Meta (META.US) Q3 conferenza telefonica: Muse ha già raggiunto l'adattamento prodotto-mercato, l'anno prossimo l'efficienza della potenza di calcolo aumenterà di 10 volte

Secondo quanto riportato dall'app di informazione finanziaria Zhihui Caijing, Meta (META.US) ha registrato nel terzo trimestre un fatturato totale di 64,6 miliardi di dollari, in crescita del 26% rispetto all’anno precedente, e prevede ricavi per il quarto trimestre tra 73 e 76 miliardi di dollari. Il focus della conference call si è concentrato su Muse, l’agente personale intelligente: dopo solo un mese e mezzo dal lancio, oltre 10 milioni di utenti in USA e Canada lo hanno già attivato, con un tasso di utilizzo giornaliero vicino al 25%. Lo shopping rappresenta l’applicazione principale, con una spesa media superiore ai 200 dollari per acquisto. Il management prevede di aumentare di oltre 10 volte l’efficienza computazionale entro l’anno prossimo, pianificando modalità di monetizzazione diversificate quali abbonamenti, fee sulle transazioni e API aziendali.

Nel terzo trimestre, Meta ha registrato ricavi totali per 64,6 miliardi di dollari (+26% a/a), di cui 63,1 miliardi da pubblicità (+26% a/a) e 1,1 miliardi da altre fonti della Family of Apps (+59% a/a). L’utile operativo secondo i principi GAAP è stato di 13 miliardi di dollari, -37% rispetto all’anno precedente, con un margine operativo del 20%, principalmente a causa di 9,9 miliardi di spese legali legate all’accordo con diversi procuratori generali statali. Escludendo tale voce, il risultato operativo sarebbe cresciuto dell’11% a/a.

L’utile netto è stato di 9,9 miliardi di dollari, con un EPS di 3,83 dollari. Gli investimenti in capitale hanno raggiunto i 34,9 miliardi, mentre il free cash flow è negativo per 2,1 miliardi. A fine trimestre, la liquidità e i titoli negoziabili ammontavano a 82,4 miliardi di dollari, a fronte di un debito di 83,7 miliardi. I dipendenti sono oltre 66.000, in calo del 12% rispetto al secondo trimestre. L’azienda ha inoltre annunciato la creazione di una nuova categoria di azioni senza diritto di voto, distribuita come dividendo azionario agli attuali azionisti, di fatto uno split azionario 2 a 1 che dovrebbe iniziare ad essere scambiato a partire dalla fine di gennaio 2027.

Il cuore della conference call ha riguardato lo sviluppo di Muse e i relativi modelli di monetizzazione. A un mese e mezzo dal lancio, oltre 10 milioni di utenti negli Stati Uniti e Canada hanno configurato Muse, con una frequenza d’uso giornaliera di circa il 25%, più del doppio rispetto al debutto di Threads; lo shopping è l’uso primario: più di un quarto degli utenti vi partecipa, con una spesa media superiore ai 200 dollari. Il management precisa che Muse non è ancora distribuito a livello globale a causa dei requisiti elevati di calcolo, ma prevede il miglioramento di oltre 10 volte dell’efficienza dei costi computazionali già dal prossimo anno; a quel punto, con ricavi a scala sufficiente, il prodotto potrà essere redditizio.

Il modello di business prevede un layer gratuito di base, e la monetizzazione tramite commissioni sulle transazioni, abbonamenti premium, API per aziende e Muse Code. Il servizio di abbonamento unificato Meta One è stato esteso a livello globale, superando 15 milioni di iscrizioni e trial. Sul fronte enterprise, l’azienda punta a 500 milioni di piccole imprese autoidentificate, con il lancio di Muse for Small Business e l’anteprima del protocollo per agenti personali intelligenti, in collaborazione con Walmart, Stripe, Shopify e altri per stabilire standard commerciali basati su agenti.

Per le previsioni, Meta indica ricavi per il quarto trimestre tra 73 e 76 miliardi di dollari, investimenti in capitale annui tra 135 e 145 miliardi, spese totali annue tra 175 e 179 miliardi (inclusi i 9,9 miliardi di spese legali). Le perdite di Reality Labs dovrebbero ridursi a circa 15 miliardi entro l’anno prossimo. Il management non fornisce guidance specifica sui ricavi 2027, ma sottolinea che gli investimenti in AI hanno già portato a un aumento del coinvolgimento, all’ottimizzazione delle raccomandazioni e all’efficienza della monetizzazione, rafforzando il core business e prevedono di mantenere una solida crescita dei ricavi anche per tutto il 2027.

In ambito pubblicitario, l’architettura di ricerca generativa copre ormai circa un quarto delle visualizzazioni Feed non collegate e la metà di quelle Reels. L’espansione del modello GEM ha consentito un incremento delle conversioni out-site fra l’1% e l’1,7% e delle conversioni da app del 9,6%. Sono quasi 10 milioni gli inserzionisti che utilizzano strumenti creativi AI generativi, mentre la run rate annualizzata delle collaborating ads supera i 15 miliardi di dollari.

Segue la trascrizione della conference call Meta Platforms relativi ai risultati finanziari del terzo trimestre 2026:

Interventi del management

Mark Zuckerberg

Fondatore, Presidente e CEO

Bene. Ciao a tutti e grazie per aver partecipato oggi. Gli ultimi mesi sono stati impegnativi e al tempo stesso entusiasmanti. La nostra Family of Apps è ora utilizzata giornalmente da 3,64 miliardi di persone, con record storici di engagement sia per Facebook che Instagram, trainati dalla forte crescita del video. Gli utenti attivi mensili di Threads hanno superato X e continuano ad aumentare rapidamente. Il volume di messaggi su WhatsApp è ai massimi storici e questa piattaforma sta diventando rapidamente uno degli snodi principali per gli agenti intelligenti.

Negli ultimi mesi abbiamo raggiunto diversi traguardi strategici verso l’obiettivo di "fornire un’intelligenza personale super avanzata per tutti". Il nostro agente personale intelligente Muse rappresenta uno dei lanci di prodotto di maggior successo nella storia della compagnia. Abbiamo presentato Muse Wonder come nostro primo modello avanzato, e rilasciato una serie di nuovi occhiali e accessori integrati Muse, inclusi i nuovi occhiali audio in arrivo.

Abbiamo discusso la nostra visione di intelligenza personale super avanzata per oltre un anno. Vogliamo aiutare ogni individuo a disporre di un agente intelligente estremamente potente che comprenda i propri obiettivi, li aiuti a realizzarli e migliori la vita come desiderato, dal rafforzare le relazioni interpersonali, risparmiare tempo, denaro, avviare un business, creare nuove cose o qualsiasi altra esigenza. Muse rappresenta l’applicazione concreta di questa visione. Disponiamo ormai della tecnologia di base per realizzare questo obiettivo. Rimane ancora molto lavoro, ma la nostra posizione di partenza è estremamente solida.

In appena un mese e mezzo, oltre 10 milioni di utenti in Stati Uniti e Canada hanno configurato Muse. La crescita è vigorosa e siamo quasi ogni giorno ai primi posti sull’App Store. Anche engagement e retention iniziano con il piede giusto: circa il 25% di chi ha attivato Muse lo usa quotidianamente. Tra gli early adopters, maggiore è l’uso nel tempo, maggiore sembra essere la retention. Per raffronto, questo dato è più del doppio del tasso di partenza di Threads e superiore agli standard registrati per altre applicazioni AI all’avvio.

L’utilizzo principale di Muse riguarda lo shopping, con oltre un quarto degli utenti coinvolti e una spesa media superiore ai 200 dollari. Plaid ci ha riferito di non aver mai rilevato un simile attivismo dei propri connettori su altri servizi. Durante la prima settimana abbiamo dovuto collaborare con Stripe per innalzare i limiti di credito, dato che il volume delle transazioni ha superato tutte le aspettative.

Oltre allo shopping, i connettori più utilizzati riguardano la produttività personale e l’integrazione di Muse con altri propri servizi, come email e calendari. Questo sottolinea l’importanza della nostra Muse Secure VM, costruita per garantire massima sicurezza e privacy, e ci prepariamo a lanciare presto Muse Confidential VM, che garantirà la totale riservatezza dei dati, nemmeno Meta potrà accedervi.

Abbiamo anche osservato che Muse Wonder migliora ulteriormente qualità, engagement e retention, a conferma che il prodotto si rafforza man mano che eleviamo i livelli di intelligenza. Ora che Muse ha trovato una chiara corrispondenza con il mercato, entriamo in una nuova fase di forte focalizzazione operativa, puntata sullo scale-up. Gli obiettivi della prossima fase valorizzeranno molti punti di forza di Meta: dobbiamo scalare il prodotto, far crescere i ricavi e ottimizzare i costi computazionali.

Puntiamo ad espandere Muse fino a servire miliardi di persone. Questa è sia la nostra missione che la nostra strategia. Per missione, crediamo che il potere dell’intelligenza personale super avanzata debba essere messo a disposizione di tutti, come fonte di prosperità e di bilanciamento dei poteri per la sicurezza di tutti.

A livello valoriale, riteniamo che diffondere questa capacità sia il meglio che possiamo fare. Questo è anche un cardine strategico, perché una rete di Muse a scala miliardaria potrà collaborare e risolvere più compiti, sia per individui che per aziende. Vogliamo quindi costruire al più presto questa grande rete di Muse.

Commercialmente, il ricavo medio per utente nei nostri prodotti Family of Apps è di alcune centinaia di dollari all’anno, e ci aspettiamo che Muse possa superarlo nel tempo, dato l’alto livello di attività commerciale già osservato. Questo richiederà tempo, ma stiamo già iniziando. Il modello di business avrà più componenti: per la maggioranza resterà gratuito, mentre gli strumenti commerciali saranno tariffati in base alle transazioni facilitate, con costi a carico delle aziende.

Chi desidera modelli all’avanguardia, o accesso a token aggiuntivi, potrà abbonarsi direttamente. Le aziende potranno pagare abbonamenti o fee affinché i loro collaboratori possano usare Muse, così come gli utenti che vogliono utilizzare Muse per migliorare personalizzazione e qualità di contenuti/annunci sulle piattaforme Meta. Chiarisco che il ricavo medio di cui parlavo sopra è relativo agli utenti Muse già acquisiti all’interno della Family of Apps.

Sul piano computazionale, stiamo costruendo la capacità di servire oltre un miliardo di utenti nei prossimi anni. Oggi Muse richiede molta potenza di calcolo, ma contiamo di aumentare di oltre 10 volte l’efficienza già l’anno prossimo, il che ne consentirà la redditività una volta raggiunta sufficiente scala dei ricavi. Se poi l’efficienza continuasse a migliorare rapidamente, come riteniamo probabile, Muse potrà garantire reddittività sostenuta per anni. Nell’immediato, la forza del nostro core business ci permette di espandere la rete Muse anche prima della piena profittabilità: siamo la società meglio posizionata per questa strategia.

Un altro aspetto dell’economia computazionale riguarda i costi fissi ingenti del training: avendo ora modelli di riferimento, puntiamo a servire quanta più domanda di inferenza ad alto margine possibile. Per questo costruiamo la piattaforma enterprise guidata da CJ Desai. Muse Wonder e i modelli in sviluppo potranno essere offerti come servizi ad alto margine anche all’esterno della rete Muse, tramite API, Muse Code e altri servizi aziendali.

Una caratteristica fondamentale del nostro business è la possibilità di destinare la potenza di calcolo a molteplici impieghi redditizi. Non è semplice prevedere oggi quanto Muse, la piattaforma enterprise e i nuovi modelli accelereranno la crescita del core business, ma offrendo diverse modalità di deployment aumentiamo la probabilità che uno o più di questi driver superino le nostre attese.

Oltre a servire aziende terze, non abbiamo individuato limiti all’utilizzo interno della computazione per accelerare il core business. Abbiamo assegnato a Muse Wonder il compito di ottimizzare in modo autonomo i nostri sistemi di raccomandazione e advertising: man mano che i modelli diventeranno più avanzati, prevediamo che il ritmo di miglioramento accelererà ulteriormente.

Parlando dei modelli, Muse Wonder rappresenta lo stato dell’arte per molte delle dimensioni chiave dell’intelligenza personale super avanzata, confermando l’importanza di allenare modelli proprietari per offrire la miglior esperienza. Da aprile, il roll-out di nuovi modelli Meta AI ha raddoppiato la media d’uso per utente.

Pur essendo Muse Wonder il lancio principale, sono soddisfatto della rapidità di esecuzione del team: negli ultimi mesi abbiamo distribuito Muse Spark 1.2 e 1.3, Muse Code, i modelli open weight Muse Glimmer e Muse Spark Open, oltre a Muse Voice. In futuro, con i rapidi progressi dell’intelligenza artificiale, porteremo avanti sia le frontiere dello sviluppo, sia il lavoro di distillazione in prodotti più piccoli ed efficienti ottimizzati per agenti personali. La mia visione è che la scalabilità sarà la chiave per costruire la super intelligenza: stiamo seguendo lo schema passo dopo passo e già lavoriamo su modelli ancora maggiori successivi a Muse Wonder. Inoltre sviluppiamo versioni più piccole ad alta efficienza, capaci però di fornire la stessa intelligenza.

Passando al prossimo punto: l’intelligenza personale super avanzata è ora anche il focus di Reality Labs. Muse sbarcherà sugli occhiali Meta il mese prossimo: un passo cruciale. Gli utenti già apprezzano molte funzionalità degli occhiali — musica, chiamate, cattura di momenti, aiuti per l’udito — ma col tempo prevediamo che Muse e la presenza costante di un agente personale super intelligente diventeranno la parte centrale dell’esperienza.

Muse è anche il perno del business model degli occhiali. Di nuovo, la nostra missione e strategia è servire tutti, senza generare grandi margini sull’hardware, ma costruendo sopra software e business di intelligenza avanzata. Le vendite degli occhiali continuano a crescere rapidamente. Ora con Muse ci aspettiamo che gli abbonamenti a pagamento aumentino, migliorando quindi sensibilmente la redditività di quest’area.

Nell’evento Connect ho condiviso che stiamo cambiando anche approccio alla realtà virtuale: lanceremo nuovi dispositivi solo in caso di vere rivoluzioni, come Quest VR quest’anno — il primo visore in formato occhiale della storia. Continuo a credere che la strada per le esperienze olografiche e la fusione di mondo fisico e digitale passerà per prima attraverso la VR, ma imposteremo un ritmo più ragionato per dare priorità all’intelligenza personale super avanzata. Di conseguenza, prevediamo che il risultato operativo di Reality Labs migliorerà, con perdite operative ridotte a circa 15 miliardi il prossimo anno e un progressivo avvicinamento alla redditività.

Prima di chiudere, vorrei sottolineare la straordinaria velocità riscontrata. La rapidità di azione è sempre stata centrale, per apprendere in fretta e servire meglio gli utenti su vasta scala, ma nell’ultimo anno il ritmo è cresciuto ulteriormente. Abbiamo rilasciato Edits — già oltre 50 milioni di utenti attivi. Forum e Seller, nuove app create da piccoli team, si espandono rapidamente. Muse è nata circa 8 mesi fa da un’idea sulla lavagna e ora è già un prodotto di successo. Muse Charm sarà in hardware nelle mani dei clienti in meno di un anno dal concept.

Sono orgoglioso di ciò che costruiamo. Le opinioni sul futuro sono molteplici. In Meta crediamo che il futuro appartenga a tutti e che dare potere alle persone sia il modo per realizzare questa visione. Credo sia fondamentale che un’impresa rappresenti tali valori, ma non è solo una questione di principi: è anche questione di execution. Ringrazio così ognuno che lavora duramente per portare tutto ciò a miliardi di persone nel mondo. Grazie, come sempre, a tutti i partner che sono con noi in questo viaggio.

Ora la parola a Susan.

Susan Li

Chief Financial Officer

Grazie Mark e buon pomeriggio a tutti. Cominciamo dai risultati per segmento. Salvo diversamente indicato, tutti i confronti sono anno su anno. Nel terzo trimestre, la Family of Apps ha generato ricavi totali per 64,2 miliardi di dollari, in crescita del 26%. I ricavi pubblicitari della Family of Apps si sono attestati a 63,1 miliardi di dollari, +26% sia su base reportistica che a cambi costanti. Gli impression pubblicitari sono aumentati del 10% su tutte le piattaforme, con crescite in tutte le aree geografiche grazie a engagement e user base in aumento e a una migliore ottimizzazione del caricamento degli annunci. Il prezzo medio globale per annuncio è cresciuto del 14%, grazie alle migliori performance pubblicitarie e a un contesto macro migliore rispetto all’anno precedente, solo parzialmente controbilanciato dall’incremento degli impression, soprattutto sulle superfici e aree a minore monetizzazione.

Le altre entrate della Family of Apps sono state di 1,1 miliardi, +59%, trainate dal messaging a pagamento WhatsApp e dagli abbonamenti. Nel segmento Reality Labs, i ricavi del trimestre hanno raggiunto 443 milioni (-6%), per il calo delle vendite Quest solo parzialmente compensato dal forte aumento dei ricavi degli smart glass AI.

Passiamo ai dati consolidati. I ricavi totali sono stati di 64,6 miliardi (+26% a cambi costanti). I costi totali sono stati pari a 51,6 miliardi, in aumento del 68%, includendo i 9,9 miliardi relativi all’accordo con i procuratori generali in agosto 2026. L’incremento dei costi è guidato da spese legali, costi infrastrutturali e costi AI per terze parti. La crescita dei costi infrastrutturali è dovuta all’aumento del costo del cloud di terzi, dell’ammortamento e delle attività nei data center. A fine trimestre i dipendenti sono poco più di 66.000, -12% dal secondo trimestre, dopo i licenziamenti di maggio 2026.

L’utile operativo GAAP è stato di 13 miliardi, -37% a/a, con un margine del 20%. Escludendo i costi legali menzionati, la crescita operativa sarebbe +11%. Il tax rate nel trimestre è stato del 24%, sopra le attese, a causa della quota non deducibile delle spese legali. L’utile netto è risultato di 9,9 miliardi (EPS 3,83).

Gli investimenti in capitale (inclusi canoni di leasing) sono stati di 34,9 miliardi, trainati da server, data center e reti. Il free cash flow è stato negativo per 2,1 miliardi; alla chiusura del trimestre, liquidità e titoli per 82,4 miliardi e debito per 83,7 miliardi.

Passiamo ora alle performance operative. Due sono i fattori di traino dei ricavi: la capacità di offrire esperienze coinvolgenti al community e la capacità di monetizzare efficacemente tale engagement. Dal lato engagement, continuiamo a ottenere forti risultati dai contenuti consigliati. Su Instagram, nel terzo trimestre il tempo d’uso per utente ha raggiunto il massimo storico con crescita double digit, sia su Reels (+Feed) che su Feed tradizionale. Su Facebook, tempo d’uso di Reels ai massimi storici, con crescite double digit sia a livello globale che in USA. Anche Threads cresce, con tempo per utente a +20% a/a. Tutto ciò grazie a miglioramenti continui su pertinenza, personalizzazione e tempestività delle raccomandazioni sui contenuti.

L’investimento in sistemi di raccomandazione e ranking sta producendo risultati positivi su Instagram e Facebook. Ad esempio, su Instagram Reels, gli upgrade del terzo trimestre hanno aumentato il tempo d’uso di oltre il 4%, grazie in parte a una nuova architettura di ranking che ordina i Reels come insieme e non più individualmente, oltre al miglior uso delle metriche di tempo di visione.

Sui Feed e Reels di Facebook abbiamo lanciato su scala globale la nuova architettura di ricerca generativa, ispirata ai LLM, che usa rappresentazioni semantiche per etichettare i contenuti e generare raccomandazioni potenziali, consentendo di mostrare contenuti pertinenti prima che abbiano accumulato molto engagement. Copre ora circa un quarto delle visualizzazioni Feed non collegate e metà delle visualizzazioni Reels, con un aumento dell’1% sul tempo dei Reels.

Il nostro sforzo sulle raccomandazioni aiuta anche a fornire contenuti più freschi e personalizzati: quasi il 45% dei Reels consigliati su Instagram ha meno di 24 ore, +11pp rispetto al secondo trimestre. Su Facebook Reels abbiamo raddoppiato l’arco storico considerato dal ranking model, portando +1% nel tempo di visione Reels negli USA.

Gli LLM consentono anche una migliore comprensione dei contenuti. Processiamo ogni giorno i post pubblici Instagram attraverso sistemi basati su LLM che, alla fine del trimestre, hanno portato un +1% di engagement sui risultati di ricerca Instagram.

Abbiamo inoltre avviato la migrazione dei modelli di content understanding alla nostra serie di modelli Muse proprietari: nei test offline, questi superano i precedenti, abbattendo il costo per unità di contenuto su Instagram, Threads, Facebook e advertising di oltre l’80%. Possedere questa tecnologia consente più libertà nello sviluppo di modelli basati sui segnali più rilevanti per la personalizzazione.

Passando al secondo driver di ricavo, ossia la monetizzazione, ci sono ancora grosse opportunità per migliorare le performance aziendali che usano i nostri servizi. Nel sistema pubblicitario continuiamo ad ottenere miglioramenti con modelli predittivi più avanzati, che elaborano meglio preferenze e comportamenti individuali e consentono un’infrastruttura più efficiente. Nel trimestre scorso abbiamo presentato Meta Generative Recommender, che sfrutta LLM per effettuare inferenze su annunci, contenuti e preferenze utente, suggerendo la pubblicità più adatta a ognuno.

Nel terzo trimestre abbiamo introdotto già su Facebook Feed questa modalità generativa, alzando il tasso di conversione di quasi il 2% nei segmenti target. L’ampliamento del modello GEM a più superfici ha aumentato le conversioni off-site dell’1%-1,7% e quelle da app del 9,6%.

Stiamo espandendo il sistema di retrieval con efficienza crescente: nel trimestre, gli upgrade di Andromeda (maggiore complessità e throughput dei modelli) hanno alzato il conversion rate su Facebook dell’1,4%. Inoltre usiamo l’AI per facilitare alle aziende la gestione delle campagne, la creazione delle idee, la misurazione delle performance.

Meta AI Business Assistant sta diventando un partner più propositivo e capace per gli inserzionisti. Stimiamo che quelli che accettano i suoi suggerimenti vedano +5% sulle conversioni a parità di costo per conversione e +9% di investimenti pubblicitari rispetto a chi non lo usa. Stiamo introducendo altre funzionalità, come report creativi, più contesto business e maggiori opzioni di azione dell’agente. Queste funzioni permetteranno ai marketer di pianificare, creare e ottimizzare campagne in modo dialogico, gestendo anche task e reminder e mantenendo il controllo tramite approvazioni e preview.

Ecco un esempio reale: Simply Organic Maple, un’azienda familiare di sciroppo d’acero in Vermont, usando Meta AI Business Assistant, ha migliorato le campagne. Dopo aver seguito il suggerimento di testare copy più lunghi e descrittivi, ha visto +57% di acquisti e -36% nel costo per acquisto, con una delle revisioni che ha restituito un ROAS triplo (+52% rispetto all’originale).

Anche l’adozione degli strumenti di creatività pubblicitaria AI generativa cresce: nel terzo trimestre quasi 10 milioni di inserzionisti ne hanno usati almeno uno. Gli strumenti video sono stati adottati il 25% in più rispetto al trimestre precedente, anche grazie ai video prefabbricati che riducono i tempi di produzione a pochi secondi. Espandiamo inoltre le opportunità pubblicitarie tra creatori: le collaborative ads — che consentono a advertiser, brand e aziende di pubblicizzare insieme — sono più che raddoppiate (+97%) e ora hanno una run rate annua di oltre 15 miliardi di dollari.

Nel trimestre abbiamo completato la release globale di Creator Marketing Hub, che centralizza scoperta dei creator, organizzazione dei contenuti e attivazione delle collaborative ads, con oltre 10 milioni di creator disponibili. Stiamo integrando Meta AI Business Assistant, per consentire ai pubblicitari di trovare creator, identificare contenuti e ricevere assistenza nel flusso di lavoro entirely in interface conversazionale.

A lato della pubblicità, continuiamo a creare nuovi modi per monetizzare l’engagement. A settembre abbiamo annunciato l’estensione globale di Meta One — l’abbonamento unico per utenti, creator e aziende. Meta One è ora disponibile progressivamente con oltre 50 funzionalità su Instagram, Facebook e WhatsApp, incluso Meta Business Agent e Meta AI, totalizzando oltre 15 milioni tra abbonamenti e prove. Le esperienze base dell’app e Meta AI resteranno gratuite; l’abbonamento offre capacità più professionali e uso AI ampliato.

Accanto alla monetizzazione dei servizi esistenti, stiamo costruendo nuove esperienze e flussi di ricavo intorno agli agenti personali dei consumatori. Mark ha evidenziato la grande dinamicità di Muse. Gli utenti hanno individuato molte ragioni d’uso: le tre aree principali sono shopping, produttività personale e creatività, con oltre il 25% degli utenti attivi settimanali Muse che usa la funzione shopping.

Anche se la priorità immediata resta espandere l’adozione e la reach di Muse, individuiamo numerosi canali di monetizzazione, dagli abbonamenti in avanti. Grande la potenzialità di estendere Muse alle piccole imprese. Secondo un’ultima indagine, almeno 500 milioni di small business dichiarano di usare le nostre app per raggiungere clienti e generare ricavi. Muse può aiutare queste aziende a conquistare clienti e gestire l’operatività con efficienza, facilitando anche le transazioni per le persone. In prospettiva, consumatori e business agent potranno connettersi e transare direttamente, creando opportunità intorno a pay-per-use, servizi commerciali e business dedicati.

Oltre alla crescita, ci focalizziamo sulla sostenibilità dell’economia unitaria. L’intensità computazionale di Muse ci impone ampi investimenti per l’espansione dell’utenza: ci aspettiamo quindi un innalzamento dei costi di servizio totali. Tuttavia, prevediamo che già dal prossimo anno la nostra efficienza sui costi computazionali migliori più di dieci volte, con ottimizzazione delle ore non di punta, modelli più efficienti e miglioramento dell’inferenza. Grazie alla crescita dei ricavi, queste efficienze rafforzano la nostra fiducia nella possibilità di sviluppare nel tempo un business altamente redditizio.

Passiamo ora all’outlook finanziario. Per il quarto trimestre 2026 ci aspettiamo ricavi tra 73 e 76 miliardi. La guidance tiene conto degli attuali tassi di cambio che rappresentano un vento contrario di circa l’1% annuo sui ricavi complessivi.

Per quanto riguarda i costi e gli investimenti: aumentiamo la stima delle spese 2026 per includere i 9,9 miliardi di costi legali del terzo trimestre. Ci attendiamo spese totali per il 2026 tra 175 e 179 miliardi. Escludendo i costi legali sopra citati, prevediamo che l’utile operativo 2026 supererà quello del 2025. A livello di segment, ci attendiamo che Reality Labs riduca le perdite nella forchetta 18-19 miliardi vs il 2025.

Gli investimenti in capitale (inclusi leasing) attesi per il 2026 sono 135-145 miliardi, limando il range dalla precedente stima (130-145). Assumendo nessun cambiamento sulle aliquote fiscali, stimiamo una tax rate del 15-17% per il quarto trimestre 2026.

Continuiamo a monitorare le variabili legali e regolatorie che possono avere forte impatto sull’azienda, tra cui più indagini su questioni inerenti i minori. Negli USA ci sono diversi casi su questo fissati per i prossimi mesi.

Guardando oltre il 2026, siamo nelle fasi di pianificazione di budget e capacità per l’anno seguente. Continueremo a investire per supportare core business e iniziative AI emergenti. La capacità attuale e quella programmata ci garantiscono flessibilità per allocare risorse tra training dei modelli, crescita del core business e sviluppo di nuovi prodotti.

Gli investimenti in AI hanno già restituito incrementi significativi di engagement, migliori raccomandazioni e maggiore efficienza nella monetizzazione pubblicitaria. Parallelamente, gli investimenti MSL alimentano le tecnologie e infrastrutture necessarie per liberare nuovi rilevanti stream di ricavo e rafforzare tutta l’azienda. Pur essendo gli orizzonti di ritorno più lunghi rispetto al core, la portata delle opportunità e dei risparmi interni ci rendono fiduciosi sulle prospettive di lungo termine. Anche senza dare guidance dettagliate per il 2027, benefici su core business, evoluzioni di prodotto e modelli danno convinzione di poter mantenere una solida crescita globale dei ricavi per il 2027.

Puntiamo inoltre a migliorare costantemente la redditività di Reality Labs: come detto da Mark, nel 2027 prevediamo che le perdite scendano a circa 15 miliardi, con il ri-orientamento degli investimenti su AI e altre aree prioritarie.

Infine, oggi annunciamo la creazione di una nuova classe di azioni senza diritto di voto, distribuita come dividendo azionario agli attuali azionisti. Per ogni azione posseduta, ciascuno riceverà una nuova azione non-voting, per l’equivalente di uno split 2 a 1. Ci aspettiamo l’inizio della negoziazione alla fine di gennaio 2027.

In sintesi, la dinamica del business resta forte nel trimestre, con una grande esecuzione sui core ads e sull’engagement, e molta eccitazione per i progressi nell’intelligenza personale super avanzata.

Apriamo ora lo spazio alle domande.

Q&A

Brian Nowak

Ricerca Morgan Stanley

Ho due domande, una su Muse e una sull’attività enterprise. Innanzitutto, complimenti per i risultati di Muse. Mentre analizzate i comportamenti e il prodotto, potreste commentare eventuali fattori limitanti per la crescita futura degli utenti — come capacità, efficienza del modello, disponibilità computazionale — in modo da capire i driver su cui puntate per superarli?

La seconda sulla linea enterprise: Mark, potresti sintetizzare la visione su prodotti enterprise e i principali elementi di valore che volete offrire alle imprese?

Mark Zuckerberg

Fondatore, Presidente e CEO

Sì, posso rispondere a entrambe e poi Susan magari integra. Per Muse: abbiamo già oltre 10 milioni di utenti attivati tra USA e Canada, ma la principale limitazione attuale è che non l’abbiamo ancora esteso globalmente, sia per adattamenti locali sia — soprattutto — per l’intensità computazionale che richiede. Stiamo lavorando per migliorarne l’efficienza.

Ci sono vantaggi e svantaggi: il dato dei 10 milioni in 6 settimane è ancora più impressionante dato che riguarda solo USA e Canada. Con rollout mondiale vedremmo numeri nettamente superiori, ma è fondamentale aumentare l’efficienza prima e solo allora scalare davvero.

Quindi l’efficienza computazionale sarà uno dei fattori limitanti l’anno prossimo. Stiamo lavorando su entrambi i fronti: scalare e costruire modello di business sostenibile, con ottimismo, ma resta un punto chiave.

Contestualmente lavoriamo a incrementare il valore del prodotto aggiornando i modelli: Muse Spark è il modello base free, Muse Wonder si può accedere oggi nel tier a pagamento e sappiamo quanto performi meglio, quindi stiamo sviluppando versioni di Muse Wonder ancora più efficienti per facilitare il lancio più ampio. Mano a mano che iteriamo con due-tre generazioni di nuovi modelli, la capacità di risolvere più problemi a costi più accessibili crescerà e creerà maggiore valore per tutti.

Per la parte enterprise, c’è connessione con quanto detto: per ora i prodotti principali sono API modello e Muse Code. Gli agenti aziendali sono in fase di crescita rapida. L’idea è costruire una rete commerciale di Muse, con agenti business che gestiscano vendita e supporto; molte persone già usano Muse per gestire piccole attività e vediamo grandi opportunità nel facilitare l’automazione delle attività non centrali ma complesse di chi avvia e gestisce una microimpresa.

Creare una versione Muse adattabile ai vari contesti aziendali sarà importante, così come costruire una rete Muse che permetta la collaborazione tra più utenti — famiglie, amici e, per esempio, il cliente che dialoga con l’agente della ditta anziché usare siti e app singoli. Questo network collaborativo su vasta scala potrà liberare valore significativo.

Susan Li

CFO

Vorrei aggiungere qualcosa alla parte enterprise. L’AI sta producendo enormi discontinuità nelle imprese e non crediamo che i grandi incumbent abbiano già “chiuso” lo spazio. Alcuni protagonisti oggi nemmeno esistevano pochi anni fa. Hanno investito molto in sviluppo di modelli, e anche noi. Disponiamo di modelli sempre più competitivi per tutti gli utenti: dalle PMI alle grandi aziende. Oggi ci sono già 500 milioni di imprese che usano i nostri prodotti.

Crediamo che l’AI rivoluzionerà il modo in cui le imprese operano: software development, produttività, vendite, marketing, customer service. Meta ha asset differenzianti: modelli, infrastruttura, distribuzione globale e relazioni di lungo termine. Puntiamo a creare una nuova fonte ricorrente e diversificata di ricavi, tramite abbonamenti, API, servizi a consumo e messaggistica, oltre ad altri stream. Sarà una grande opportunità negli anni a venire e calibreremo gli investimenti in base a domanda e market fit.

Eric Sheridan

Ricerca Goldman Sachs

Una prima domanda di follow-up: riguardo i punti di attrito nel modello di commercio basato su agenti, come pensate di gestirli nel caso alcuni aggregatori o fornitori non desiderino consentire l’interazione degli agenti sulle proprie piattaforme? Come si bilancia questo aspetto nei prossimi anni rispetto ai cambiamenti nei modelli di servizio?

Secondo punto, con la presentazione dello stock class annunciata in serata, avete aggiornamenti sul come state pensando alla fonte di capitale e all’ottimizzazione della struttura per assicurarsi investimenti adeguati nelle opportunità AI dei prossimi anni?

Mark Zuckerberg

Fondatore, Presidente e CEO

Rispondo alla prima: a oggi, la stragrande maggioranza delle imprese è molto entusiasta perché vede nell’intelligenza agenti una nuova opportunità sia per migliorare l’esperienza dei clienti sia per raggiungere nuovi clienti. I tempi di adozione variano tra le imprese dell’ecosistema, e la nostra strategia seguirà l’evoluzione, ma ci ha sorpreso positivamente la velocità con cui molte ci cercano per integrare Muse. Non tutti saranno early adopter e va bene; lavoreremo caso per caso, ma crediamo che con il tempo i vantaggi saranno tali da coinvolgere tutti.

Susan Li

CFO

Aggiungo: penso che gli agenti saranno una delle evoluzioni chiave per il commercio futuro e tutti dovranno adattarsi a questa nuova era. Molte aziende sono entusiaste, altre concentrate su proteggere la relazione col cliente. Prevediamo che il mercato migrerà da agenti che navigano da “umani digitali” le esperienze ad ambienti più strutturati: API certificate, partnership di agenti approvate, o dialogo diretto tra il consumatore e l’agente del brand.

Stiamo contribuendo a costruire questi standard: proprio questo mese abbiamo presentato la bozza di protocollo per agenti personali, uno standard aperto co-sviluppato con Sierra, Walmart, Stripe, Shopify e altri, che definisce come agenti Muse e commerciali Meta possano dialogare in modo sicuro e rimanga il controllo a imprese e clienti.

Quindi l’adozione sarà graduale e non uniforme: prevediamo che molte esperienze resteranno AI-assisted in questa fase piuttosto che completamente autonomous, ma man mano che le integrazioni si dimostreranno affidabili e generate domanda, sempre più aziende saranno motivate a partecipare.

Sul secondo punto: la nuova classe di azioni nasce per offrire azioni senza voto che potranno essere usate per raccolta capitale, piani di incentivazione o acquisizioni, senza alterare la struttura di voto che mantiene il controllo fondatore. Vediamo questa mossa come uno strumento in più per finanziare il momento di grande espansione AI. Non abbiamo piani di raccolta capitali specifici ora, ma vogliamo prepararci per avere opzioni flessibili di funding.

Douglas Anmuth

Ricerca JPMorgan

Due domande. Seguo la tua risposta precedente su Muse e adozione aziendale degli agenti: come prevedi che si evolva il quadro quando le transazioni agent-to-agent cresceranno, e quale sarà il tipo di valore che potrà essere liberato nel tempo?

Secondo punto su spese e Capex, guardando al 2027: l’anno scorso avevate detto che avreste massimizzato la capacità computazionale nel 2026-27 e maggiore flessibilità nel 2028; c’è modo di collegare quanto detto alle prospettive per il 2027?

Susan Li

CFO

Grazie Doug. Per la prima questione: non è semplice fare una previsione perfetta. Probabilmente il quadro evolverà in modo non lineare, ma a oggi è evidente che molte funzioni di Muse migliorerebbero se potessero interagire senza soluzione di continuità con agenti aziendali sul lato opposto. Ad esempio: se oggi Muse deve chiamare un’azienda, è chiaro che una risposta da un agente commerciale automatizzato sarebbe più efficiente anche per l’azienda.

La vera forza di Muse è l’iniziativa che esercita per conto mio — può eseguire compiti, aggirando eventuali ostacoli e trovando nuove soluzioni a ciò che cerco. Questa “proattività” dell’agente (sia consumer sia business) produrrà nuove occasioni di transazione — posso fargli cercare costantemente novità o propormi periodicamente aggiornamenti. Gli agenti commerciali devono poter fare lo stesso per le aziende. Crediamo che questo nuovo quadro, più proattivo e automatico, sia l’evoluzione naturale del mercato agent-to-agent nel tempo.

Sul 2027: siamo ancora nelle fasi inziali di pianificazione budgetario e di capacità, stiamo valutando varie alternative con ritorni su diverse scale temporali. L’obiettivo è finanziare il massimo numero di questi progetti, rimanendo nei target finanziari complessivi. È una fase altamente dinamica, e saremo più precisi con linee guida quantitative nel call del prossimo trimestre, come di consueto.

Justin Post

Ricerca BofA Securities

Due domande, una per Mark e una per Susan. Mark, disponete di un nuovo modello molto potente, con molte potenzialità interne oltre che verso l’esterno. Focalizzandosi sul business della pubblicità, quali sono i margini di miglioramento residui ora che avete riconfigurato tutti i sistemi con l’AI? Come pensate alla cosa?

E per Susan, avete parlato di forte crescita dei ricavi attesa il prossimo anno. Si tratta solo del core ads o includerà anche qualche voce incrementale AI?

Susan Li

CFO

Rispondo a entrambe. Sulla prima: la pubblicità ha beneficiato da anni degli investimenti in AI tradizionale e ora di quelli in LLM e modelli di nuova generazione. Ci sono tre direttrici principali. Primo, la classica pipeline di miglioramento delle performance (machine learning tradizionale), che rimane robusta: investimenti in engagement e adv product roadmap ci rendono convinti di potenziale crescita strutturale e costante fino al 2027, anche se non forniamo guidance dettagliata.

Secondo, stiamo sviluppando ricerca su una AI infrastructure sempre più guidata da LLM che aiuterà ad affinare inferenza sulle preferenze degli utenti e, così, su ranking e recommendation: da qui arriveranno ulteriori vantaggi.

Terzo, i tool di AI generativa — già adottati da milioni di advertiser — cresceranno ancora con il suite Advantage+, consentendo di generare creatività multimediali ricche e personalizzate in modo ancora più semplice. Tutto ciò serve a rendere la pubblicità sempre più iper-personalizzata: riteniamo che tutte e tre le aree abbiano spazi di crescita importanti.

Per la seconda questione sulla crescita 2027: la fiducia viene dagli investimenti in ads, engagement e dai nuovi business AI che potrebbero iniziare già a contribuire ricavi incrementali dal 2027 e soprattutto scalare nel tempo. Pensiamo a abbonamenti, fee sulle transazioni e monetizzazione pubblicitaria dei prodotti AI, oltre che ai prodotti enterprise discussi nelle domande precedenti. Sono opportunità ancora in fase iniziale, per cui il focus resta sulla qualità del prodotto e sul raggiungere product-market fit e scale, ma la nostra storia di successo nel toccare miliardi di utenti e scalare modelli di business ci rende ottimisti sull’AI come driver di diversificazione dei ricavi nel tempo.

Mark Shmulik

Ricerca Bernstein

Mark, dal Connect ho la sensazione che l’azienda stia entrando in una nuova era, con il business ridefinito intorno a Muse. È una fair assessment? Se sì, puoi dire qualcosa su come potrebbero cambiare i processi e l’empowerment interno?

Susan, il ritmo degli annunci è interessante: le linee enterprise sono arrivate prima delle novità per le piccole imprese. Puoi darci più dettagli su prodotti e modalità di supporto/espansione per piccola impresa?

Mark Zuckerberg

Fondatore, Presidente e CEO

Sì. Più di un anno fa ho scritto una “lettera del nord” su personal super intelligence come nostra stella polare. È in linea con le priorità di 20 anni di Meta: dare voce e strumenti alle persone per connettersi secondo i propri bisogni. Intorno all’AI, ciò che crediamo più importante oggi sia mettere la tecnologia avanzata direttamente nelle mani di tutti. È la realizzazione della visione di personal super intelligence.

Lavoriamo su questo da tempo, anche con la creazione del laboratorio MSL: servono modelli specializzati per agenti personali. Gestendo l’intera filiera interna, possiamo offrire la migliore esperienza. Lo stesso vale per gli occhiali: vogliamo dare a tutti la migliore piattaforma end-to-end. Sono scommesse di lungo termine: ma è in questo che Meta eccelle, e sono orgoglioso. Finché ci concentriamo sul creare le migliori esperienze end-to-end per miliardi di persone, i risultati seguiranno.

Susan Li

CFO

Grazie Mark. Sui prodotti per le piccole imprese: lo abbiamo lanciato a fine settembre, si tratta di una estensione di Muse e non un prodotto separato, essendo un set di skill e connettori all'interno dell’app per aiutare titolari SMB nella gestione quotidiana e nell’acquisizione clienti. Basta un click per collegare il profilo Instagram, Facebook o l’account pubblicitario Meta, insieme a decine di connector di terze parti (Shopify, QuickBooks, Canva e altri). Muse impara su cosa venga venduto dal business, il tono di brand, le domande ricorrenti dei clienti.

Muse può svolgere azioni come analizzare l’adv performance, redigere campagne, rispondere a clienti o assegnare ticket. Ascoltiamo attivamente i feedback SMB per individuare i principali casi d’uso, tra cui l’ottimizzazione di campagne, la gestione DMs, l’adattamento dei siti a cataloghi e nuovi prodotti, la bilanciatura dei carichi dei team. Monitoriamo da vicino per rendere Muse sempre più utile alle SMB.

Abbiamo inoltre asset unici — 500 milioni di small business autoidentificati che già usano le nostre piattaforme globali — e tutti gli investimenti consumer faciliteranno anche il supporto alle aziende. Pensiamo che la transizione all’AI liberi importanti nuove opportunità B2B.

Ross Sandler

Barclays

Mark, puoi dettagliare la struttura attuale dei costi utente Muse e come prevedi evolva la curva di costo? Che soluzioni avete per ridurre questi costi nel tempo?

Susan Li

CFO

Posso rispondere io. Non forniamo oggi numeri precisi sul costo per utente Muse, ma, come spiegato da Mark, si tratta al momento di un servizio ad alta intensità computazionale. L’efficienza computazionale sarà fondamentale per scalare e sviluppare Muse come business.

Risparmiare sui costi passa da diversi livelli: sfruttare la capacità non di punta per certi carichi, impiegare modelli più piccoli, ottimizzare l’efficienza dell’inferenza, migliorare utilizzo delle GPU e altre ottimizzazioni di prodotto. Nel lungo termine, ci aspettiamo di “fare sempre di più con meno”, usando l’AI per progettare modelli e software più efficienti. Il percorso di aumento efficienza sarà quindi sostenuto sia da interventi diretti sia dai progressi tecnologici nella curva dell’AI.

Mark Stephen Mahaney

Evercore ISI

Due domande. Nel tempo Meta ha adottato una strategia ricorrente: quando crea una nuova superficie, fa crescere prima la user base e l’engagement, poi monetizza. Muse seguirà uno schema simile? Oppure il ritmo dovrà essere più rapido visto che i costi del servizio sono molto più alti rispetto al passato?

Poi, sui dati commerciali: il 25% utenti e ASP oltre 200 dollari, includete i viaggi o questi dati riguardano solo il retail?

Mark Zuckerberg

Fondatore, Presidente e CEO

La mia sensazione è che inizieremo a monetizzare più in fretta rispetto alle superfici precedenti, per almeno due motivi: i numeri in gioco in termini di costi e opportunità sono molto elevati, quindi è importante accelerare la monetizzazione. Secondo: una buona fetta di quanto la gente fa con Muse è già attività commerciale.

Per rispondere: sì, il 25% e ASP >200 includono anche viaggi, che trattiamo talvolta separatamente ma che sono un caso d’uso tra i principali per Muse, ad esempio per chi organizza vacanze tramite le Family of Apps. Sarà quindi importante offrire valore e costruire un modello tale per cui recuperiamo una quota del valore generato per l’utente. La componente aritmetica è chiave per poter finanziare la crescita della domanda computazionale fino all’obiettivo di servire tutti.

Oltre a quanto detto da Susan, sottolineo che ci aspettiamo di poter erogare fra un anno la stessa intelligenza dei modelli attuali Muse Wonder (o analoghi di frontiera) a una frazione del costo grazie al miglioramento continuo delle efficienze. Se oggi Muse raggiunge quella baseline di product-market fit, la riduzione di costi con modelli più piccoli sarà rapida.

Ovviamente non credo che la gente vorrà usare “solo” i livelli attuali dei modelli tra un anno, perché progrediranno molto. Dobbiamo fare progressi su tutti i piani, ricavi inclusi, modelli sempre più efficienti, espansione del business e sviluppo della rete Muse. L’obiettivo è finanziare la capacità di calcolo e servire miliardi di persone nel minor tempo possibile.

Non richiediamo pagamento upfront a tutti perché crediamo che la rete Muse — che crea valore in base al numero di utenti attivi e in collaborazione — sia più utile e abbia network effect maggiori mano a mano che cresce. Pochissime aziende sono posizionate come noi per farlo e intendiamo procedere in modo molto ambizioso.