Meta (META.US) Q3 Telefonkonferenz: Muse hat bereits eine Produkt-Markt-Passung erreicht, im nächsten Jahr wird die Recheneffizienz um das Zehnfache steigen.

Nach Informationen von Smart Financial APP hat Meta (META.US) im dritten Quartal einen Gesamtumsatz von 64,6 Milliarden US-Dollar erzielt, was einem Wachstum von 26% gegenüber dem Vorjahr entspricht. Die Umsatzprognose für das vierte Quartal liegt zwischen 73 und 76 Milliarden US-Dollar. Im Mittelpunkt des Telefonats stehen die Muse-Personenintelligenz: Über zehn Millionen Nutzer aus den USA und Kanada in 1,5 Monaten nach Launch, mit einer täglichen Nutzungsrate von etwa 25%. Der größte Anwendungsfall ist das Shopping, mit einem durchschnittlichen Einkaufswert von über 200 US-Dollar. Das Management erwartet eine Verbesserung der Recheneffizienz im nächsten Jahr um mehr als das Zehnfache und plant diverse Monetarisierungswege wie Abonnements, Transaktionsgebühren und Unternehmens-APIs.

Meta erzielte im dritten Quartal einen Gesamtumsatz von 64,6 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 26% gegenüber dem Vorjahr. Davon entfielen 63,1 Milliarden US-Dollar auf Werbeumsätze (+26%). Die weiteren Umsätze der App-Familie lagen bei 1,1 Milliarden US-Dollar (+59%). Der GAAP-Betriebsgewinn belief sich auf 13,0 Milliarden US-Dollar, ein Rückgang von 37%, mit einer operativen Marge von 20%, insbesondere belastet durch Rechtskosten in Höhe von 9,9 Milliarden US-Dollar für die Einigung mit mehreren Generalstaatsanwälten. Ohne diese Kosten stieg der Betriebsgewinn um 11% im Jahresvergleich.

Der Nettogewinn lag bei 9,9 Milliarden US-Dollar, das Ergebnis pro Aktie bei 3,83 US-Dollar. Die Kapitalausgaben betrugen 34,9 Milliarden US-Dollar, der freie Cashflow war negativ mit 2,1 Milliarden US-Dollar. Am Quartalsende betrugen Kassenbestand und Wertpapiere 82,4 Milliarden US-Dollar, die Schulden 83,7 Milliarden US-Dollar. Die Mitarbeiterzahl lag mit über 66.000 um 12% unter dem zweiten Quartal. Gleichzeitig kündigte das Unternehmen die Einführung einer neuen Klasse von stimmlosen Aktien an, deren Ausgabe durch Aktiendividende an bestehende Aktionäre erfolgt – effektiv entspricht dies einem 2:1 Aktiensplit und Handel ab Ende Januar 2027.

Der Kernfokus des Telefonats lag auf den Fortschritten und Monetarisierungsoptionen der Muse-Personenintelligenz. Muse verzeichnete in den USA und Kanada binnen 1,5 Monaten über zehn Millionen Setups, die tägliche Nutzungsrate liegt bei etwa 25% und ist damit mehr als doppelt so hoch wie zum Start von Threads. Shopping ist die häufigste Anwendung – mehr als ein Viertel der Nutzer nehmen teil und der Durchschnittskaufwert liegt über 200 US-Dollar. Das Management stellte klar, dass Muse noch nicht weltweit verfügbar ist: Die rechentechnische Intensität ist der Hauptfaktor für die limitierte Ausbreitung. Man erwartet jedoch, dass die Rechenkosten im nächsten Jahr um das Zehnfache effizienter werden und Muse nach Erreichen einer Umsatzkritischen Masse profitabel wird.

Das Geschäftsmodell basiert auf einer kostenlosen Basisversion und Monetarisierung durch Transaktionsgebühren, Premium-Abonnements, Unternehmens-APIs sowie Muse Code. Der globale Meta One-Abonnementdienst hat bereits mehr als 15 Millionen Abonnenten und Nutzer in der Testphase. Unternehmensseitig zielt Meta auf 500 Millionen selbst definierte kleine Betriebe, bietet Muse for Small Business an und gibt eine Vorschau auf das Agentenprotokoll; Kooperationen bestehen unter anderem mit Walmart, Stripe und Shopify zur Schaffung kommender Standards für agentengesteuertes Geschäft.

In der Prognose gibt Meta für das vierte Quartal Umsätze von 73 bis 76 Milliarden US-Dollar an. Für das Gesamtjahr werden Kapitalausgaben von 135 bis 145 Milliarden US-Dollar und Gesamtkosten von 175 bis 179 Milliarden US-Dollar (inklusive 9,9 Milliarden US-Dollar Rechtskosten) erwartet. Die Verluste von Reality Labs sollen im kommenden Jahr auf etwa 15 Milliarden US-Dollar zurückgehen. Das Management gab keine konkrete Umsatzprognose für 2027, betonte jedoch, dass die AI-Investitionen über Engagement, Empfehlungsoptimierung und verbesserte Monetarisierung zusätzlichen Mehrwert für das Kerngeschäft generieren und ein starkes Umsatzwachstum für 2027 erwartet wird.

Im Bereich Werbe-AI: Die generative Sucharchitektur deckt etwa ein Viertel des nicht-verknüpften Feeds und die Hälfte der Reels-Views ab. Die Erweiterung des GEM-Modells erhöht die Konversion außerhalb von Meta um 1%-1,7% sowie bei App-Werbung um 9,6%. Fast zehn Millionen Advertiser verwenden die generativen AI-Kreativtools; das jährliche Umsatzrunrate für Kollaborationswerbung übersteigt 15 Milliarden US-Dollar.

Nachfolgend das Transkript des Meta Platforms Q3 2026 Earnings Calls:

Wortbeiträge der Führungskräfte

Mark Zuckerberg

Gründer, Vorsitzender und CEO

Hallo. Willkommen, und danke, dass Sie heute dabei sind. Die letzten Monate waren anstrengend, aber spannend. Unsere App-Familie wird jetzt jeden Tag von 3,64 Milliarden Menschen genutzt. Das Engagement bei Facebook und Instagram ist jeweils auf Rekordniveau, und das ist der starken Videonutzung zu verdanken. Die monatlichen Nutzer von Threads haben X bereits überholt und wachsen weiter schnell. Die Anzahl der Nachrichten bei WhatsApp ist so hoch wie nie und der Messenger wird immer mehr zum wichtigen Plattform für Intelligente Agenten.

In den letzten Monaten haben wir mehrere Meilensteine erreicht, um unser Ziel umzusetzen, jedem eine Super-Personenintelligenz zur Verfügung zu stellen. Unsere Muse-Personenintelligenz ist eines der erfolgreichsten Produktlaunches aller Zeiten. Wir haben Muse Wonder als unser erstes fortschrittliches Modell eingeführt und eine Reihe von mit Muse ausgestatteten neuen Brillen und Zubehör veröffentlicht – darunter die kommende Audio-Brille.

Wir diskutieren die Vision der persönlichen Superintelligenz nun seit über einem Jahr. Unser Ziel ist es, für jede Person einen sehr leistungsfähigen persönlichen Agenten zu schaffen, der Ihre Ziele kennt, Ihnen hilft diese zu erreichen und Ihr Leben in jeder gewünschten Hinsicht verbessert – sei es bei Beziehungen, Zeitersparnis, Sparen, Unternehmensgründung, Kreativität oder allem, was Sie sich vorstellen können. Muse ist die Verkörperung dieser Vision. Wir haben jetzt die Basistechnologie, um dieses Ziel zu erreichen. Es liegt noch viel Arbeit vor uns, aber wir sind sehr gut aufgestellt für den Start.

In den letzten 1,5 Monaten haben über zehn Millionen Nutzer in USA und Kanada Muse eingerichtet. Das Wachstum bleibt stark – wir sind fast täglich die Nummer Eins im App Store. Engagement und Retention starten ebenfalls stark: Etwa 25% der Muse-Nutzer verwenden es täglich. Besonders für frühe Nutzer scheint die Retention mit längerer Nutzung zu steigen. Zum Vergleich: Das ist mehr als doppelt so hoch wie der Startwert bei Threads und auch höher als wir es bei anderen AI-Apps beobachten.

Das häufigste Use Case von Muse ist Shopping – über ein Viertel der Nutzer nutzen es dafür, der durchschnittliche Einkaufswert übersteigt 200 US-Dollar. Plaid berichtet, dass sie ein solches Engagement bei ihren Connectoren noch nie auf einer anderen Plattform erlebt haben. Bereits in der ersten Woche mussten wir mit Stripe die Kreditlimiten hochsetzen, weil das Transaktionsvolumen unsere Erwartungen deutlich übertraf.

Nach Shopping sind die populärsten Connectoren persönliche Produktivität und die Anbindung an andere Dienste wie E-Mail und Kalender. Das unterstreicht die Bedeutung der für Datenschutz und Sicherheit gebauten Muse Secure VM; in Kürze werden wir die Muse Confidential VM einführen, damit sogar Meta keinen Zugriff mehr auf die Inhalte hat.

Wir sehen auch, dass Muse Wonder Qualität, Engagement und Retention weiter verbessert – das zeigt, dass mit fortlaufender Steigerung der Intelligenz das Muse-Erlebnis immer besser wird. Da Muse nun klare Produkt-Markt-Passung hat, gehen wir in die nächste Phase über – eine stärker operative Phase mit Fokus auf Skalierung. Die nächsten Ziele spielen viele Meta-Stärken aus: Produkt skalieren, Umsatz ausbauen und Rechenkosten optimieren.

Wir planen, Muse auf Milliarden von Nutzern auszuweiten. Das ist unser Auftrag und auch unsere Strategie. Unser Auftrag ist: Persönliche Superintelligenz in die Hände aller zu legen. Wir glauben, darin liegt der Weg zu einer positiven Zukunft für alle – Empowerment als Basis des Wohlstands und Balance als Grundlage der Sicherheit.

Wir glauben, dass es unser bestes Handeln ist, diese Technologie breit verfügbar zu machen. Und es ist unsere Strategie, denn das Netzwerk aus Milliarden Muse-Agents kann mehr für Individuen und Unternehmen leisten, indem sie zusammenarbeiten. Deshalb wollen wir so schnell wie möglich ein großes Muse-Netzwerk schaffen.

Aus geschäftlicher Sicht: Unsere aktuellen Nutzer generieren im Schnitt – Entschuldigung, unsere App-Familie generiert pro Nutzer jährlich mehrere Hundert US-Dollar. Wir erwarten, dass Muse im Verlauf höhere Werte erreicht, da wir bereits viele kommerzielle Aktivitäten beobachten. Das braucht Zeit, aber wir fangen jetzt damit an. Das Geschäftsmodell hat mehrere Komponenten: Für die meisten ist das Produkt kostenlos, und wir bauen Business-Tools, um für vermittelte Transaktionen Gebühren zu erheben – die von Unternehmen bezahlt werden.

Nutzer, die fortschrittliche Modelle oder zusätzliche Tokens wollen, abonnieren und zahlen direkt. Unternehmen, die für Muse Business-Funktionen oder für Mitarbeiterzugang bezahlen wollen, können auch direkt abonnieren. Für Nutzer, die möchten, dass Muse Personalisierung und Content-Qualität auf der Meta-Plattform verbessert, kann Muse diese Erlebnisse verbinden. Klarstellung: Ich meinte mit dem Durchschnittsertrag den Ertrag unserer App-Familie für aktuelle Muse-Nutzer.

Im Rechenbereich bauen wir Kapazitäten, um in den nächsten Jahren über eine Milliarde Menschen zu bedienen. Muse ist aktuell sehr rechenintensiv, aber wir erwarten nächstes Jahr eine Kosteneffizienzsteigerung über das Zehnfache, sodass bei ausreichend Umsatz die Rentabilität gegeben ist. Sollte die Effizienz in den nächsten Jahren schnell weiter steigen – was wir für sehr wahrscheinlich halten –, dann wird Muse über Jahre hochprofitabel sein. Unsere starke Kernaktivität ermöglicht uns, das Netzwerk zu erweitern, bevor es rentabel wird – das macht Meta gut positioniert für diese Strategie.

Ein weiterer Aspekt der Rechenökonomie: Training ist eine große Fixkosten-Investition. Da wir führende Modelle haben, wollen wir möglichst viele profitable Inferenzanwendungen bedienen. Dafür bauen wir unter der Leitung von CJ Desai die Meta Enterprise Platform. Muse Wonder und die fortschrittlichen Modelle können außerhalb des Muse-Netzwerks weitere Inferenzservices bieten, darunter API, Muse Code und andere Geschäftskundenservices.

Ein Grundmerkmal unseres Geschäfts: Wir haben sehr viele sinnvolle Rechenanwendungen. Es ist schwer vorherzusagen, wie Muse-Netzwerk, Enterprise-Plattform und Muse Wonder (sowie kommende Modelle) unsere Kerngeschäftswachstumsrate beeinflussen. Aber indem wir viele Wege zur Modellanwendung schaffen, erhöhen wir die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens ein Bereich unsere Erwartungen übertrifft.

Abseits der Services für andere Unternehmen haben wir noch keine Grenze entdeckt, wie Rechenleistung unser Kerngeschäft beschleunigt. Wir haben ein Muse Wonder Assessment eingeführt, um die eigene Optimierung unserer Empfehlungs- und Werbesysteme zu steigern. Mit den kommenden fortschrittlichen Modellen erwarten wir, dass diese Systeme schneller Fortschritte machen werden.

Jetzt zum Modell: Muse Wonder ist bei vielen für persönliche Superintelligenz wichtigen Kriterien das fortschrittlichste Modell – das bestätigt die Bedeutung eigener Trainings für optimales Erlebnis. Neben Muse sehen wir, dass die Meta-AI seit Einführung neuer Modelle im April die Interaktionsrate pro Nutzer mehr als verdoppelt hat.

Obwohl Muse Wonder unser wichtigster Launch ist, bin ich sehr zufrieden mit unserer Geschwindigkeit. In den letzten Monaten haben wir Muse Spark 1.2 und 1.3, Muse Code, zwei Open-Weight Modelle Muse Glimmer und Muse Spark Open sowie Muse Voice veröffentlicht. In Zukunft, mit schnellen Fortschritten im Feld, planen wir, sowohl die Frontiers der Intelligenz voranzutreiben, als auch diese Modelle in kleinere, effizientere Produktmodelle zu destillieren, die speziell für Personenintelligenz optimiert sind. Ich bin überzeugt, dass wir über Skalierung Superintelligenz aufbauen können – und genau diesen Leiter erklimmen wir schrittweise. Wir entwickeln bereits nach Muse Wonder größere Modelle, die beeindruckend und leistungsstark sein werden. Auch kleinere, effizientere Produktmodelle mit Wonder-Level Intelligenz folgen bald.

Als nächstes: Unsere Arbeit an persönlicher Superintelligenz ist jetzt auch Fokus von Reality Labs. Muse kommt ab nächsten Monat auf die Meta-Brille – ein wichtiger Schritt zum Ziel. Die Brille bietet bereits viele Funktionen wie Musik, Anrufe, Momente erfassen, Hörhilfe… Aber mit der Zeit erwarten wir, dass Muse und eine persönliche Superintelligenz zum wichtigsten Teil des Erlebnisses wird.

Muse ist zudem Kern des Brillen-Geschäftsmodells. Unsere Mission und Strategie ist es, allen zu dienen. Wir glauben daran, die Macht dieser Technologie in jedem Hände zu legen. Daher ist die Hardware nicht auf große Gewinne ausgelegt, sondern soll ein großes Software- und Superintelligenz-Geschäft entstehen lassen. Die Brillenverkäufe wachsen schnell, und mit Muse erwarten wir mehr zahlende Abonnenten und bessere Geschäftszahlen.

Auf der Connect-Konferenz habe ich auch unsere neue Herangehensweise an Virtual Reality vorgestellt: Wir bringen nur bei echten Durchbrüchen neue Geräte, so wie dieses Jahr die Meta-VR-Brille – die erste VR-Brille im Brillenformat. Ich glaube weiterhin, dass Hologram-Erlebnisse und Integration von physischer und digitaler Welt in Alltag-Brillen zuerst durch VR erfolgen – aber wir investieren rhythmisch, um persönliche Superintelligenz zu priorisieren. Das alles zusammengenommen soll die Reality Labs-Ergebnisse verbessern; wir erwarten nächstes Jahr Betriebsverlust von etwa 15 Milliarden US-Dollar und weiteren Weg Richtung Profitabilität.

Zum Abschluss: Ich möchte kurz auf unsere Geschwindigkeit eingehen. Ein wichtiger Teil unserer Methode ist schnelles Handeln – um schnell zu lernen und dem Massenmarkt besser zu dienen. Die jüngsten Entwicklungen waren besonders schnell. Im letzten Jahr haben wir Edits veröffentlicht (über 50 Millionen aktive Nutzer). Neue Apps wie Forum und Seller sind von kleinen Teams gebaut und erreichen schnell Heavy User. Muse wurde vom Whiteboard zur erfolgreichen Produkt in rund acht Monaten. Muse Charm kommt bald und entsteht vom Konzept zum Hardware-Gerät für die Hosentasche in weniger als einem Jahr.

Ich bin stolz auf das, was wir bauen. Es gibt viele Zukunftsbilder – aber bei Meta glauben wir, dass die Zukunft jedem gehört und die Weitergabe von Macht der Weg ist. Ich halte das für wichtig, und wir brauchen ein Unternehmen, das diese Werte vertritt. Dazu gehört Ausführung. Deshalb danke ich jedem, der so engagiert daran arbeitet, das an Milliarden Menschen zu liefern. Danke wie immer an jeden Partner.

Jetzt übergebe ich an Susan.

Susan Li

Chief Financial Officer

Danke, Mark, und guten Nachmittag. Lassen Sie uns mit den Segmentzahlen beginnen. Alle Vergleiche sind zum Vorjahr, sofern nicht anders angegeben. Die App-Familie erwirtschaftete im Q3 64,2 Milliarden US-Dollar (+26%). Die Werbeumsätze der App-Familie lagen bei 63,1 Milliarden US-Dollar, sowohl auf Berichtsbasis als auch bei konstanten Wechselkursen +26%. Im dritten Quartal stieg die Gesamtzahl der Anzeigenimpressionen unserer Dienste um 10%. In allen Regionen war die Impressionsteigerung robust, begünstigt durch Engagement, Nutzerwachstum und verbesserte Anzeigenplatzierung. Der globale durchschnittliche Anzeigenpreis stieg um 14%, dank besserer Werbewirkung und der im Vergleich zum Q3 letztes Jahr besserer Makrolage, teilweise kompensiert durch starkes Impressionwachstum, speziell bei niedrig monetarisierten Flächen und Regionen.

Die übrigen Umsätze der App-Familie stiegen auf 1,1 Milliarden US-Dollar (+59%), hauptsächlich durch WhatsApp-Nachrichten und Abonnements. Reality Labs erzielte im Quartal 443 Millionen US-Dollar, -6%, aufgrund rückläufiger Quest-Headset-Verkäufe, teilweise kompensiert durch weiter stark wachsende AI-Brilleneinnahmen.

Zum konsolidierten Ergebnis: Q3-Gesamtumsatz lag bei 64,6 Milliarden US-Dollar, sowohl berichtsseitig als auch bei konstanten Wechselkursen +26%. Die Gesamtkosten lagen im Quartal bei 51,6 Milliarden US-Dollar (+68%), inklusive der 9,9 Milliarden US-Dollar für die Einigung mit mehreren Generalstaatsanwälten im August 2026. Das Wachstum resultierte aus rechtlichen Kosten, Infrastruktur und Third-Party AI Token-Kosten. Die Infrastrukturkosten stiegen durch höhere Cloud-Ausgaben, Abschreibungen und Betriebskosten von Rechenzentren. Am Quartalsende hatte Meta über 66.000 Mitarbeiter, 12% weniger als im zweiten Quartal – zurückzuführen auf die Entlassungen im Mai 2026.

Der GAAP-Betriebsgewinn lag bei 13,0 Milliarden US-Dollar (-37%), die operative Marge bei 20%. Ohne die Einigungskosten im Q3 hätte der Betriebsgewinn um 11% zugelegt. Der Steuersatz im Quartal betrug 24% – höher als unsere Prognosespanne, primär wegen nicht-abzugsfähiger Teile der Rechtskosten. Der Nettogewinn lag bei 9,9 Milliarden US-Dollar, das EPS bei 3,83 US-Dollar.

Die Kapitalausgaben (inklusive der Tilgungen aus Leasingverträgen) lagen bei 34,9 Milliarden US-Dollar. Diese wurden von Investitionen in Server, Rechenzentren und Netzwerk-Infrastruktur getrieben. Der freie Cashflow war negativ mit 2,1 Milliarden US-Dollar. Am Quartalsende lagen die liquiden Mittel und Wertpapiere bei 82,4 Milliarden US-Dollar, die Schulden bei 83,7 Milliarden US-Dollar.

Jetzt zum Geschäftserfolg: Zwei Faktoren treiben unseren Umsatz: Unsere Fähigkeit, der Community attraktive Erlebnisse zu bieten, und unsere Effizienz, diese Engagements zu monetarisieren. Punkt 1: Unsere Content-Empfehlungsprogramme bringen weiterhin erhebliche Zugewinne. Bei Instagram erreichte die globale Nutzungsdauer pro Nutzer im Q3 ein Allzeithoch, mit zweistelligem Wachstum – sowohl bei Reels als auch im Feed. Bei Facebook haben Reels sowohl global als auch in den USA neue Rekordwerte erreicht – ebenfalls zweistelliges Wachstum gegenüber dem Vorjahr. Threads wächst weiter, die Nutzungsdauer pro Nutzer stieg über 20% gegenüber dem Vorjahr. Alle Dienste profitieren von Verbesserungen bei der Relevanz, Personalisierung und Aktualität der empfohlenen Inhalte.

Investitionen in Retrieval und Ranking unseres Recommendation-Engines bringen weiterhin Erfolge auf Instagram und Facebook. Zum Beispiel führten unsere Relevanz-Releases im Instagram Reels Q3 zu einem Zuwachs der Nutzungsdauer über 4%, zum Teil durch unsere verbesserte Modellarchitektur – Reels werden serielle sortiert statt isoliert bewertet – und durch bessere Signals für die Sehdauer.

Im Facebook Feed und Reels haben wir die globale Einführung neuer generativer Retrieval-Architektur abgeschlossen – inspiriert von LLM, die semantisch Inhalte taggt und neue Empfehlungen generiert, bevor relevante Inhalte schon Engagement bekommen. Die neue Architektur ist auf etwa ein Viertel des nicht-verknüpften Feed-Views und die Hälfte der Reels-Views ausgerollt und erhöht die Reels-Sehdauer um 1%.

Unsere Empfehlungen bringen frischere und individuellere Inhalte. Derzeit haben fast 45% der empfohlenen Instagram Reels eine Veröffentlichungszeit unter einem Tag, das sind über elf Prozentpunkte mehr als im zweiten Quartal. Bei Facebook Reels verdoppeln wir die berücksichtigte Historie im Sortiermodell – in den USA steigt die Sehdauer um 1%.

LLM hilft, Inhalte besser zu verstehen. Wir analysieren täglich öffentliche Instagram-Posts mit LLM-basierten Content-Understanding-Systemen. Bis Quartalsende steigerte dies die Engagements bei Instagram-Suchen um 1%.

Im Quartal starten wir den Umzug der Content-Understanding-Modelle auf unsere eigene Muse-Modellreihe. In Offline-Tests schneiden diese Modelle besser ab als die bisherigen Produktionsmodelle und senken die Verarbeitungskosten pro Content-Einheit auf Instagram, Threads, Facebook und Ads um über 80%. Neben besserer Qualität gibt uns mehr Stack-Kontrolle Flexibilität, um für die entscheidenden Personalisierungs-Signale Modelle zu entwerfen.

Zu Faktor zwei – Monetarisierung: Wir sehen weiterhin großes Potenzial, die Unternehmen auf unseren Diensten effizienter zu machen. Unser Werbesystem wird durch tiefergehende Prognosemodelle verbessert, die Nutzer besser erkennen und individuellere Anzeigen bieten – bei effizienterer Infrastruktur. Im Quartal haben wir den Meta Generative Recommender eingeführt, der mittels LLM Werbeinhalte und Nutzerpräferenzen verknüpft und für jeden die beste Anzeige voraussagt.

Im Q3 haben wir generatives Retrieval-Advertising für Facebook Feed eingeführt, was die Conversion in Zielsegmenten um fast 2% steigert. Dazu rollten wir das GEM-Advertising auf weitere Oberflächen aus – Conversion externer Aktivitäten stieg um 1%-1,7%, App-Ads um 9,6%.

Retrieval-Systeme skalieren weiterhin effizient. Verbesserungen bei Andromeda – etwa höhere Modellkomplexität und Durchsatz – steigern bei Facebook die Conversion um 1,4%. Wir nutzen AI, um Unternehmen die Kampagnen-, Kreativ- und Opportunity-Management zu erleichtern.

Meta AI Business Assistant wird zum aktiven und kompetenten Partner für Advertiser. Wer auf Empfehlungen hört, erzielt fast 5% mehr Conversion bei gleichen Kosten pro Conversion und erhöht das Werbebudget um 9%, im Vergleich zu Nicht-Nutzern. Wir führen weitere Funktionen ein – wie Kreativ-Insights, stärkeren Kontext und mehr Agenten-Operations. Das wird Marketern ermöglichen, Kampagnen dialogbasiert zu planen, zu erstellen und zu optimieren, Aufgaben und Erinnerungen zu steuern und dabei durch Genehmigungen und Previews die Kontrolle zu behalten.

Ein Beispiel von Meta AI Business Assistant: Simply Organic Maple aus Vermont, ein Familienunternehmen für Ahornsirup, verbesserte seine Kampagnen mit Hilfe von Assistenten. Nach Vorschlägen, längere, beschreibende Werbetexte zu testen, stiegen die Käufe um 57%, die Kosten pro Kauf sanken um 36%. Die beste überarbeitete Anzeige erzielte den dreifachen Werbe-ROAS, ein Plus von 52% gegenüber dem Original.

Auch generative AI Ads Creative Tools werden immer häufiger genutzt. Im Q3 verwendeten fast zehn Millionen Werbetreibende mindestens eines dieser Tools. Die Nutzung unserer Videogenerierung stieg im Quartalsvergleich um 25%, auch weil vordefinierte Videos die Generierungszeit gegenüber dem Upload eines Einzelbildes auf wenige Sekunden senken. Wir erschließen zudem Cross-Opportunities zwischen Creators und Ads: Kollaborative Werbung, bei der Advertiser mit Creators, Brands und anderen Unternehmen schalten, wächst im Quartal über 97% im Jahresvergleich; Jahresumsatzrunrate dabei über 15 Milliarden US-Dollar.

Creator Marketing Hub wurde im Quartal global für alle Advertiser ausgerollt – hier sind Creator Discovery, Content-Organisation und Kollaboratoren-Kampagnen gebündelt; bereits über zehn Millionen Creator sind auffindbar. Wir integrieren den Meta AI Business Assistant in den Hub – Advertiser können hier dialogbasiert Creator suchen, Partnerinhalte identifizieren und in den Creatormarketing-Workflow einbinden.

Abseits von Werbung bauen wir weitere Monetarisierungswege für Engagement im Ökosystem. Im September kündigten wir die globale Expansion von Meta One an – unser umfassender Abonnementservice für Verbraucher, Creator und Unternehmen. Meta One wird schrittweise für Instagram, Facebook und WhatsApp eingeführt und umfasst über 50 Funktionen inkl. Meta Business Agent und Meta AI. Bisher gibt es über 15 Millionen Abonnenten und Testnutzer. Kernerlebnisse in Apps und Meta AI sind weiterhin kostenlos, das Abonnement bietet professionelle Funktionen und erweiterten AI-Zugang.

Neben der Monetarisierung der bestehenden Service-Engagements bauen wir neue Erlebnisse und Umsatzströme rund um Verbraucherintelligenten. Mark betonte die beeindruckenden frühen Zahlen von Muse. Nutzer finden viele Gründe, Muse zu nutzen. Die drei Top-Kategorien sind Shopping, persönliche Produktivität und Kreativität. Die Breite der Use Cases ist ermutigend, besonders Shopping, das von über 25% der wöchentlich aktiven Muse-Nutzer genutzt wird.

Obwohl unser Schwerpunkt kurzfristig auf Adoption und Abdeckungserweiterung von Muse liegt, sehen wir mehrere Monetarisierungswege, beginnend mit Abos. Auch der Ausbau von Muse auf kleine Unternehmen ist eine große Chance. Laut einer aktuellen Nutzerumfrage nutzen mindestens 500 Millionen selbst definierte kleine Unternehmen die Meta-Apps, um Kunden zu erreichen und Umsätze zu erzielen. Muse kann diesen Betrieben helfen, Kunden zu gewinnen und effizienter zu arbeiten und den Menschen helfen, Transaktionen abzuwickeln. Mit der Zeit können Verbraucher- und Unternehmensagenten direkt mieten und handeln, wobei sich Chancen für Paid Use, Commercial und Unternehmensservices eröffnen.

Neben Wachstum konzentrieren wir uns auf nachhaltige unit economics. Muse ist rechenintensiv, daher erfordert Skalierung der Nutzerbasis erhebliche Investitionen und wir erwarten, dass die Servicekosten steigen. Gleichzeitig gehen wir davon aus, dass die Kosteneffizienz nächstes Jahr über das Zehnfache steigt – dank besserer Nutzung von Nicht-Peak-Kapazitäten, effizienteren Modellen und optimierter Inferenz. Mit fortschreitendem Umsatz gibt uns das Vertrauen, langfristig ein hochprofitables Geschäft aufzubauen.

Jetzt zum Ausblick: Wir erwarten im vierten Quartal 2026 einen Gesamtumsatz von 73 bis 76 Milliarden US-Dollar. Die Prognose basiert auf den aktuellen Wechselkursen und etwa 1% Gegenwind bei den Umsätzen im Jahresvergleich durch FX.

Zu Kosten und Investitionen: Wir erhöhen die Kostenprognose, um die im dritten Quartal erfassten 9,9 Milliarden US-Dollar an Rechtskosten zu berücksichtigen. Wir erwarten nun Gesamtkosten für 2026 im Bereich von 175 bis 179 Milliarden US-Dollar. Entfernt man die Rechtskosten, rechnen wir weiterhin mit höheren Betriebsgewinnen als 2025. Segmentweise rechnen wir mit Rückgang der Reality Labs-Verluste auf 18 bis 19 Milliarden US-Dollar gegenüber 2025.

Wir erwarten für 2026 Kapitalausgaben (inkl. Leasing-Tilgungen) zwischen 135 und 145 Milliarden US-Dollar; Prognoseband verkleinert gegenüber vorherigen 130 bis 145 Milliarden US-Dollar. Ohne Steuerumfeldänderungen erwarten wir einen Steuersatz für Q4 2026 von 15-17%.

Außerdem behalten wir aktive rechtliche und regulatorische Themen im Auge, die erheblichen Einfluss auf Geschäft und Finanzergebnisse haben können – so gibt es weiterhin Prüfungen zu Jugendthemen in mehreren Märkten; in den USA sind mehrere Verfahren hierzu in kommenden Monaten angesetzt.

Für die Zeit nach 2026 befinden wir uns noch in der Planung für das nächste Jahr und die Kapazitäten – gehen aber davon aus, dass wir weiter kräftig in das Kerngeschäft und neue AI-Initiativen investieren. Aktuelle Kapazitäten und geplante Erweiterungen geben uns Flexibilität für Modelltraining, Kerngeschäftswachstum und Produktentwicklung und -support.

Unsere AI-Investitionen haben bereits durch mehr Engagement, bessere Empfehlungen und effizientere Monetarisierung signifikant zusätzliche Werbeumsätze gebracht. Im Anschluss schaffen unsere MSL-Investitionen die Infrastruktur und Technik für wesentliche neue Erlösquellen und die Stärkung des gesamten Geschäfts. Der ROI dieser Investitionen ist langfristiger als beim Kerngeschäft, aber die Vielfalt der Monetarisierungswege und interne Effizienz stimmen uns zuversichtlich für das Potenzial. In Zukunft – obwohl wir keinen Ausblick für das ganze Jahr 2027 geben – ermöglichen die AI-Vorteile für das Kerngeschäft, Modellfortschritte und neue Produktlaunches ein starkes Umsatzwachstum für das ganze Jahr 2027.

Außerdem konzentrieren wir uns weiter darauf, die Profitabilität von Reality Labs zu verbessern. Wie von Mark erwähnt, erwarten wir nächstes Jahr einen Verlust von etwa 15 Milliarden US-Dollar, da wir Investitionen stärker in andere Prioritäten – insbesondere AI – verlagern.

Abschließend: Wir haben heute die Absicht bekanntgegeben, eine neue Aktie ohne Stimmrechte einzuführen, die durch Aktiendividende an alle bestehenden Aktionäre verteilt wird. Für jede bestehende Aktie gibt es eine neue ohne Stimmrecht – Effekt entspricht einem 2:1-Aktiensplit. Wir erwarten, dass der Handel Ende Januar 2027 beginnt.

Zusammengefasst bleibt unser Geschäft im dritten Quartal dynamisch – starke Umsetzung der Kernwerbe- und Engagementprogrammen, und wir freuen uns sehr über die Fortschritte Richtung persönliche Superintelligenz.

Jetzt starten wir das Q&A.

Fragen und Antworten

Brian Nowak

Morgan Stanley Research

Ich habe zwei Fragen, eine zu Muse und eine zum Unternehmensgeschäft. Erstmal Glückwunsch zum Erfolg von Muse. Wenn Sie das Nutzerverhalten und das Produkt analysieren, können Sie die wichtigsten Einschränkungsfaktoren für künftiges Nutzerwachstum nennen – ganz gleich ob Kapazität, Modelleffizienz oder sonstige? Was möchten Sie adressieren?

Und zur Unternehmensseite: Mark, können Sie kurz Ihren Ausblick für Meta Business-Produkte schildern und die wichtigsten Werthebel für Unternehmen, die diese nutzen?

Mark Zuckerberg

Gründer, Vorsitzender und CEO

Ja, ich kann auf beide eingehen, dann kann Susan ergänzen. Jetzt: Bei Muse erwähnte ich, dass wir in USA und Kanada über zehn Millionen Setups haben; bisher größter Engpass ist, dass Muse als rechentechnisch intensive Service noch nicht global ausgerollt ist. Das liegt auch daran, dass wir Lokaloptimierungen und weitere Connector-Arbeiten machen wollen; aber vor allem daran, dass wir die Effizienz sicherstellen wollen.

Das hat Vorteile: Die beeindruckenden zehn Millionen Nutzer in den ersten sechs Wochen sind konzentriert aus USA/Kanada – ein breiter Rollout hätte deutlich höhere Zahlen. Andererseits müssen wir die Effizienz auf vernünftige Höhe bringen.

Hier ist viel Arbeit zu tun. Recheneffizienz ist wichtig: Wir wollen genügend Kapazität aufbauen, um eine Milliarde Nutzer zu bedienen – falls wir bestimmte Effizienzziele erreichen. Das wird auch nächstes Jahr limitieren.

Wir wollen Geschäft rund um Muse schaffen – dazu ist parallele Steigerung der Recheneffizienz wichtig, damit das kommerziell funktioniert; ich bin zuversichtlich, aber das ist eine wesentliche Aufgabe.

Außerdem ist es wichtig, Produktertrag zu steigern, vor allem durch neue Modelle. Deshalb haben wir Muse Spark als Standardmodell (im Gratislayer) und Muse Wonder als Bezahlmodell eingeführt. Wir wissen, Wonder performt deutlich besser; wir arbeiten an einer effizienteren Wonder-Version für breiteren Rollout. Mit jedem Modellgeneration (2, 3 und mehr) und höherer Intelligenz zu besserer Problemlösung und günstigen Preisen wird für Nutzer mehr Wert freigesetzt – das macht uns sehr optimistisch.

Zur Unternehmensseite: Die wichtigsten Business-Produkte sind künftig die Modell-API und Muse Code. Wir haben Enterprise-Agenten, die schon seit einiger Zeit expandieren – alles wächst sehr schnell und macht uns optimistisch. Mit Zeit möchten wir ein vollständiges Muse-Agenten-Business-Netzwerk etablieren. Es gibt Business-Agenten, die Sales und Kundenservice unterstützen, wie wir das schon auf früheren Calls besprochen haben.

Viele nutzen Muse bereits für die Bewältigung von Kleinbetriebsaufgaben. Hier können wir helfen, Agenten zu bauen, die vieles Automatisieren, was im SMB-Gründungskontext aufwändig, aber nicht zentral ist – das ist bedeutend.

Ein Muse-Agent für verschiedene Business-Kontexte: Das wird ebenfalls groß. Darüber hinaus wollen wir das Muse-Netzwerk ausbauen – also nicht nur individuelle Muse-Agenten, sondern Kooperation zwischen Muse und Freunden/Familie. Beim Shopping zum Beispiel kann man mit dem Unternehmens-Agenten interagieren statt die Website zu besuchen. Mit so einer Kollaboration entsteht im großen Maßstab viel Wert.

Das begeistert uns. Der Business-Case ist zentral, bringt aber auch Verbrauchern Mehrwert – ich freue mich auf beides.

Susan Li

Chief Financial Officer

Ich möchte Marks Kommentar zum Business-Aspekt ergänzen: AI ist heute schon disruptiv in Unternehmen. Aus unserer Sicht sind traditionelle Anbieter keineswegs gesetzt. Einige führende Unternehmen in diesem Feld existierten vor wenigen Jahren noch nicht – sie investierten massiv in Modellentwicklung, ebenso wie wir. Wir haben zunehmend wettbewerbsfähige Modelle, die allen Nutzern – SMBs und Enterprise – Mehrwert bieten. Bereits heute nutzen 500 Millionen Unternehmen unsere Produkte.

Wir glauben, AI wird das Betriebsmodell von Unternehmen grundlegend wandeln. Alle Größen werden AI-Agenten in Softwareentwicklung, Produktivität, Sales, Marketing und Kundenservice nutzen. Wir bringen differenzierte Assets ins Feld: Modell, Infrastruktur, weltweite Distribution und langjährige Beziehungen. Hier soll ein neues diversifiziertes Recurring Revenue entstehen – mit Modellen für Subscriptions, usage-basierte API/Messaging und andere Erlöswege. Das wird eine mehrjährige Wachstumschance, Investments sollen je nach Kundennachfrage und Produkt-Markt-Fit angepasst werden.

Eric Sheridan

Goldman Sachs Research

Erste Frage, weiter von Brian: Wie sehen Sie die Reibung beim agentengesteuerten Geschäft, wenn Aggregatoren oder Anbieter nicht möchten, dass Agenten mit Plattform/Dienst interagieren? Wie schaffen Sie die Balance und senken Reibung zwischen aktueller Service-Struktur und Agenten-Funktionen?

Zweite Frage: Mit der neuen Aktienklasse – wie denken Sie über Kapitaleffizienz und Strukturen, um die erforderlichen Investitionen fürs AI-Wachstum in den nächsten Jahren optimal zu sichern?

Mark Zuckerberg

Gründer, Vorsitzender und CEO

Ich kann die erste beantworten: Der Großteil der Unternehmen ist sehr positiv eingestellt – sie erkennen die Chance, Sales und Erlebnis für ihre Kunden zu verbessern, eventuell neue Kunden zu gewinnen. Die Bereitschaft und das Tempo, mit uns zu integrieren, überrascht uns positiv. Das ist ein gutes Zeichen.

Nicht jede Firma will Early Adopter sein – das ist okay. Wir kooperieren zu wirtschaftlich sinnvollen Bedingungen. Mit der Zeit wird die Integration für alle wertvoll – wir sind da auf einem guten Weg.

Susan Li

Chief Financial Officer

Ich ergänze und beantworte die zweite Frage: Agenten werden zentral Teil der Realität, jeder muss sich an das agentengesteuerte Geschäft anpassen. Viele Unternehmen sind begeistert, manche fokussieren sich verständlich auf die Kundenbeziehung. Der Markt wird sich mittelfristig wegbewegen von Agenten, die digitale Experiences wie Menschen "nachahmen" – vielmehr hin zu erlaubtem, strukturiertem Austausch, z.B. per zertifizierter API, genehmigter Partnerschaften oder direkter Kommunikation zwischen Kunden- und Unternehmensagenten.

Wir helfen, dafür Standards zu schaffen. Diesen Monat präsentierten wir das Personal-Agent-Protokoll, einen offenen Standard für Muse und Meta-Business-Agenten; Entwicklung geschieht mit Partnern wie Sierra, Walmart, Stripe und Shopify. Das Protokoll soll ermöglichen, dass Verbraucher-Agenten sicher mit Unternehmensagenten interagieren – mit Kontrollmöglichkeiten für Firmen und Kunden.

Der Adoption-Grad variiert und braucht Zeit; kurzfristig bleibt vieles AI-unterstützt statt vollautonom. Mit erfolgreicher Integration und nachgewiesenem Wert und Sicherheit für Kunden erwarten wir höhere Beteiligung.

Zur neuen Aktienklasse: Wir schaffen eine öffentlich handelbare stimmlos Aktie für Kapitalebeschaffung, Mitarbeitervergütung, Akquisitionen und andere Zwecke, während die bestehenden A-/B-Aktien ihre Stimmrechte behalten. Das erhält die Gründerführung und gibt Flexibilität, um in AI-getriebenes Momentum in allen Geschäftsbereichen zu investieren. Aktuell gibt es keine konkreten Kapitalpläne, aber eine solide Kapitalstruktur ist wichtig für Zugang zu diversen Finanzierungsquellen.

Douglas Anmuth

JP Morgan Research

Zwei Fragen: Erstens – können Sie beschreiben, wie sich das agentengesteuerte Ökosystem wandelt, wenn die Interaktion von Erlaubnis und Agenten-zu-Agenten-Transaktionen geprägt wird – was entsteht dabei im Zeitverlauf?

Zweitens: Zu Kosten und Kapitaleinsatz 2027 – Ich weiß, Sie sind nicht so weit, aber Sie sagten einmal, Sie maximieren die Rechenkapazität 2026/27 und werden 2028 flexibler. Ein Jahr zuvor sprachen Sie von höheren Investitionssteigerungen für 2026 als 2025. Gibt es daraus Ableitungen für 2027?

Susan Li

Chief Financial Officer

Danke, Doug. Zur ersten Frage: Das agentengesteuerte Ökosystem entwickelt sich – es braucht Zeit und ist nicht einheitlich. Schon heute ist die Experience mit Muse oft besser, wenn Muse nahtlos mit Unternehmensagenten interagieren kann. Z. B. wenn Muse für mich bei Unternehmen anruft, ist es einfacher für alle, wenn ein Business-Agent das Gespräch übernimmt.

Das Besondere an Muse – der Grad an Proaktivität im Auftrag des Nutzers: Ich kann Muse eine Aufgabe geben und sie wird es erledigen, auch wenn sie auf Hindernisse stößt oder alternative Wege suchen muss. Dieser Proaktivitätsaspekt bei Verbraucher- oder Businessagenten wird mehr Transaktionen ermöglichen, verglichen mit heutigen Modellen. Wenn ich Muse z.B. regelmäßig Aufgaben gebe und permanent Updates oder Empfehlungen erhalte, ist das auch für Unternehmen relevant. Das schafft Möglichkeiten für neue, proaktive Agent-zu-Agent-Interaktionsmodelle.

Zur zweiten Frage: Wir sind in den frühen Phasen der Budget- und Kapazitätsplanung für das kommende Jahr. Wir prüfen jetzt viele Investitionsmöglichkeiten mit variierenden Zeithorizonten und wollen möglichst viele in das Gesamtbudget integrieren. Es ist dynamisch und noch früh – vor dem Q4-Call gibt es daher noch keine detaillierte Info, die Vorgaben werden dann typischerweise geteilt.

Justin Post

BofA Securities Research

Zwei Fragen – eine für Mark, eine für Susan. Mark, Sie haben starke neue Modelle, viele interne Möglichkeiten. Wie sieht es speziell bei der Werbeplattform aus – wie viel Potenzial für AI-basierte Verbesserungen haben Sie noch?

Und Susan: Sie erwähnten starkes Umsatzwachstum für das kommende Jahr. Ist das nur Werbeumsatz oder beinhaltet es auch zusätzliche AI-Erlöse?

Susan Li

Chief Financial Officer

Gerne beantworte ich beide. Zu Frage eins: Unser Werbegeschäft profitiert seit Jahren von Investitionen in klassische AI-ML-Modelle und jüngste Modellentwicklungen. Drei Themen sind zu nennen: Erstens, die klassische Performance Roadmap – das ist das ML "Business as usual". Diese Pipeline bleibt stark und gesund; für 2027 (bewusst keine Prognose) sind wir zuversichtlich, dass Investments in Engagement und Ads Programme weiter Wachstum bringen, das betrifft auch deine zweite Frage. Ranking und Recommendation sind stabil.

Zweitens: Wir setzen auf LLM-basierte AI-Infrastruktur, um Nutzerpräferenzen tiefer zu verstehen und erwarten daraus Fortschritte für Ranking/Recommendation Engines.

Drittens: Generative AI Tools (bereits wertvoll für Advertiser) bieten in Advantage+ weitere Funktionen – z.B. kreative Generierung, Bild zu Video oder Audio. Das erleichtert die Personalisierung für Werbezielgruppen. Alle drei Felder bieten weiterhin Wachstumspotenzial.

Zu Frage zwei: Wir fühlen uns wohl mit den geplanten Investitionen für das nächste Jahr in Ads und Engagement. Es entstehen mehrere neue AI-Geschäftsfelder, die ab 2027 erstmals zusätzliche Erlöse bringen – und mit Zeit sinnvoll skalieren. Dazu zählen Abonnements, Transaktions- und Werbemonetarisierung für AI-Produkte, Ausbau von Business-Lösungen. Momentan ist vieles noch früh, der Fokus liegt auf Produktqualität und Skalierung. Unsere Historie, mit Milliarden Menschen Business aufzubauen, stimmt uns zuversichtlich, dass AI mittelfristig eine signifikante Umsatzdiversifizierung bringt.

Mark Shmulik

Bernstein Institutional Services Research

Mark, nach der Connect habe ich das Gefühl, die Firma startet ein neues Zeitalter, die Geschäfte krempeln sich rund um Muse um. Ist das fair? Was bedeutet das für Business-Kompetenz und Outcomes?

Und Susan: Unternehmensnews kamen vor SMB-News. Können Sie Details zum SMB-Service und zur Expansion geben?

Mark Zuckerberg

Gründer, Vorsitzender und CEO

Ja, ich fasse das erste kurz: Vor über einem Jahr schrieb ich, dass persönliche Superintelligenz unser Nordstern ist – das entspricht der Kernphilosophie von Meta: Menschen empowern, ihnen eine Stimme und Verbindungen geben. Übertragen auf das AI-Zeitalter glauben wir, dass die Verlagerung von Technologie in die Hände aller das Wichtigste ist – das ist die Vision der Personal Super Intelligence.

Wir arbeiten bereits länger daran, deshalb rebooten wir rund um MSL und bauen Labs auf. Die Idee: Eigene End-to-End-Modelle für Personenintelligenz. Höchster Anspruch, alles durch eigene Entwicklung zu optimieren – von Modell bis Agent. Das war über längere Zeit im Entstehen.

Auch bei Brillen ist das Ziel, die nächste Hardware-Plattform zu bauen für bestes End-to-End-Erlebnis. Das wird sich immer mehr zeigen – das sind langfristige Wetten. Solange wir Technik sehr langfristig und mit Blick auf Milliarden Nutzer entwickeln, sind die Business-Zahlen eine Konsequenz guter Ausführung. Ich bin stolz auf das Team und das, was wir schaffen.

Susan Li

Chief Financial Officer

Danke, Mark. Zur Muse für kleine Unternehmen: Im September starteten wir Muse for Small Business – es ist als Erweiterung von Muse zu sehen, keine separate App. Es ist eine neue Skill-Suite mit Connectoren, um SMB-Besitzer bei Betrieb und Kundengewinnung zu unterstützen. Muse verbindet sich auf wenige Klicks zu Instagram-Account, Analytics, Facebook-Seiten, Meta-Ads-Accounts und Dutzenden von externen Connectoren (Shopify, QuickBooks, Canva etc.). Es kennt bereits das Produkt, die Markenstimme, die Kundenfragen.

Muse kann Handlung ergreifen – Analyse von Ads und Content, Kampagnenentwurf, Antworten auf Kunden, Issues markieren. Userfeedback orientiert, welche Use Cases aktuell wichtig sind: Ad-Optimierung, DM-Management, Expansion auf Basis von Inventar und neuen Produkten, Mitarbeiter-Load-Balancing. Wir beobachten, wie Unternehmen Muse nutzen, um die Funktionalität sinnvoll und effizient auszubauen.

Wir haben einmalige Zugangspunkte – wie erwähnt, 500 Millionen selbst definierte SMBs. Viele Consumer-Produkte-Investitionen kommen diesen Firmen zugute. Wir haben starke Kanäle, um SMBs global Muse zu zeigen. Das ist eine großartige Grundlage, und die Breite der AI-Transformation ist ein vielversprechender neuer Geschäftsfeld für uns.

Ross Sandler

Barclays

Mark, können Sie Details zur aktuellen Muse-Cost-Structure pro Nutzer geben (Highlevel)? Wie verändert sich die Kostenkurve? Was tun Sie, um diese Kosten zu senken?

Susan Li

Chief Financial Officer

Ich beantworte das gerne, Mark kann gern ergänzen. Wir geben derzeit keine konkreten Zahlen zur Muse-Kostenstruktur, aber es ist sehr GPU-intensiv. Die Fokussierung auf Effizienz ist entscheidend für Skalierung und Business-Ausbau.

Kurzfristig nutzen wir etwa nicht-peak oder Reservekapazität für gewisse Aufgaben, kleinere Modelle, viele Optimierungen für Inferenz-Effizienz, GPU-Auslastung und Produktivität.

Langfristig erwarten wir mit LLM-Skalierung mehr Aufgaben mit weniger Tokens, und AI-Modelle helfen uns, auch den Software-Stack effizienter zu machen. Es sind mehrere Effizienzrichtungen – sowohl klassisch als auch AI-getrieben. Insgesamt erwarten wir, die Kostenkurve sukzessive zu biegen und Fortschritte im AI-Bereich helfen nochmal zusätzlich.

Mark Stephen Mahaney

Evercore ISI Institutional Equities Research

Zwei Fragen: Seit Jahren bringt Meta beim Launch neuer Flächen Wachstum im Nutzerverhalten, Engagement, dann Monetarisierung. Ist das bei Muse ähnlich – oder muss das schneller passieren, da Muse größere Kosten verursacht als frühere Produkte?

Zweitens: Zu den Business-Zahlen: 25% Nutzer und ASP über 200 US-Dollar – ist das inklusive Travel-Buchungen oder nur Retail?

Mark Zuckerberg

Gründer, Vorsitzender und CEO

Ich vermute, wir werden Monetarisierung schneller als üblich starten – aus mehreren Gründen: Die Größenordnung – sowohl Kosten als auch Chance – macht es notwendig, beim Monetarisierungsfortschritt voranzukommen. Außerdem ist ein großer Teil der Nutzeraktivität bereits kommerziell.

Zur zweiten Frage: Travel ist auch inklusive – das wird in manchen Fällen separat betrachtet, aber Reisen ist ein weiteres Top-Usecase von Muse. Menschen planen vieles, oft über Meta-Apps. Es bleibt ein zentrales Ziel, den Verbrauchern den gewünschten Wert zu liefern, und dabei können wir eine monetäre Beteiligung an dem Wert schaffen. Es ist wichtig, die Mathematik dahinter zu verstehen, um die Rechenkapazität für billion scale zu planen.

Ergänzend zu Susans Ausführungen: Wir sehen einen Trend – ich gehe davon aus, dass wir in etwa einem Jahr aktuelle Wonder- oder andere Frontier-Modelle zum Bruchteil der heutigen Kosten liefern können, mit kleinerem Modell. Falls das genug für Produkt-Markt-Passung ist, werden wir Effizienz weiter steigern.

Wahrscheinlich wollen die meisten Nutzer in Zukunft nicht die heutige Modell-Intelligenz, denn die Fortschritte werden maßgeblich weitergehen. Wir müssen an allen Punkten arbeiten: Monetarisierung, Expansion, Modellentwicklung, Effizienz, um Infrastruktur zu schaffen und Milliarden zu erreichen – das Ziel bleibt, so schnell wie möglich dort zu sein.

Wir erheben keinen Vorabpreis für alle, weil wir das Muse-Netzwerk bauen wollen – wenn viele Muse-Agenten im Netzwerk kooperieren, steigt der Wert und das macht die Skalierung essenziell. In Teamwork, Kollaboration liegt der Mehrwert – und wir sind einer der wenigen Konzerne, die das wirklich gut umsetzen können. Wir sind optimal positioniert und haben ambitionierte Pläne.