2025年META研究报告：广告量价齐升，Meta AI打开业绩想象空间

1 历史股价&估值复盘

上市-2017 年，市值受业绩驱动持续增长：2010 年后移动互联网时代开启，全球 移动互联网用户高速增长，带动数字营销和移动端广告的放量，全球互联网股普涨业 绩，Facebook MAU 快速提升，2017 年底达 21.3 亿，全球第一社媒平台地位稳固， 业绩端快速放量，14-17 年收入 CAGR=48%，GAAP 净利润 CAGR=84%，市值随业 绩持续增长。

2018 年，面临数据泄露丑闻及竞争格局恶化，市值大幅缩水：18 年 3 月，因 “剑桥分析”事件深陷用户隐私数据泄露丑闻，引发市场对政府监管、用户流失以及广 告撤出等方面的恐慌，连续多日股价暴跌。此外 Tiktok 18 年全球化快速推进，全球 平均 MAU 达 2.71 亿，yoy 近 400%，对 Meta 业务构成威胁，市场悲观情绪致使 Meta 市值出现大幅缩水，PE-ttm 降至 20 以下。

2019 年，Meta 逐渐走出隐私泄露阴影，19 年 5 月，Quest 1 正式发售，19 年 6 月加密货币平台 Libra 上线，估值修复驱动股价有所回升。

2020 年：新冠疫情爆发，全球经济停滞，广告投放需求下滑，受疫情影响，20Q1 公司收入 yoy 首次降低至 20%以内，股价下跌。但 20Q3 起，积压广告投放需求放 量，公司业绩迅速反弹，收入同比增速重回 20%+（20Q3-20Q4 收入同比分别为 +22%/+33%），此外 20 年 8 月 Instagram 入局短视频赛道，reels 全面登陆全球 50 余个市场，20 年 9 月发布 Quest 2，首发销量达 Quest 1 的 5 倍以上，在业绩回暖 下，市值继续上行。

2021-2022 年，Meta 迎来自上市以来的最大跌幅：21 年 4 月，苹果正式推出 IDFA 隐私新规，Meta 无法基于用户隐私数据推送广告，导致广告效率降低；21Q4， Meta 广告收入增速再次回落到 20%，且用户增长萎靡，此外，元宇宙部门投入持 续扩张，21 年共亏损 102 亿美元，Meta 的市场扩张和盈利能力都遭市场质疑；21 年 10 月 4 日，Meta 旗下 3 大平台出现技术故障，遇 08 年以来最长宕机，股价大 跌。 22 年 3 月，美联储开启加息进程，美股整体呈下跌趋势，公司普遍缩减广告预 算，广告投放需求趋于疲软，谷歌、Snap 等普跌；22 年，Tiktok 竞争加剧，广告业 务增长迅猛，全年实现超 100 亿美元广告营收，而 Meta 由于广告需求疲软+竞争加 剧+苹果隐私协议等因素的叠加，在 22 年收入出现连续 3 季度负增长，市场信心进 一步下滑，同时用户增长也进入平稳期。此外，Meta 对元宇宙部门持续高投入，利 润端大幅缩水，Meta 被质疑忽视核心广告业务，股价不断下探，估值水平触底。

2023-至今，广告需求回暖+AI 叙事，市值持续走强。 2023 年，美国经济复苏，下游广告投放需求同步回升，同时 Meta 通过 AI 技术 （Lattice、advantage+等）完成广告定制化推送，降低苹果 IDFA 负面影响，23Q1 营收增速止跌回升；成本端，通过大规模裁员进行成本控制。此外 TEMU、Shein 等 中国企业广告投放需求扩张，另一方面 Reels 表现强劲，2023 年下半年，Meta 收 入重回 20%+增速。 2024 年 AI 叙事带动市值增长，AI 对 Meta 广告业务已经形成广告投放效率提 升→广告主 ROI 提升→CPM 增长→Meta 广告收入提升的传导路径。另一方面 Meta 推出的 AI 眼镜获得市场认可，成为端侧 AI 最重要的玩家之一。

2 业务线梳理

Meta 业务线主要有两条；Family of Apps（FoA）和 Reality Labs（RL），其 中 FoA 是 Meta 的成熟业务和核心收入来源，以社交媒体平台为基础，通过广告变 现，产品包括 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 和 Threads。RL 包 含硬件和软件两部分，硬件产品包括 Meta Quest 系列（VR/MR 头显）、Ray-Ban 智 能眼镜、Orion AR 眼镜等，软件部分包含 Meta World（元宇宙平台）、Quest Store （VR 应用商店），软件业务收入来源主要是付费抽佣（类似苹果税、谷歌税）。 从收入角度看，RL 业务线收入仅占整体收入的 2%左右，规模极小且暂未盈利， 24Q1-24Q4 RL 经营亏损分别为38/45/44/50亿美元；FoA利润率较高且相较稳定， 24Q1-24Q4 OPM 分别为 49%/50%/54%/60%。

3 短期边际变化

3.1 变化 1：AI 对广告全链路赋能，广告效率提升带动 CPM 增长

AI 对广告行业的赋能已从技术辅助工具升级为驱动行业变革的核心引擎，其影 响覆盖广告生产、投放、优化及用户体验的全链，如广告生成（AI 生成广告素材， 创意生成自动化）、广告投放（提升匹配精准度，提升广告转化率）及广告竞价（AI 智能竞价，降低广告主成本）等，AI 对 Meta 广告业务已经形成广告投放效率提升 →广告主 ROI 提升→CPM 增长→Meta 广告收入提升的传导路径。 1）通过 AI 广告算法优化，一定程度上弥补了苹果 IDFA（Identifier for Advertisers）限制对广告投放效率带来的冲击。苹果的 IDFA 是苹果公司为移动设 备（iOS、iPadOS 等）设计的广告标识符，用于追踪用户在应用和网站上的行为， 以便广告主进行精准广告投放和效果归因。而自 iOS 14.5 起（2021 年 4 月底上线， 三季度全面推出），苹果推出 ATT 框架（App Tracking Transparency），要求所有应 用在追踪用户数据（包括获取 IDFA）前，必须通过弹窗获得用户明确授权。Appsflyer 统计 iOS 14.5 上线后有大约 68% 的用户拒绝 App 跟踪。

ATT 框架导致广告商无法通过 IDFA 跨应用追踪用户行为，难以构建完整的用 户画像，精准定向能力大幅下降。即便苹果推出 SKAdNetwork 作为代替方案（仅向 广告主提供汇总的广告效果数据（如安装量），不泄露用户或设备级信息），但 SKAdNetwork 仍具有数据延迟（SKAN 的转化值回传存在延迟，广告商无法实时获 取用户行为数据，导致投放策略调整滞后，ROI 优化难度增加）以及数据碎片化 （SKAN 仅提供聚合层级数据，SKAN 的报告颗粒度粗糙，广告商难以评估广告效 果）等限制。2022 年，海外主流广告商广告业务收入增速均有明显下降甚至负增长， 我们推测除了宏观经济疲软致使广告主广告投放预算减弱以外，ATT 也是重要原因 之一（广告投放效率减弱，广告主 ROI 降低，广告 CPM 下降，最终影响广告业务 收入）。 对于头部广告商来说（如 Meta、Google），他们具备海量的用户数据，通过 AI 算法升级后，可以大程度提升对广告投放效率。如 Meta 通过 Advantage Plus、Lattice 等模型强化算法，提升第一方数据（自有渠道数据，如官网注册、应用内行为等）利 用率，优化 ROAS。广告算法的核心在于利用数据洞察优化投放效果，传统推荐系 统依赖用户行为数据（如点击率、浏览历史）和协同过滤算法，但缺乏对用户意图的 深层理解。大模型通过自然语言处理填补这一空白，理解客户意图，实现“意图-内容 -场景”精准匹配，AI 会更多地去做阅读和理解，对于用户过往的信息产生画像，对广 告有更深度的理解，能够更快速更精准地找到对广告感兴趣或可能产生转化的用户。

2）通过全面升级 AI 推荐架构，平台内优质内容可以通过 AI 算法推荐给 相关用户，显著提升了用户在其应用上的使用时长，形成“用户停留延长→广 告曝光增加→算法优化反哺体验”的正向循环。

3）在广告素材的生成及广告投放等环节，广告主可以通过 Advantage+和 AI Sanbox 等 AI 工具实现广告创意到自动化出价的全流程优化，这可以有效降低广告 主的广告投放成本。

23Q4 以来，Meta 广告 CPM 增长由负转正，成为驱动广告业务增长的主要驱 动力，广告行业作为明显的买方市场，CPM 最能客观代表广告主的投放需求情况（Ad impressions 可被广告商通过 Ad load 进行调控），我们判断 Meta 广告 CPM 的持 续增长，除了宏观环境的稳定提升了广告主的投放预算，以及 Meta 产品结构的改善 之外（Reels 广告强劲增长，CPM 处于增长阶段），AI 对 CPM 的拉动也是重要原因 之一（AI 提升广告主 ROI，广告主对 CPM 报价提高）。

3.2 变化 2：Reels 高增长，为广告业务贡献增量

为应对 TikTok 的崛起，Meta（原 Facebook）于 2020 年 8 月在 Instagram 内 推出 Reels 功能，允许用户发布 15 秒短视频，支持音乐、特效、贴纸等编辑工具。作 为 Instagram 的内置功能，旨在通过短视频吸引年轻用户，并与 TikTok 争夺创作者资 源。初期视频时长限制为 15 秒，后扩展至 60 秒。2022 年，视频时长上限从 60 秒逐 步延长至 90 秒，并支持添加购物标签（Shopping Tags）。2021 年 Reels 功能同步至 Facebook，利用其月活用户扩大覆盖范围。2022 年推出 Reels 广告，品牌可投放原 生竖屏广告，并通过购物标签直接导流至独立站或电商平台。 当前 Reels 广告仍处于高速增长阶段，已经成为 Meta 广告业务主要的驱动力 之一，同时 Meta 今年预计推出 Reels 独立应用，将直接对标 TikTok，我们建议关 注后续 Reels 独立应用的推出节奏，以及美国 TikTok 禁令后续情况。

3.3 变化 3：Threads 尝试商业化变现，未来或将提供数十亿 美元收入增量

2023 年 7 月，Meta 推出社交平台 Threads，无论在功能还是应用界面上都直 接对标 X(Twitter)，用户可发布实时动态并参与公共话题讨论。Threads 一经上线就 迅速走红，上线 5 天注册用户破亿，截至 2025 年 2 月，Threads MAU 已达 3.5 亿， 持续逼近 X 的 5.9 亿。 我们认为 Threads 的爆火有几方面原因：1）与 Instagram 的深度绑定，可实 现社交关系链复用，降低新平台冷启动门槛。用户可通过 Instagram 账号无缝登录， 自动同步个人资料、关注列表及好友关系链；2）生态深度融合，Instagram 可为 Threads 导流，在 Threads 中，用户拍摄内容可一键分享至 Instagram Stories，同 时通过 Instagram 行为数据（如兴趣标签、互动记录）优化内容推荐，提升 Threads 留存率；3）Threads 明确拒绝政治和其他敏感内容，主打音乐、时尚等轻松话题， 吸引对 Twitter 舆论环境不满的用户。 2025 年，Meta 初步开始尝试在 Threads 中进行广告投放，尝试商业化变现， 但预计是一个偏长期的过程，当前 Threads 还在用户快速增长的阶段，仍需要以用 户体验为重心，Meta 也在 24Q4 业绩会中明确提到 2025 年 Threads 不会成为 Meta 收入增长的主要驱动力。但中长期看，横向对标 X，我们认为 Threads 的广告收入 或将在未来为 Meta 提供数十亿乃至更高的收入增量。

3.4 变化 4：利润改善周期接近尾声，未来高投入下利润率短 期或将承压

1）随着 Meta 的利润率回到正常区间，此轮利润改善周期已接近尾声。2023- 2024 年 Meta 利润迎来快速增长，主要是低基数效应驱动。2022 年 Meta 利润触底 后，随着宏观环境回暖以及公司资本投入回到合理区间，2023 年至今公司一直处于 利润改善通道，而随着 2024 年公司 OPM 回到正常水平，2025 年低基数效应则不再存在。

2022 年利润触底的根本原因有 3 个：①宏观经济影响下收入出现负增长；②投 入周期和产出周期的错配，即在收入降速的背景下，公司加码资本投入，导致费用 率出现明显拉升；③公司在 2022-2023 年产生了短期的重组费用（包含资产重组费 用以及裁员产生的遣散费等），也一定程度拉低了当期利润。

2）2025 年公司大幅度加码资本投入，利润率有下行风险。24Q4 业绩会中， Meta 给予 2025 年 CapEx 指引为 600-650 亿美元区间，同比增速为 61%-74%，相 较 2024 年 CapEx 水平将大幅提速，我们判断如此高水平的资本投入力度将对短期 利润将产生直接影响。

4 长期展望

4.1 长期展望 1：VR/AR 领导者，静待奇点来临

1）AR/VR 设备出货量经历连续两年下降后，在 2024 年实现正增长。据 IDC 统计，2024 年全球 VR/AR 设备出货量近 900 万台，较 2023 年的 810 万台增长 10%。 同时根据 IDC 预计，到 2028 年，VR 设备出货量将达到 2470 万台，2024-2028CAGR 达 29.2%，AR 设备出货量将达到 1090 万台，2024-2028CAGR 达 87.1%。

2）Meta 是当前全球 VR/AR 设备市场的领导者，24Q4 出货量口径统计下市占 率高达 79%。2024 年 Steam VR 用户中，Meta 系 VR 用户占 60%以上 （Quest2+Quest3+Oculus Rift S）。

3）当前 VR 头显市场规模仍相对较小，呈现“高潜力、低渗透”特征，也存在 行业痛点亟待解决，但我们认为随着技术进步和硬件的更新迭代，在关键技术痛点 被攻克后，硬件性能与用户体验的质变将驱动市场完成从早期尝鲜到大众普及的跨 越。 痛点 1：“纱窗效应”。从技术上来说，纱窗效应是“低填充系数”的结果，而“纱 窗”的命名是因为这看起来像是透过纱窗这样的精细网格来感知图像，这种由于像 素密度不足，导致肉眼能看到像素之间分割线的情况，一般被称为“纱窗效应” （screen-door effect），因此，更高的像素密度、更小的像素边距可以减弱甚至消除 这一效应。根据 Retina 屏幕标准，在 25~30 厘米的使用距离下，屏幕像素密度只 要达到 300 PPI 以上，人的视网膜便无法分辨出像素点，但对于 VR 头显来说，人 眼与屏幕距离更近，视场角更大，所以想要消除“纱窗效应”，VR 显示屏的 PPI 大于 2000 时可被视为理想状态，而目前主流 VR 头显的 PPI 基本都在 1000 左右，所以 高像素密度，高分辨率的显示屏幕材料在长期将会成为 VR 头显的主流方案（Apple Vison Pro PPI 约 3386，基本没有纱窗效应）。 痛点 2：“余晖效应”。视觉暂留现象又称“余晖效应”，当光信号传入大脑神经， 需经过一段短暂的时间，光作用结束后，视觉形象还短暂停留，这就是“余晖效应”， 在 VR 头显中，“余晖效应”会给人造成眩晕感。在目前主流 VR 头显中存在的“余晖 效应”主要由于刷新率较低。目前 VR 屏幕刷新率在 70Hz~120Hz 之间，而在理想状 态下，屏幕刷新率大于 150Hz 时才会使用户体验真实感。

痛点 3：低视场角。人类双眼一般可以看到 210 度左右的视野，而目前主流 VR 的横向 FOV 基本在 120°以内，两侧存在黑框，一定程度影响用户沉浸感。

其他痛点：续航短、机身较重无法长时间佩戴、生态内容匮乏等。 4）全球 AI 眼镜市场加速升温，Meta 已凭借 Ray-Ban Meta 成为 AI 眼镜行业 领先的玩家。2023 年 9 月，Meta 与雷朋联合推出第二代智能眼镜 Ray-Ban Meta， 成功引爆智能眼镜市场。据 The Verge 统计，到 2024 年 5 月 Ray-Ban Meta 全球 销量突破 100 万副，目前累计销量已突破 200 万副。 我们认为 Ray-Ban Meta 上市以来获得如此成功的原因有 3 个：①AI 眼镜赛道 本来就具备巨大潜力，我们判断眼镜将会是端侧 AI 最为重要的入口之一。区别于 VR 头显，AI 眼镜重量轻（Ray-Ban Meta 重约 49g，普通眼镜重量约 20-30g），适 合长时间佩戴。其次现在越来越多的人拥有佩戴眼镜的行为习惯，更容易接受智能 眼镜，也意味着 AI 眼镜在提供实时信息、处理日常任务等方面具备巨大的潜力；② Meta 凭借其自主研发的 Llama 大模型构建的 AI 技术体系，已将 Meta AI 深度集成 于 Ray-Ban 智能眼镜，通过多模态交互支持实现用户端的场景化智能服务；③RayBan Meta 本质上是 Meta 生态系统协同效应的产物，依托 Facebook、Instagram、 WhatsApp 等覆盖全球用户的超级应用矩阵，为 AI 眼镜构建了端到端的流量迁移 路径。

当前 Ray-Ban Meta 不具备成像功能，Meta 计划推出一款代号为 Hypernova 的高端产品，这款眼镜外观类似 Ray-Ban Meta 智能眼镜，其右镜片下方配备了一 个显示屏，可实现显示简单的应用、智能手机通知以及用眼镜拍摄的照片等功能， 预计 2025 年发布，我们建议持续关注 Meta 后续在端侧 AI 的产品落地情况。

4.2 长期展望 2：Meta AI 空间极为广阔，关注后续商业化节 奏

1）Meta AI 底层模型：自研的 Llama 模型为底座，当前最新版本为 Llama3 系 列（包含 Llama3.1、Llama3.2 和 Llama3.3），Llama3 系列在多个 benchmark 测试 中均与 Gemini、GPT 和 Claude 等顶尖 AI 模型不相上下。

2）产品形态：①在硬件产品中（VR 头显、Ray-Ban Meta）充当 AI 语音助手， 实现各种 AI 功能（上文已做过介绍）；②在软件应用中（Facebook、Instagram、 messenger 和 WhatsApp 等）可在聊天对话框中唤起（两种唤起方式：a.可直接点 击 MetaAI 进入聊天界面；b.在与朋友的聊天对话框中，可@MetaAI 进行提问，提 出的问题以及 Meta AI 的回答将与朋友公开可见）。

3）功能定位上与当前主流 Chatbot 的区别：①相似性：本身 AI 功能上与其他 AI chatbot 功能类似（如 chatGPT、copilot 等），可实现生成类功能（如图文生成）、 搜索类功能（通过 Bing 和 google 实现实时搜索）、多模态交互功能（语音通话、同 声传译、拍摄实物识别）等；②差异化：应用场景和交互场景的多元化，与 Meta 生态深度协同。a.从应用场景看，Meta 有丰富端侧产品线，是 MetaAI 在端侧的入口， 应用中，MetaAI 原生嵌入 Facebook/Instagram/Messenger/WhatsApp 等产品生态， 覆盖几十亿活跃用户及其社交图谱，而 chatGPT、Claude、copilot 等只能作为纯工 具型 AI，缺乏社交场景渗透；b.从交互形态看，其他 chatbot 基本是单一会话模式， 而 Meta AI 可进行社交行为联动（如上图中提到的，在与朋友聊天界面可@Meta AI 进行交流，交流内容与朋友公开可见；如在 Facebook 中浏览到的信息想进一步了 解，可以唤起 MetaAI 进行深度查询/询问；如 AI 生成的内容可直接发布动态、评论 等）。

4）远期收入贡献展望：①计算公式：Meta AI 订阅费=Meta MAU*Meta AI 用 户渗透率*Meta AI 付费渗透率*订阅费；②假设订阅价格：20 美元/月（GPT Plus 和 copilot 订阅费均为 20 美元/月）；③Meta AI 用户渗透率：据扎克伯格透露，当前 Meta AI 用户接近 6 亿人，假设 Meta 整体 MAU 为 40 亿（23Q34 Meta MAU 为 39.8 亿），故得出当前 Meta AI 用户渗透率≈6/40＝15%；④Meta AI 付费渗透率参考： 2024 年底 ChatGPT 周活跃用户约 3 亿人，订阅用户数约 1550 万人，剔除企业订 阅数（约 200 万人），可算出 ChatGPT C 端用户付费渗透率约 4.5%； 我们认为随着 Meta AI 在全球的逐步推广，Meta AI 用户渗透率有望持续提升。 远期看若 Meta AI 用户渗透率落在 50%-100%区间，付费渗透率参考 ChatGPT 落在 2.5%-4%区间，则每年可贡献约 120-384 亿美元订阅收入。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）