k)养老金计划，另外40%则投入了加密货币。
当他在加密公司的公共关系部门找到一份工作时，他对数字资产产生了兴趣。他的热情在 2021年有所上升，当时狗狗币的价格从每枚3美分飙升到了70美分以上。狗狗币是一种最初为了开玩笑而创设的代币，伦德说他只投入了很少的钱。
“我的朋友们对此非常激动，我也非常激动，”来自密歇根大学马尔科姆县分校的福瑟夫说。“我觉得很酷，我投入的这一小笔钱怎么会变成这么大一笔巨款。”
自那之后，他开始投资比特币和以太坊，他会根据市场变动的新闻来进行交易，比如总统选举，美联储主席杰罗姆·鲍威尔的演讲或者埃隆·马斯克的社交媒体帖子。现在交易变得更加容易了，这要归功于一些应用程序，它们允许投资者在几秒钟内买卖股票和其他投资，而且不需要任何佣金。在新冠疫情流行期间，这些平台的交易量激增，罗宾汉在2020年上半年增加了三百万个账户。
尽管人们的兴奋已经减缓，但大多数年轻投资者仍在使用这些应用程序：2022年金融监管局的一项研究发现，78%的18岁至34岁的投资者通过手机应用程序来进行交易，60%的投资者使用社交媒体作为投资信息的来源。
与上一代人相比，Z世代的退休观也有所不同。社会保障信托基金预计将在2033年耗尽，如果国会不介入，可能将导致21%的福利削减。住房和医疗成本持续上升。
但这并不意味着年轻人不存钱。
27岁的玛丽克莱尔·科伦坡（MaryClare Colombo）说，新闻报道和社交媒体上关于新世代和千禧一代的状况比前几代人更糟糕的内容加剧了她对自己未来财务状况的担忧。科伦坡说：“我开始担心自己是否有足够的钱养老，因为我没有在退休账户上存入大量资金。”科伦坡现居芝加哥，在一家软件初创企业工作。“这是我第一年更加重视这些问题，我不想永远工作下去。”
她说，退休储蓄现在是她的主要目标。在她的罗斯退休账户和401(k)养老金之间，她已经存了大约26000美元。她的目标是在退休前赚到100万到150万美元。
尽管他们这一代人可能面临着不同的挑战，但许多Z世代仍然坚持那些久经考验的储蓄方法。科伦坡说，她为自己的401(k)养老金计划做出了足够多积累，使自己的罗斯个人退休账户 (Roth IRA)达到了最大值，其中包括从工作中获得的奖金，以及向一个应税的经纪账户缴纳额外的现金，同时还在一个高收益储蓄账户中保留了一些可动用的现金。
加州纽波特海滩市财富管理公司RS Crum的高级副顾问埃里克·帕帕 (Eric Papa) 表示，年轻人就应该这样理财。
帕帕表示，科伦坡持有少量个股，但她主要投资于收费较低的指数基金，这是另一个不错的举措。他推荐宽基的目标日期基金和大盘基金，而不是挑选个股。
“投资和赌博是有区别的，但就个股而言，可能会有点难以界定，”帕帕表示。
这些策略已经为之前的许多投资者带来了回报，很可能也会对这一代年轻人起到同样的作用。
“当我看到沃伦·巴菲特这样的人时，他从非常年轻的时候就开始了投资，现在他年纪大了，他的资金已经滚成了雪球”伦德表示，“因此我认为，在股市中，长期持有，并让金钱为自己工作非常重要。”
首先来聊一下大家最关心的英伟达，今天美股空头势力非常强劲，机构交易员买入多个几千万美元的看跌期权，导致英伟达一路被砸盘大跌-5%
图片来源 美股大数据 StockWe.com
英伟达精准跌到118美元的位置，就反弹起来
这位置是我们和大家多次强调过的第一支撑位118美元
文章回顾：
最终英伟达反弹到124.6美元，如果你是上班族，提前设置好118美元进场，今天也收获5%的利润。关于如何从技术面寻找入场点，支撑阻力位，精准把握机构的规律，我们前纽约证券交易所资深分析师KEN在我们Day Trade课上有详细的解读，大家可以订阅。
网址 https://stockwe.com/col/videos
你千万别再其他网上乱学一些非科班出身，不在华尔街工作过的人的学习资料，只会浪费时间，走很多弯路，要学美股就找华尔街的专业人士。
对加拿大和墨西哥征收25%关税
周四美股收盘前，特朗普周四在椭圆形办公室重申，鉴于芬太尼和巨额贸易逆差，他将兑现2月1日对加拿大和墨西哥输美商品征收25%关税的承诺。
特朗普此前威胁称，如果墨西哥和加拿大不采取更多措施处理无证移民和非法毒品进入美国边境问题，美国将征收这些关税。市场、商界和政界领袖一直在密切关注特朗普是否会兑现关税威胁。果然是商人出身，全部以美国的利益为首要考虑。
消息一出，纳斯达克和标普500急速下跌，转跌前道指曾涨约300点，加元和墨西哥比索短线跳。
DeepSeek麻烦不断
国产AI大模型DeepSeek凭借超低成本，推出性能媲美ChatGPT的AI服务火遍全球，超越ChatGPT登顶美国免费App排行榜，也招来了很多麻烦。
意大利和爱尔兰相关机构要求DeepSeek报告如何使用用户数据；意大利的苹果和谷歌App商店已无法下载DeepSeek；澳大利亚国库部长呼吁民众保持谨慎。
DeepSeek也受到多个黑客攻击，攻击指令激增100多倍。网站多次无法访问。
苹果财报公布
苹果 AAPL公司今天发布了该公司的2025财年第一财季业绩。第一财季营收和每股收益均超出华尔街分析师此前预期，但大中华区营收同比下降11%。财报发布后，苹果公司盘后股价先跌后上涨3%。苹果凭借服务收入超预期两位数大增，创造了公司史上单季营收的最高纪录，而iPhone 16新机没能支持核心产品手机保住销售增势，重回负增长，给整个财年的销售前景蒙上阴影。
更令华尔街大跌眼镜的是，在全球最大智能手机市场中国，苹果的销售颓势不改，非但没能扭转跌势，还继续两位数下滑，体现了苹果的人工智能（AI）服务在这一市场缺失之际，被对手竞争的冲击。
董事会宣布，将向公司的普通股股东派发每股0.25美元的现金股息，这笔股息将于2025年2月13日向截至2025年2月10日营业时间结束的在册股东发放。
报告显示，苹果公司第一财季总净营收为1243亿美元，与去年同期的1195.75亿美元相比增长4%；净利润为363.30亿美元，与去年同期的339.16亿美元相比增长7%；每股摊薄收益为2.40美元，与去年同期的2.18美元相比增长10%。
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2024 年全年美国房屋销售量降至 406 万套，为 1995 年以来最低。年销售额连续第三年下降，与 2006 年房地产泡沫破裂、20 世纪 90 年代和 80 年代经济衰退期间的年销售额下降幅度相当。
从这个角度来看，1995 年美国人口减少了约 7000 万。
令人担忧的是，去年首次购房者仅占购房总数的 24%，创历史新低。
与此同时，销售价格中位数跃升 6%，达到 40.44 万美元，创下历史新高。
这是一场负担能力危机。
DeepSeek引发市场波动，高盛建议投资者多元化配置。近日，人工智能公司DeepSeek的突破性进展引发市场波动，高盛集团市场策略师Peter Oppenheimer及其团队在最新报告中认为，这是一个“警钟”，提醒投资者重新审视投资策略。
高盛表示，美国经济软着陆情境下，通胀下降、利率下行，加之美国科技行业高度集中且估值较高，使市场容易因失望情绪而动荡。但是，熊市通常伴随着盈利预期的下调，而今年美国经济衰退的可能性并不大。
因此，尽管存在风险，高盛仍然看好美股市场的前景，建议投资者通过多元化配置来应对潜在的市场波动。
高盛表示，DeepSeek的突破引发了市场对AI技术商品化的担忧，具体来看：
高质量语言模型可能不再需要巨额投资；
AI供应可能不是赢家通吃的竞争；
中国开源AI技术挑战美国在该领域的优势。
对此，高盛认为，DeepSeek的突破是一个“警钟”，提醒市场集中度风险的上升。但是，尽管存在风险，高盛并不建议抛售股票，而是提出以下多元化投资策略：
增持美债；
考虑等权重美国指数基金；
关注非科技领域的全球增长型公司。
博通AVGO今天大涨的原因是Meta财报中提到“计划加强使用与博通合作设计的芯片，将自研定制ASIC MTIA用于训练，暗示替换GPU。微软和Meta都强调了推理的重要性，而英伟达的GPU芯片主要用于训练。
更重要的是，扎克伯格表示，未来不一定需要更多的预训练资源，但推理负载会大幅增长。NVDA
美股投资网获悉，陷入困境的Spirit Airlines（SAVEQ）周三宣布，拒绝了竞争对手Frontier Group（ULCC）提出的第二次并购提议。尽管交易未能达成，Frontier的再度出手，或许预示着随着特朗普重返白宫，美国航空业可能迎来新一轮并购潮。
Frontier周三早间发表声明，证实已向Spirit提交并购提案。随后，Spirit在8-K文件中表示，该公司已拒绝该提议。
根据Frontier的方案，Spirit股东将获得4亿美元的Frontier债务和股票，并持有Frontier 19%的股份。然而，Spirit认为该提议为股东提供的价值低于其破产重组计划，并表示预计将在本季度内完成重组。
Frontier最早在2022年提出收购Spirit的计划，但最终捷蓝航空(JBLU)出价更高。然而，2024年初，美国联邦法院阻止了捷蓝航空与Spirit的合并，裁定该交易可能损害Spirit主要面向的价格敏感型消费者的利益。
尽管Spirit本次再次拒绝Frontier的收购提议，业内人士认为，特朗普的第二个总统任期或将为航空业的并购交易创造更宽松的监管环境。
目前，市场对特朗普领导下的行业政策抱有乐观预期。自2023年11月5日特朗普赢得总统选举以来，纽约证券交易所Arca航空指数已上涨9%，同期标普500指数上涨6.2%。
资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com
美股投资网获悉，近日，Meta(META)召开了2024Q4业绩会。会上Susan Li表示，2024年第四季度，Meta实现总收入484亿美元，同比增长21%。营业成本同比增长15%，主要由于基础设施支出增加。展望2025年，预计第一季度总收入将在395亿至418亿美元之间，这反映了8%至15%的年度增长；支出方面，预计2025年全年资本支出将在600亿至650亿美元之间，资本支出增长将由支持公司的生成式人工智能努力和核心业务的增加投资推动。2025年，公司的大部分资本支出将继续投向核心业务。
公司表示，2025年的资本支出中，服务器仍然是最大的投资方向，并且预计将大幅增长，主要原因包括增加AI计算能力支持生成式AI(GenAI)以及核心AI业务的扩展。维护核心业务扩展基础设施以满足用户增长，并更新老旧服务器。整体而言，Meta在基础AI、非AI业务、生成式AI三个领域的基础设施投资都会增加，重点仍然是支持核心业务。
关于DeepSeek，扎克伯格表示，仍在评估他们的创新点，并计划吸收其中的一些技术优势。他表示，目前，很难判断这些发展对基础设施投资和资本支出的长期影响。AI计算资源的分配正在经历结构性变化过去，计算能力主要集中在预训练(Pre-training)。现在，越来越多的计算资源转向推理(Inference)，即AI在实时应用中的计算需求。
这种趋势意味着，未来AI计算不一定需要更多的预训练资源，但推理计算的负载可能大幅增长。这对拥有强大商业模式支撑的企业是一个长期优势，因为可以持续投资基础设施，以提供更高质量的AI服务，而一些无法承受高昂计算成本的竞争对手可能难以维持。
此外，公司的AI计算基础设施不仅用于Meta AI，还广泛应用于信息流推荐(Feeds)和广告产品。因此，公司需要确保有足够的计算能力来支持数十亿用户的需求。
Q&A
Q我知道今年会有很多公告，但能否分享一些高层次的示例，说明你对新潜在应用场景和产品的愿景?这些产品如何提升用户体验并为广告商创造价值?特别是关于Llama 4和Meta AI在2025年的发展方向?
A(马克·扎克伯格)关于你的第一个问题，我在开场发言中已经提到了一些内容。我们目前的重点是Meta AI，希望将其打造为一个高度智能化且个性化的助手，能够在我们的各个应用程序中使用，同时也可以通过独立网站访问。
我们认为，Meta AI的质量将持续提升，过去一年已有显著进步。此外，我们正积极探索如何更好地将其融入我们的服务，使更多用户能够发现并使用它。正因为如此，Meta AI目前已被数亿用户使用，这也是我们持续优化产品易用性的结果。
至于Llama 4，我此前已经提供了一些技术层面的细节，这对于技术爱好者来说可能会很有趣，因为我们之前从未讨论过这些内容。但关于今年即将发布的产品，我暂时不会透露太多细节，还是留点惊喜吧。不过，我们会围绕 Meta AI 进行大量创新，同时 Llama 4 也将带来一系列激动人心的更新。
Llama4 不会是单一的产品发布，而是像 Llama 3 一样，分阶段推出多个不同的模型。此外，我们在 AI 工程师方向的进展也让我感到非常兴奋。虽然它短期内不会成为一个外部产品，但我们正在积极推进 AI 研究，并用于内部产品开发。这项技术未来可能会带来重要的市场机会，但在今年，它主要用于提升我们现有产品的能力，推动 AI 在2026年及之后的更大变革。
Q关于定制芯片，Meta 在自研芯片和第三方芯片在计算效率和排名模型上的应用有什么经验?未来采用定制芯片的主要限制因素是什么?
A(Susan Li)很高兴回答你的第二个问题。首先，我们仍然会继续从行业领先的供应商采购第三方芯片，并保持长期合作关系。同时，我们也在积极研发自研芯片，以应对一些特定的计算需求，特别是针对那些市面上标准芯片无法优化的工作负载。
我们的自研芯片可以优化整个计算架构，从而在计算效率、单位成本和功耗方面实现更高的性能。这主要是因为 Meta 的工作负载在内存、网络带宽和计算资源的分配上有着独特需求，而自研芯片可以根据这些需求进行精准优化。
目前，我们的 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)主要用于核心排名和推荐推理任务，并已在 2024 年上半年正式投入使用。今年，我们将继续扩大 MTIA 的应用范围，不仅用于新增算力需求，还将逐步替换部分已达到使用寿命的 GPU 服务器。
展望未来，我们希望在 2025 年让 MTIA 支持部分核心AI 训练任务，并逐步扩展到生成式 AI 相关的应用场景。
QMeta对开源策略的看法如何演变?你们如何看待开源战略在AI领域的竞争格局?从成本控制和资本回报的角度来看，开源模式能否为Meta带来长期优势?
A(马克·扎克伯格)在开源策略方面，我们的思路类似于 OpenCompute 项目。当年，我们并不是第一个建立数据中心硬件系统的公司，因此我们决定将其开源，推动整个行业采用我们的方案，并鼓励生态系统共同创新。最终，这种标准化让供应链更加高效，也降低了成本。
在AI领域，我们认为 Llama 的广泛应用将推动更多芯片供应商、API开发者和开发平台对其进行优化，从而降低使用成本并提升整体性能。随着行业采用率的提高，我们自身也可以受益于这些优化成果。
此外，我们也注意到了近期中国的DeepSeek 等开源竞争对手的崛起。全球范围内可能会形成一个开源标准，我们希望这一标准能由美国主导。因此，我们会继续推动 AI 生态系统的发展，让全球开发者都能使用Meta开发的AI技术。最近的一些行业动态更坚定了我们对开源战略的信心，我们认为这是正确的方向。
Q在智能眼镜的发展趋势方面，Meta认为AI助手的最佳硬件形态是智能眼镜吗?还是它只是对应用内AI体验的补充?
A(马克·扎克伯格)是的，我一直认为智能眼镜是 AI 设备的理想形态，因为它可以让 AI 助手“看到”你的视角，并“听到”你听到的内容，从而提供更有上下文理解的交互体验。未来，智能眼镜将成为一个重要的计算平台。
当智能手机成为主要计算平台时，传统 PC 并没有被淘汰。同样，未来手机仍然会存在，但越来越多的用户会转向 AI 眼镜。这是一个不可逆的趋势，我预计未来十年，市面上所有眼镜都将具备 AI 功能，甚至一些原本不戴眼镜的人也会开始使用 AI 眼镜。
去年，我曾认为，只有当智能眼镜拥有全息显示技术时，它才会成为主流产品。但现在，我认为AI本身带来的价值可能与全息AR一样重要。因此，AI 眼镜的发展可能比我们预想的更快。
Ray-BanMeta 智能眼镜的成功表明市场对此类产品有需求。尽管我们还不清楚长期的发展轨迹，但 2025 年将是探索智能眼镜市场潜力的关键一年。
Q广告业务方面，最近几个季度 Meta 的广告收入增长主要由广告单价提升驱动。未来广告增长的主要推动因素是什么?定价增长的趋势是否会持续?
A(Susan Li)从长期来看，我们认为广告收入的增长仍然可以从广告定价和广告展示量两方面获得推动。在定价方面，增长可能受到多种因素影响，包括广告位供应情况、广告竞价动态，以及广告展示位置的变化。例如，视频类广告的变现效率通常低于其他广告类型，这也会影响整体定价趋势。此外，宏观经济环境也是一个重要因素。
不过，我们预计，Meta 仍然可以通过持续优化广告表现，提升广告主的投资回报率(ROI)。我们在广告变现上的技术创新，包括优化投放算法、提升广告目标匹配精度等，都将有助于广告单价的长期增长。
需要注意的是，广告单价是一个复合指标，受到多个变量影响，例如广告主的竞价策略、广告转化成本等。因此，尽管单价可能波动，但我们总体上看到广告转化成本仍然保持在健康水平。随着 Meta 持续提升广告转化率，我们预计未来的CPM(千次展示成本) 仍将呈增长趋势。
QMark，你提到美国的政治变化可能会使美国企业在海外的竞争地位更有利。但在美国国内，你如何看待这些变化对用户使用和广告商采用的影响?你们最近取消了事实核查(fact-checking)机制，是否认为这会影响平台内容?这是否可能吸引更多用户?同时，这对广告业务是否会有影响?
Susan，关于 Meta AI，外界对其应用场景感到兴奋，但也关注其商业化路径。你们如何考虑 Meta AI 的变现模式?未来是否可能采用 CPC(按点击付费)广告模式?
A(马克·扎克伯格)关于事实核查和内容政策的问题，我们的目标始终是打造最适合用户的服务。我一直支持言论自由，同时我们也意识到人们不希望看到错误信息，因此需要建立一个有效的系统来提供更多上下文信息。
从实践经验来看，我们发现社区注释(Community Notes)系统的效果优于之前的事实核查机制。我愿意承认，当其他公司开发出更好的方法时，我们也应当学习并优化自己的系统。
近期的政策调整并不意味着我们对平台内容的质量失去关注。实际上，我们认为社区注释系统(类似于X平台的模式)比以往的事实核查机制更有效，并且能够为用户提供更好的体验。因此，我相信这些调整最终会让我们的产品变得更好。
A(Susan Li)
就广告业务而言，我们目前没有看到内容政策调整对广告支出的明显影响。广告商的需求依然强劲，特别是AI赋能的广告工具帮助企业更有效地优化广告支出价值。因此，我们的品牌安全承诺保持不变，并将继续投资于品牌安全工具，以满足广告商的需求。
至于 Meta AI 的商业化，我们的初期重点是打造卓越的用户体验，目前所有精力都集中在提升产品质量上。
未来，Meta AI 的变现方式可能包括付费推荐(Paid Recommendations)和高级订阅服务(Premium Offerings)但目前，我们的主要目标仍然是产品开发，而不是变现。
QMark，关于开源问题，DeepSeek等新模型正在利用 Llama 进行更快、更低成本的训练。这对 Meta 有何影响?是否会影响 Meta 在未来几年的投资方向?
关于 2025 年的资本支出(CapEx)，你们预计投资 600-650 亿美元，相较去年，投资结构是否有变化?服务器仍然是最大支出项吗?数据中心和网络设备的投资分配是否有所调整?特别是在 AI 训练和推理计算上的分配情况?
A(马克·扎克伯格)
关于DeepSeek，我们仍在评估他们的创新点，并计划吸收其中的一些技术优势。无论竞争对手来自哪里，整个AI领域的进步往往是相互学习的过程，每次新的技术发布都会推动整个行业前进。
目前，很难判断这些发展对基础设施投资和资本支出的长期影响。AI计算资源的分配正在经历结构性变化过去，计算能力主要集中在预训练(Pre-training)。现在，越来越多的计算资源转向推理(Inference)，即 AI 在实时应用中的计算需求。
这种趋势意味着，未来 AI 计算不一定需要更多的预训练资源，但推理计算的负载可能大幅增长。这对 拥有强大商业模式支撑的企业 是一个长期优势，因为我们可以持续投资基础设施，以提供更高质量的 AI 服务，而一些无法承受高昂计算成本的竞争对手可能难以维持。
此外，我们的 AI 计算基础设施不仅用于 Meta AI，还广泛应用于 信息流推荐(Feeds)和 广告产品。因此，我们需要确保有足够的计算能力来支持数十亿用户的需求。
A(Susan Li)关于 2025 年资本支出，服务器仍然是最大的投资方向，并且预计将大幅增长，主要原因包括增加 AI 计算能力支持生成式 AI(GenAI)以及核心 AI 业务的扩展。维护核心业务扩展基础设施以满足用户增长，并更新老旧服务器。
数据中心投资也会增加，主要用于构建大规模 AI 训练集群;高功率密度数据中心的核心建设阶段
网络设备投资将支持更高容量的网络，满足 AI 计算和非 AI 计算的流量增长;光纤基础设施建设，优化跨区域 AI 训练数据传输。
整体而言，Meta 在 基础 AI、非 AI 业务、生成式 AI 三个领域的基础设施投资都会增加，重点仍然是支持核心业务。
我们仍处于 AI 计算的早期阶段，未来计算成本是否会大幅降低仍不确定。因此，我们目前保持大规模投资，以确保长期竞争力。
QMeta 近期强调回归“OG Facebook”(最初的 Facebook 体验)。你能否具体说明如何扩大这一方向的应用场景?视频、社群市场(Marketplace)等是否是重点?
同时，Meta AI 目前已经拥有 超过 6 亿月活用户(MAUs)，你们如何看待用户体验的演进?目前用户主要在做哪些事情?
A(马克·扎克伯格)Facebook 仍然是许多用户日常生活的重要组成部分。我认为，Facebook还有很大的潜力可以发挥，并在文化影响力方面重新崛起。
目前，我们正在探索一些新的产品方向，但不会立即对短期业务增长产生影响。这个过程需要权衡，我们可能会在某些领域做出取舍，以专注于长期产品创新。
我会在未来 6-12 个月内分享更多细节。总体而言，我们希望Facebook能回归早期的社区互动方式，并重新焕发活力。
A(Susan Li)关于 Meta AI，我们正处于用户行为学习阶段。从各应用的数据来看WhatsApp 是 Meta AI 使用量最高的平台，主要应用场景包括信息查询、学习支持、情感交流。Facebook是第二大Meta AI使用平台，用户主要通过Feed深度整合体验AI推荐功能。
从整体趋势看，用户正逐步将Meta AI 应用于信息搜索和整理;社交互动和沟通;休闲娱乐(例如幽默交流);内容创作与编辑(如写作辅助)
2025年，Meta AI的核心目标是个性化体验优化，包括增强AI记忆能力，能记住用户在私聊中的关键信息，以提供更精准的回应。提升内容推荐质量，增强 Facebook 和Instagram的价值。
资讯来源：美股投资网 TradesMax.com 美股大数据 StockWe.com
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