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Comunicaciones · Estados Unidos
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Earnings Call Transcript
2026-10-21
Comunicaciones
Buenas tardes. Mi nombre es Krista y seré su operadora de la conferencia. Hoy, en este momento, me gustaría dar la bienvenida a todos a la conferencia de resultados del tercer trimestre de 2026 de Meta. Todas las líneas han sido silenciadas para evitar ruidos de fondo. Después de las intervenciones de los ponentes, habrá una sesión de preguntas y respuestas. Les pedimos que se limiten a 1 pregunta. Y esta llamada será grabada. Muchas gracias. Rob Bevagni, Director de Relaciones con Inversores de Meta, puede comenzar.
Gracias. Buenas tardes y bienvenidos a la conferencia de resultados del tercer trimestre de 2026 de Meta Platform. Me acompañan hoy para analizar nuestros resultados Mark Elliot Zuckerberg, CEO, y Susan J. Li, CFO. Nuestras intervenciones de hoy incluirán declaraciones prospectivas, las cuales se basan en supuestos a fecha de hoy. Los resultados reales pueden diferir materialmente como resultado de varios factores, incluidos los establecidos en el comunicado de prensa de resultados de hoy y en nuestro informe trimestral en el Formulario 10 Q presentado ante la SEC. No asumimos ninguna obligación de actualizar ninguna declaración prospectiva. Durante esta llamada, presentaremos tanto medidas financieras GAAP como ciertas medidas no GAAP. Una conciliación de las medidas GAAP a las no GAAP se incluye en el comunicado de prensa de resultados de hoy. El comunicado de prensa de resultados y una presentación para inversores adjunta están disponibles en nuestro sitio web en investor.@.com. Y ahora, me gustaría ceder la palabra a Mark.
Muy bien. Hola a todos. Gracias por uniros hoy. Estos han sido unos meses intensos y emocionantes. Nuestra Family of Apps es utilizada ahora por 3.64 billion personas cada día, y estamos viendo máximos históricos en el compromiso tanto en Facebook como en Instagram, impulsados por un fuerte crecimiento en video. Threads ha superado ahora a x en usuarios activos mensuales y está creciendo rápidamente. WhatsApp está alcanzando máximos históricos y se está convirtiendo en una plataforma cada vez más importante para los agentes también.
En los últimos meses, hemos alcanzado varios hitos importantes hacia nuestro objetivo de ofrecer superinteligencia personal a todo el mundo. Tuvimos uno de nuestros lanzamientos más exitosos de la historia con el agente personal Muse. Lanzamos Muse Wonder como nuestro primer modelo de frontera. Lanzamos varias gafas y dispositivos nuevos con integración de Muse, incluyendo próximamente nuestras nuevas gafas de audio.
Hemos estado discutiendo nuestra visión de la superinteligencia personal durante más de un año; quiero ayudar a que cada persona tenga un agente personal extremadamente capaz que comprenda sus objetivos y pueda ayudarle a alcanzarlos y mejorar su vida de las formas que desee, ya sea mejorando sus relaciones, ayudándole a ahorrar tiempo, ahorrar dinero, construir un negocio, crear cosas nuevas o cualquier otra cosa que pueda soñar. Muse es la forma de producto de esta visión. Así que ahora tenemos la tecnología fundamental lista para ofrecer esto. Aún queda mucho trabajo por delante, pero nuestra posición inicial es muy sólida.
En solo un mes y medio, más de 10 million people en EE. UU. y Canadá han configurado agentes personales de Muse. El crecimiento sigue siendo sólido y hemos sido el número 1 en la App Store casi todos los días. El compromiso y la retención también han tenido un comienzo fuerte; aproximadamente el 25% de las personas que han configurado Muse lo utilizan en cualquier día dado. Para nuestros primeros usuarios, cuanto más tiempo usan Muse, mejor parece ser la retención. Para poner esto en perspectiva, esto es más del doble del nivel con el que empezó Threads o donde creemos que empezaron otras aplicaciones de IA también. El caso de uso más común para Muse es las compras.
Con más del 25% de las personas que usan Muse participando en esto con un tamaño de compra promedio de más de $200. Plaid nos dijo que no habían visto actividad como la que están viendo con su conector en ningún otro servicio antes. Y en la primera semana, tuvimos que trabajar con Stripe para aumentar los límites de crédito ya que los volúmenes estaban por encima de lo que cualquiera de nosotros esperaba.
Más allá de las compras, los conectores más comunes son para la productividad personal y para conectar Muse con otros servicios como el correo electrónico y el calendario. Esto demuestra la importancia de la VM segura de Muse que hemos construido para proporcionar privacidad y seguridad de vanguardia; esperamos dar seguimiento pronto con la VM confidencial de Muse, que hará que ni siquiera Meta pueda ver tu contenido.
También hemos visto que Muse wonder mejora aún más la calidad del compromiso y la retención, lo que sugiere que a medida que sigamos mejorando la inteligencia, Muse funcionará cada vez mejor con el tiempo.
Ahora que Muse tiene un encaje de producto-mercado claro, estamos entrando en una nueva fase y una fase más operativa que se centra en escalarlo. Los objetivos para esta próxima fase aprovechan muchas de las fortalezas de Meta. Necesitamos hacer 3 cosas: escalar el producto, aumentar los ingresos y optimizar los costes de computación. Esperamos hacer crecer Muse para servir a miles de millones de personas.
Esta es tanto nuestra misión como nuestra estrategia. Es nuestra misión porque creemos en poner el poder de la superinteligencia personal en manos de todos. Creemos que ese es el camino para asegurar un futuro positivo para todos, con el empoderamiento individual como fuente de prosperidad y el equilibrio de poder como base de la seguridad. A nivel de valores, creemos que ofrecer esta capacidad de forma masiva es lo mejor que podemos hacer.
También es nuestra estrategia porque pensamos que miles de millones de muses en una red a escala podrán lograr más para las personas y las empresas trabajando juntas. Por lo tanto, nos gustaría crear una red Muse a gran escala lo más rápido posible.
Desde una perspectiva empresarial, el ingreso promedio por usuario estadounidense para nuestros usuarios actuales de Muse es... lo siento. Para nuestros usuarios actuales de Family of Apps son varios cientos de dólares anuales, y esperamos que Muse alcance un nivel aún más alto con el tiempo debido a la cantidad de comercio que ya vemos que se lleva a cabo. Esto llevará algo de tiempo, pero ya estamos empezando a trabajar en ello.
Nuestro modelo de negocio tendrá algunos componentes. Para la mayoría de las personas, el producto debería ser gratuito, y construiremos herramientas comerciales para recibir una tarifa basada en las transacciones que ayudemos a facilitar. Esperamos que esto sea pagado por las empresas. Para las personas que quieran los modelos más avanzados o usar tokens adicionales, se suscribirán directamente y pagarán. Para los propietarios de negocios que quieran funciones adicionales, usar Muse para hacer crecer sus empresas o para las empresas que quieran que la gente use Muse para el trabajo, también podrán suscribirse directamente y pagar.
Y para aquellos que quieran que Muse ayude a mejorar la personalización y la calidad de su contenido y anuncios en Meta, también podrán conectarse a esas experiencias. Solo para aclarar, el ingreso promedio del que hablaba antes es el ingreso de Family of Apps para nuestros usuarios actuales de Muse.
En el lado del cómputo, estamos ampliando la capacidad para atender a más de mil millones de personas durante los próximos años. A corto plazo, Muse requiere un uso de cómputo muy intensivo para ejecutarse. Pero esperamos mejorar su eficiencia de costes en más de 10x en el próximo año, lo que le permitirá ser rentable una vez que las líneas de ingresos alcancen una escala considerable. Si la eficiencia del cómputo continúa mejorando rápidamente durante otros pocos años, lo cual creemos que es muy probable, entonces Muse será altamente rentable a lo largo de los años. A corto plazo, la solidez de nuestro negocio principal nos permite escalar la red Muse antes de ese momento, y creemos que somos la empresa mejor posicionada para seguir esta estrategia.
Otra nota sobre la economía del cómputo es que, dado que el entrenamiento es un coste fijo elevado, ahora que tenemos modelos líderes, queremos atender la mayor cantidad posible de demanda de inferencia con alto margen. Es por eso que estamos construyendo la plataforma Meta Enterprise liderada por CJ Desai. Muse, Wonder e incluso modelos más avanzados que estamos entrenando pueden ofrecer servicios adicionales de alto margen más allá de la red Muse, incluyendo nuestra API, Muse code y otros servicios empresariales.
Una característica fundamental de nuestro negocio es que tenemos muchos usos buenos para este cómputo. Es difícil pronosticar las tasas de crecimiento exactas para la red Muse, para nuestra plataforma empresarial y para cómo Muse wonder y los modelos posteriores acelerarán nuestro negocio principal. Pero a través de la creación de múltiples formas de desplegar estos modelos avanzados, aumentamos las probabilidades de que 1 o más de ellos supere significativamente nuestras expectativas.
Más allá de atender a otras empresas, aún no hemos encontrado el límite de con qué eficacia podemos aplicar el cómputo para acelerar nuestro propio negocio principal. Hemos implementado una evaluación con MuseWonder para mejorar con qué eficacia puede mejorar autónomamente nuestros sistemas de recomendación y publicidad. Y a medida que nuestros próximos modelos se vuelvan aún más avanzados, espero que veamos una tasa de mejora creciente en estos sistemas.
Muy bien. Hablemos ahora de los modelos. MuseWonder es tecnología de vanguardia en muchas dimensiones que importan para la superinteligencia personal. Esto valida la importancia de entrenar nuestros propios modelos para ofrecer la mejor experiencia. Además de Muse, también hemos visto que el compromiso por persona en Meta AI se ha más que duplicado desde abril, cuando empezamos a desplegar nuestros nuevos modelos. Si bien Muse Wonder ha sido nuestro lanzamiento más importante, estoy muy satisfecho con nuestro ritmo de ejecución aquí. En los últimos meses, hemos lanzado Muse Spark 1.2 y 1.3, Muse code, 2 modelos de pesos abiertos con Muse Glimmer y Muse Spark Open, además de Muse Voice.
A medida que el campo avanza rápidamente, planeamos enfocarnos tanto en ampliar la frontera de la inteligencia como en destilar esos modelos en modelos de producto mucho más pequeños y eficientes que estarán optimizados para agentes personales. Mi visión es que seremos capaces de construir superinteligencia a través del escalado, por lo que estamos trabajando metódicamente para subir por esa escalera. Ya estamos trabajando en modelos más grandes después de MuseWonder, y van a ser muy impresionantes y capaces. También estamos trabajando en nuevos modelos más pequeños que saldrán pronto y que ofrecerán la inteligencia de Muse Wonder de manera más eficiente. Pasando a otro tema, nuestro trabajo en la superinteligencia personal es ahora también el foco de Reality Labs. Muse llegará a las Meta Glasses a partir del próximo mes, y ese será un paso importante hacia esto. La gente ya ama muchas funciones de las gafas, como la música, las llamadas, capturar momentos, asistencia auditiva y más. Pero con el tiempo, esperamos que Muse y tener tu superinteligencia personal contigo durante todo el día sea la parte más importante de la experiencia. Muse también es fundamental para el modelo de negocio de las gafas. Una vez más, nuestra misión y estrategia son servir a todos aquí. Creemos en poner el poder de esta tecnología en manos de todos, por lo que hemos fijado el precio de nuestros dispositivos no para obtener un gran beneficio en el hardware, sino para construir un gran negocio de software y superinteligencia sobre ellos con el tiempo.
Las ventas de las gafas continúan creciendo rápidamente, y ahora con Muse, esperamos que las suscripciones de pago aumenten y que este negocio comience a mejorar significativamente a partir de aquí. También compartí en Connect que estamos cambiando nuestro enfoque hacia la realidad virtual para enviar nuevos dispositivos solo cuando tengamos avances importantes como los que tuvimos con las gafas Meta VR este año, que, por supuesto, son la primera experiencia de RV en un par de gafas. Sigo creyendo que el camino para ofrecer una experiencia holográfica que una los mundos físico y digital y las gafas de uso diario vendrá primero a través de la RV. Pero marcaremos el ritmo de este aspecto de nuestra inversión más para enfocarnos en ofrecer primero la superinteligencia personal. Por lo tanto, con estos factores combinados, esperamos que el P&L de Reality Labs mejore a partir de aquí, con una pérdida operativa que bajará a aproximadamente $15 billion el próximo año y con una tendencia hacia la rentabilidad a partir de entonces. Antes de concluir, quiero dedicar un momento a la pura velocidad que estamos viendo. Una parte importante de nuestro enfoque siempre ha sido moverse rápido. Así podemos aprender rápidamente y servir mejor a las personas a escala. Pero recientemente, las cosas se han acelerado. El año pasado, enviamos edits, y ya han superado los 50 million de activos. Nuevas aplicaciones como Forum y Seller fueron construidas por equipos pequeños y están escalando rápidamente para servir a los usuarios avanzados.
Muse pasó de ser una idea en una pizarra a un producto exitoso en solo unos 8 meses, y estamos a punto de enviar Muse Charm, que habrá pasado de concepto a un dispositivo de hardware en los bolsillos de la gente en menos de 1 año.
Estoy orgulloso de lo que estamos construyendo. La gente tiene todo tipo de opiniones diferentes sobre el futuro. Pero en Meta, creemos que el futuro es para todos y que poner poder en manos de las personas es cómo llegamos allí. Creo que esto importa, debe haber una empresa ahí fuera que represente estas ideas.
Pero esto no se trata solo de ideas, también se trata de ejecución. Así que estoy agradecido con todos los que están trabajando tan duro para entregar todo esto a miles de millones de personas en todo el mundo, y como siempre, gracias a todos los que están en este viaje con nosotros. Y ahora, aquí está Susan.
Gracias, Mark, y buenas tardes a todos. Comencemos con nuestros resultados de segmentos consolidados. Todas las comparaciones son sobre una base interanual a menos que se indique lo contrario. Los ingresos totales de la Family of Apps en el tercer trimestre fueron de $64.2 billion, un aumento del 26%. Los ingresos publicitarios de la Family of Apps en el tercer trimestre fueron de $63.1 billion, un aumento del 26% tanto en base de moneda reportada como constante.
En el tercer trimestre, el número total de impresiones publicitarias servidas en todos nuestros servicios aumentó un 10%. El crecimiento de las impresiones fue saludable en todas las regiones, impulsado por el crecimiento en la interacción y los usuarios, así como por las optimizaciones en la carga publicitaria. El precio promedio global por anuncio aumentó un 14% interanual, impulsado por las ganancias en el rendimiento de los anuncios y las mejoras en las condiciones macroeconómicas en relación con el tercer trimestre del año pasado. Esto se vio parcialmente compensado por el fuerte crecimiento de las impresiones, particularmente desde superficies y regiones con menor monetización.
Los otros ingresos de la Family of apps fueron de $1.1 billion y crecieron un 59%. Impulsados principalmente por los ingresos de mensajería de pago y suscripciones de WhatsApp. Dentro de nuestro segmento Reality Labs, los ingresos del tercer trimestre fueron de $443 million, una disminución del 6% debido a las menores ventas de visores Quest, que se vieron parcialmente compensadas por el crecimiento continuo y sólido en los ingresos de las gafas de IA.
Pasando ahora a nuestros resultados consolidados. Los ingresos totales del tercer trimestre fueron de $64.6 billion. Un aumento del 26% tanto en base de moneda reportada como constante. Los gastos totales fueron de $51.6 billion, un aumento del 68% en comparación con el año pasado, lo que incluyó un cargo de $9.9 billion relacionado con el acuerdo de los fiscales generales de múltiples estados de agosto de 2026. El crecimiento interanual fue impulsado principalmente por los costes relacionados con asuntos legales, costes de infraestructura y costes de tokens de IA de terceros. El crecimiento en los costes de infraestructura fue impulsado por una mayor depreciación del gasto en la nube de terceros y los costes operativos de los centros de datos.
Terminamos el tercer trimestre con más de 66 mil empleados, una disminución del 12% respecto al segundo trimestre tras la reducción de plantilla de mayo de 2026. El beneficio operativo GAAP del tercer trimestre fue de $13 billion, lo que representa una disminución del 37% interanual y un margen operativo del 20%. Excluyendo los cargos legales del tercer trimestre relacionados con el mencionado acuerdo legal, nuestro beneficio operativo del tercer trimestre habría aumentado un 11% interanual.
Nuestra tasa impositiva para el trimestre estuvo un 24% por encima de nuestro rango de previsiones, impulsada principalmente por la parte no deducible de los gastos legales. La utilidad neta fue de $9.9 billion, o $3.83 por acción. Los gastos de capital, incluidos los pagos principales sobre arrendamientos financieros, fueron de $34.9 billion, impulsados por inversiones en servidores, centros de datos e infraestructura de red. El flujo de caja libre fue de -$2.1 billion. Terminamos el trimestre con $82.4 billion en efectivo y valores negociables y $83.7 billion en deuda.
Pasando ahora al desempeño del negocio. Hay 2 factores principales que impulsan nuestro desempeño de ingresos: nuestra capacidad para ofrecer experiencias atractivas para nuestra comunidad y nuestra eficacia para monetizar ese compromiso a lo largo del tiempo. En el primero, seguimos viendo ganancias significativas de nuestras iniciativas de recomendación de contenido.
En Instagram, el tiempo global dedicado por usuario alcanzó un máximo histórico y creció con dos dígitos interanuales en el tercer trimestre, con fuerza tanto en reels como en el feed. En Facebook, el tiempo dedicado a Reels alcanzó máximos históricos tanto a nivel global como en los EE. UU., con ambos creciendo con dos dígitos interanuales. Threads también siguió escalando, con el tiempo dedicado por usuario creciendo más del 20% interanual.
Las ganancias en el compromiso a través de nuestros servicios continúan siendo impulsadas por las mejoras que estamos realizando en la relevancia, personalización y puntualidad del contenido que recomendamos. Las inversiones en nuestro motor de recomendaciones en recuperación y clasificación han seguido produciendo resultados positivos en Instagram y Facebook. Por ejemplo, en Instagram Reels, nuestros lanzamientos de relevancia en el tercer trimestre aumentaron el tiempo dedicado a Reels en más del 4%. Impulsado en parte por nuestra arquitectura de modelo mejorada que clasifica secuencias de reels a la vez en lugar de evaluar cada reel de forma independiente. Así como las mejoras que realizamos para añadir señales de tiempo de visualización más ricas.
En Facebook Feed y Reels, completamos el lanzamiento global de una nueva arquitectura de recuperación generativa, que inspirada en LLMs, etiqueta piezas de contenido con representaciones semánticas y genera recomendaciones potenciales. Ayudando a nuestros sistemas a mostrar nuevas publicaciones relevantes antes de que hayan acumulado un compromiso significativo. Esta nueva arquitectura se ha desplegado ahora en aproximadamente 1/4 de las vistas de feed no conectadas y la mitad de las vistas de Reels, y aumentó el tiempo de visualización de Reels en un 1%.
Nuestro trabajo en recomendaciones también nos está ayudando a ofrecer contenido más fresco y personalizado. Casi el 45% de los Reels recomendados tienen ahora menos de 1 día de antigüedad, un aumento de más de 11 puntos porcentuales respecto al segundo trimestre. En los reels de Facebook, duplicamos la cantidad de historial que nuestro modelo de clasificación puede considerar, impulsando un aumento del 1% en el tiempo de visualización de Reels en EE. UU.
Los LLM también nos están ayudando a comprender el contenido de forma más profunda. Seguimos procesando publicaciones públicas de Instagram cada día a través de sistemas de comprensión de contenido basados en LLM. Estas señales han mejorado la interacción con los resultados de búsqueda de Instagram en un 1% hasta el final de este trimestre. Este trimestre, también comenzamos a trasladar nuestros modelos de comprensión de contenido a nuestra familia de modelos de primera parte Muse. En las evaluaciones fuera de línea, estos modelos están superando a nuestros modelos de producción anteriores y están reduciendo los costes de procesamiento de contenido por unidad en más de un 80% en Instagram threads, Facebook y anuncios. Más allá de mejorar la calidad, poseer más de esta infraestructura nos da una mayor flexibilidad para desarrollar modelos en torno a las señales que más importan para la personalización.
Pasando al segundo motor de nuestro rendimiento de ingresos. Aumentar la eficiencia de la monetización. Vemos una oportunidad significativa para seguir mejorando el rendimiento de las empresas que utilizan nuestros servicios. Dentro de nuestros sistemas de anuncios, seguimos impulsando mejoras de rendimiento a medida que desplegamos más modelos predictivos que comprenden a los usuarios de forma más profunda y ofrecen experiencias publicitarias mejor alineadas con sus preferencias únicas, al tiempo que hacemos que nuestra infraestructura sea más eficiente.
El trimestre pasado, introdujimos Meta Generative Recommender, que utiliza LLM para razonar sobre el contenido de los anuncios y las preferencias de los usuarios para predecir el mejor anuncio para cada persona. En el tercer trimestre, lanzamos este enfoque de recuperación generativa en el feed de Facebook, impulsando un aumento de casi el 2% en las conversiones en los segmentos objetivo.
Además, ampliamos nuestro modelo JEM para la clasificación de anuncios a superficies adicionales, impulsando un aumento del 1.7% en las conversiones para las campañas de conversión fuera del sitio y un aumento del 9.6% en las conversiones de anuncios en aplicaciones. Y seguimos escalando nuestros sistemas de recuperación de manera eficiente. En el tercer trimestre, las mejoras en Andromeda, como el escalado de la complejidad del modelo y el rendimiento, aumentaron las conversiones en un 1.4% en Facebook.
También estamos aprovechando la IA para facilitar que las empresas gestionen campañas, desarrollen creatividades y actúen sobre las oportunidades de rendimiento. Meta AI Business Assistant se está convirtiendo en un socio más proactivo y capaz para los anunciantes. Estimamos que los anunciantes que adoptaron sus recomendaciones generaron casi un 5% más de conversiones al mismo coste por conversión y aumentaron su inversión publicitaria en un 9% en comparación con otros no adoptantes similares.
Estamos desplegando capacidades adicionales, incluyendo información sobre creatividades, un contexto empresarial más sólido y más acciones de tipo Agentic. Estas funciones permitirán a los especialistas en marketing planificar, crear y optimizar campañas, así como programar tareas y alertas a través de una experiencia conversacional con aprobaciones y vistas previas que les mantengan el control.
Compartiré 1 ejemplo de cómo Meta AI Business Assistant está empoderando a nuestros anunciantes. Simply Organic Maple, una empresa familiar productora de jarabe de arce en Vermont, utilizó Meta AI Business Assistant para mejorar el mensaje de su campaña. Después de que Business Assistant recomendara probar textos publicitarios más largos y descriptivos, la empresa vio un aumento del 57% en las compras y una reducción del 36% en el coste por compra. Su anuncio revisado más sólido generó un retorno de la inversión publicitaria de 3x, una mejora del 52% respecto al original.
La adopción de nuestras herramientas de creatividad publicitaria de IA generativa también sigue creciendo. En el tercer trimestre, casi 10 million anunciantes utilizaron al menos 1 de estas herramientas. La adopción de nuestras funciones de generación de vídeo por parte de los anunciantes creció un 25% trimestre a trimestre, impulsada en parte por vídeos listos para usar que reducen el tiempo de generación a solo unos segundos a partir de la carga de una sola imagen.
También estamos ampliando la oportunidad en la intersección entre creadores y publicidad. Los anuncios de asociación, que permiten a los anunciantes ejecutar anuncios con creadores, marcas y otras empresas, continuaron creciendo rápidamente en el tercer trimestre. Nuestro producto de anuncios de asociación creció más del 97% interanual y superó los $15 billion en tasa de ingresos anuales.
En el tercer trimestre, también completamos el despliegue global del hub de marketing para creadores a todos los anunciantes, unificando el descubrimiento de creadores, el contenido y la activación de anuncios de asociación en un solo lugar, con más de 10 million creators ahora disponibles.
Estamos integrando Meta AI Business Assistant en el hub para que los anunciantes puedan buscar creadores mediante conversación, identificar contenido para usar en anuncios de asociación y obtener orientación en sus flujos de trabajo de marketing de creadores. Fuera de los anuncios, también estamos desarrollando formas adicionales de monetizar la interacción en todo nuestro ecosistema.
En septiembre, anunciamos la expansión global de Meta 1, nuestro servicio de suscripción unificado para consumidores, creadores y empresas. Meta 1 se está desplegando gradualmente con más de 50 funciones en Facebook y WhatsApp, incluyendo Meta Business Agent y Meta AI, y ha superado los 15 million subscriptions and trials hasta la fecha. La experiencia principal en nuestras aplicaciones y Meta AI seguirá siendo gratuita, mientras que las suscripciones ofrecen capacidades más especializadas y un uso ampliado de la IA.
Y más allá de monetizar la interacción en nuestros servicios existentes, estamos construyendo nuevas experiencias y flujos de ingresos en torno a los agentes de consumo. Mark destacó el impresionante impulso inicial de Muse. Los usuarios han encontrado muchas razones para usar Muse, siendo las 3 categorías principales las compras, la productividad personal y la creatividad. Nos alienta la amplitud de los casos de uso, siendo las compras en particular utilizadas por más del 25% de los usuarios activos semanales de Muse.
Si bien nuestra prioridad a corto plazo es aumentar la adopción y ampliar el alcance de Muse, vemos múltiples caminos hacia la monetización comenzando con las suscripciones. También vemos una oportunidad significativa para extender Muse a las pequeñas empresas. Basándonos en una encuesta de usuarios reciente, estimamos que al menos 500 million self identified small businesses utilizan la Family of Apps de Meta para llegar a los clientes y generar ingresos. Muse podría ayudar a estas empresas a adquirir clientes y operar de manera más eficiente, al tiempo que ayuda a las personas a completar transacciones. Con el tiempo, los agentes de consumo y de empresas podrían conectarse y transaccionar directamente, creando oportunidades en torno al uso de pago, el comercio y los servicios empresariales.
Junto con el crecimiento, estamos enfocados en construir una economía de unidad sostenible. La intensidad de computación de Muse significa que expandir su base de usuarios requerirá una inversión significativa, y prevemos que los costes totales de servicio aumenten. Al mismo tiempo, esperamos mejorar la eficiencia del coste de computación en más de 10 veces durante el próximo año, impulsados por una mejor utilización de la capacidad en horas valle, modelos más eficientes y la optimización de la inferencia. A medida que los ingresos escalen, estas ganancias en eficiencia nos dan confianza en nuestra capacidad para construir un negocio altamente rentable con el tiempo.
Pasando ahora a nuestras perspectivas financieras. Prevemos que los ingresos totales del cuarto trimestre de 2026 se sitúen en el rango de $73 billion a $76 billion. Nuestra previsión asume que las divisas extranjeras representan un viento en contra de aproximadamente el 1% en el crecimiento de los ingresos totales interanuales, basándose en los tipos de cambio actuales.
Pasando a las perspectivas de gastos y CapEx. Estamos elevando nuestras previsiones de gastos para incorporar el cargo de $9.9 billion relacionado con procedimientos legales reconocidos en el tercer trimestre. Ahora prevemos que los gastos totales del año completo 2026 se sitúen en el rango de $175 billion a $179 billion.
Excluyendo el cargo legal del tercer trimestre, seguimos esperando que el beneficio operativo de 2026 sea superior al beneficio operativo de 2025. A nivel de segmento, ahora prevemos que las pérdidas de Reality Labs disminuyan en comparación con 2025 a un rango de $18 billion a $19 billion.
Para 2026, anticipamos que los gastos de capital, incluidos los pagos principales de arrendamientos financieros, se sitúen en el rango de $135 billion a $145 billion, reduciéndose nuestra previsión anterior de $130 billion a $145 billion. En ausencia de cambios en nuestro panorama fiscal, prevemos que nuestro tipo impositivo del cuarto trimestre de 2026 se sitúe entre el 15% y el 17%.
Además, seguimos supervisando asuntos legales y regulatorios activos que podrían impactar significativamente nuestro negocio y resultados financieros. Por ejemplo, seguimos observando un escrutinio sobre temas relacionados con la juventud en varios mercados, y tenemos una serie de juicios relacionados con la juventud programados en los próximos meses en los Estados Unidos.
Mirando más allá de 2026, todavía estamos desarrollando nuestros planes de presupuesto y capacidad para el próximo año. Pero esperamos seguir invirtiendo agresivamente para respaldar tanto nuestro negocio principal como las iniciativas emergentes de IA. Nuestra capacidad actual y lo que está previsto que entre en funcionamiento nos da la flexibilidad para asignar recursos al entrenamiento de modelos, el crecimiento del negocio principal y el desarrollo y soporte de nuevos productos.
Nuestras inversiones en IA ya están generando ingresos publicitarios incrementales a través de una mayor interacción, mejores recomendaciones y una monetización más eficiente. Partiendo de este progreso, nuestras inversiones en MSL están creando la base y la infraestructura necesarias para desbloquear nuevas oportunidades significativas de ingresos y fortalecer las capacidades en todo el negocio. Si bien estas inversiones tardarán más en generar rendimientos que las de nuestro negocio principal, la amplitud de las oportunidades de monetización y las eficiencias internas nos dan confianza en su potencial a largo plazo.
Mirando hacia el futuro, aunque no proporcionamos una perspectiva de ingresos para el año 2027 completo, los beneficios que nuestras inversiones en IA están aportando al negocio principal, combinados con las oportunidades emergentes de los avances en modelos y los lanzamientos de productos, nos posicionan para mantener un sólido crecimiento de los ingresos generales durante 2027.
Por separado, seguimos enfocados en mejorar la rentabilidad de Reality Labs. Como mencionó Mark, esperamos que las pérdidas se reduzcan el próximo año a alrededor de $15 billion a medida que reasignamos la inversión hacia otras áreas prioritarias. Principalmente IA.
Finalmente, hoy hemos anunciado planes para crear una nueva clase de acciones de capital sin derecho a voto, que se distribuirán a todos los accionistas actuales. A través de un dividendo en acciones. Por cada acción existente en cartera, los accionistas recibirán 1 acción de la nueva acción sin derecho a voto. Resultando efectivamente en un split de acciones de 2 por 1. Prevemos que la negociación comience a finales de enero de 2027.
Para cerrar, nuestro impulso comercial continuó en el tercer trimestre con una sólida ejecución en nuestras iniciativas principales de anuncios y participación, y también estamos entusiasmados por nuestro progreso hacia la llegada de la superinteligencia para todos. Con eso, Krista, abramos la llamada para preguntas.
Gracias. Ahora abriremos las líneas para una sesión de preguntas y respuestas. Para garantizar la claridad, si está transmitiendo la llamada de hoy, por favor silencie los altavoces de su ordenador. Su primera pregunta proviene de la línea de Brian Nowak con Morgan Stanley. Adelante, por favor.
Gracias por atender mis preguntas. Tengo 2, 1 sobre Muse, 1 sobre Enterprise. Quizás primero, felicidades por el éxito de Muse. Pero a medida que analizan el comportamiento del usuario y el producto, ¿podrían hablarnos un poco sobre cualquiera de las limitaciones en la pendiente del crecimiento futuro de usuarios en las que estén más enfocados en trabajar, ya sean capacidades, eficiencia del modelo, capacidad, etc., solo para que entendamos cuáles son los factores limitantes del crecimiento futuro de usuarios que quieren abordar? Y la segunda es sobre Enterprise. Mark, ¿podrías simplemente explicarnos tu visión sobre la oferta de productos de meta Enterprise y los principales impulsores de valor que esperas proporcionar para la empresa que adopte el servicio?
Sí. Creo que puedo hablar de ambas cosas, y luego Susan puede intervenir con cualquier otra cosa. Muy bien. Entonces, ahora mismo para Muse, una de las cosas que señalé es que tenemos a más de 10 million personas en EE. UU. y Canadá que lo han configurado. Pero creo que una de las mayores limitaciones hasta ahora es que, debido a que es un servicio intensivo en computación para ejecutar, aún no lo hemos lanzado globalmente. Eso se debe en parte a que queremos optimizarlo para cada lugar, y hay algunos conectores de trabajo para eso. Pero es en parte porque queremos asegurarnos de hacer esto de manera eficiente. Es decir, hay pros y contras en eso.
El punto a favor, por supuesto, es que resulta aún más impresionante que tengan a 10 million people usándolo y registrándose para usarlo en las primeras 6 semanas, porque todos ellos son en su mayoría estadounidenses y canadienses en un número pequeño de mercados. Por lo tanto, si realmente lo implementáramos de forma más amplia, se esperaría que esa cifra fuera significativamente mayor a la que estamos viendo hoy. Pero por otro lado, en realidad tenemos que hacer el trabajo para alinear la eficiencia y que eso tenga sentido. Y eso, eso es una gran parte de lo que tenemos que hacer. El trabajo de eficiencia de cómputo va a ser importante.
Sobre esto también porque, ya saben, queremos asegurarnos de que hemos construido suficiente cómputo para ser capaces de servir a lo que creemos que serán más de 1 billion people. Si podemos alcanzar ciertos objetivos de eficiencia de cómputo, pero obviamente tenemos mucho trabajo por hacer allí también. Y eso será uno de los factores limitantes durante el próximo año. Queremos construir el negocio a su alrededor. Así que, quiero decir, hablé de eso. Y creo que hacer eso en tándem con reducir el cómputo o aumentar la eficiencia del cómputo va a ser importante para que esto funcione desde una perspectiva empresarial. Con lo cual soy optimista. Pero creo que es una de las cosas que tenemos que hacer.
Y luego está el seguir aumentando el valor en el producto. Lo cual creo que haremos en gran medida continuando con el desarrollo de nuevos modelos; por eso mencioné que lanzamos Muse primero en Muse Spark. Y eso es lo que es actualmente el predeterminado en el nivel gratuito. Lanzamos Muse Wonder y la gente puede acceder a ello en el nivel de pago hoy. Y sabemos que funciona mucho mejor, así que estamos trabajando en obtener una versión más eficiente de Muse Wonder que podamos implementar de forma más amplia, pero pueden imaginar que a medida que avancemos e iteremos, ya sea en 2 o 3 modelos hacia el futuro, cuando tengan una inteligencia y capacidad significativamente mayores para resolver muchos más problemas para las personas y la capacidad de ofrecer eso a un precio mucho más asequible, piensen que eso simplemente desbloqueará mucho más valor para la gente. Así que estamos muy entusiasmados con eso.
Pasando a hablar de la parte empresarial, porque creo que en estas 2 piezas hay cierta conexión en el sentido de que, ya saben, la principal oferta empresarial a corto plazo va a ser la API del modelo y Muse code, y tenemos agentes de negocio que hemos estado escalando durante un tiempo. Y cada una de esas 3 cosas está creciendo bastante rápido. Así que estamos entusiasmados con eso.
Con el tiempo, nos gustaría hacer que tengamos también todo un tipo de red de negocios de agentes de Muse. Está el agente de negocio, del que hemos hablado en llamadas de resultados anteriores para que las empresas ayuden con las ventas y el soporte al cliente. Pero lo que vemos es mucha actividad. Mucha gente está usando Muse hoy en día para ayudar a gestionar, especialmente, pequeñas empresas.
Y creemos que existe tanto una oportunidad para ayudar a crear un agente que la gente use para permitirles automatizar y realizar muchas de las partes de poner en marcha una pequeña empresa que son simplemente difíciles y consumen mucho tiempo, pero que no son el núcleo de lo que una persona intenta hacer. Así que creemos que eso es algo importante.
Y luego, crear una versión de Muse que la gente pueda llevar a diferentes entornos corporativos y trabajar allí, creemos que va a ser algo importante. Y más allá de eso, construir lo que yo llamo la red Muse, que consiste en hacer que Muse no sea solo una especie de juego para un solo jugador. Donde tienes tu Muse, pero haciendo que tus Muses puedan trabajar con tus amigos y tus familias.
Y si quieres comprar algo, no es solo navegar hasta el sitio web de esa empresa; es hablar con su agente. Creo que lograr que todo eso funcione bien en conjunto va a desbloquear un valor tremendo a escala. Así que yo, yo estoy muy emocionado por todo eso. Creo que el uso empresarial va a ser una gran parte de ello, pero también va a tener este impulso muy valioso en la utilidad para los consumidores también. Así que estoy, estoy muy emocionado por ambas cosas.
Yo añadiría a los comentarios de Mark sobre las empresas. La IA está creando enormes cantidades de disrupción en las empresas hoy en día. Y, ya sabes, nosotros no... Lo que podemos ver es que realmente no creemos que las empresas tradicionales tengan este bloqueo. Y de hecho, ya sabes, algunas de las empresas líderes en este espacio hoy no existían hace unos años.
Esas empresas realizaron grandes inversiones en el desarrollo de modelos y nosotros hemos hecho lo mismo. Y tenemos modelos cada vez más competitivos para poner a disposición del beneficio de todos nuestros usuarios, incluyendo pequeñas empresas e incluyendo empresas, Y ya hoy, tenemos 500 million businesses usando nuestros productos.
Así que realmente creemos que la IA va a remodelar la forma en que operan las empresas. Esperamos que las empresas de todos los tamaños utilicen agentes de IA en el desarrollo de software y la productividad, ventas, marketing, servicio al cliente, etcétera.
Tenemos activos diferenciados para servir a este mercado, reuniendo modelos, infraestructura, distribución global y relaciones de larga data con las empresas. Y nuestra esperanza es que esto pueda ser una nueva fuente de ingresos recurrentes diversificados para nosotros que sea capaz de soportar múltiples modelos de negocio, incluyendo suscripciones y API basadas en el uso, mensajería y otras líneas de ingresos.
Por lo tanto, esperamos que esta sea una oportunidad que se desarrollará a lo largo de múltiples años, y tenemos la intención de escalar nuestra inversión en función de la demanda demostrada por los clientes y el encaje del producto en el mercado en esta área.
Su próxima pregunta proviene de la línea de Eric Sheridan con Goldman Sachs. Adelante, por favor.
Muchas gracias por tomar las preguntas. Quizás solo el primer edificio sobre la pregunta de Brian. Cuando piensan en los puntos de fricción en torno al comercio agéntico, ¿cómo piensan ustedes como empresa en resolver la fricción que está surgiendo donde hay agregadores o proveedores que no quieren que los agentes interactúen con sus plataformas o servicios, y cómo piensan en reducir esa fricción o crear el equilibrio adecuado entre los servicios existentes a los que los consumidores acceden hoy en relación con cómo todo esto podría cambiar o alterarse por el comportamiento agéntico a mediano y largo plazo?
Y la segunda sería con el anuncio de la nueva clase de acciones esta noche con las ganancias, ¿alguna idea actualizada en general sobre cómo piensan en las fuentes de capital y en optimizar su estructura de capital para asegurarse de invertir las cantidades adecuadas para capitalizar las oportunidades que la IA presenta en los próximos couple de años? Muchas gracias.
Puedo responder la primera. Entonces, de acuerdo. Entonces la pregunta... ¿qué? Perdón. ¿Cuál fue la primera pregunta ahí? Puntos de fricción en torno al comercio agéntico. Entendido.
Muy bien. Sí. Entonces, ahora mismo, lo que estamos viendo es que, por mucho, las empresas están muy entusiasmadas con la habilitación de esto porque reconocen que va a ser una nueva oportunidad para ellas no solo para aumentar las ventas y la calidad de la experiencia para los clientes existentes, sino potencialmente para atraer nuevos clientes.
Así que ahora, quiero decir, en todo el ecosistema empresarial, diferentes personas adoptarán esto a diferentes ritmos. Y cómo evolucione nuestra estrategia en eso para desarrollar el ecosistema dependerá de cómo vaya eso.
Pero en general, yo diría que nos han sorprendido muy positivamente por la rapidez con la que creo que una gran cantidad de empresas han querido saber, no solo cómo hacer que Muse pueda usar sus servicios de manera más efectiva, sino que se han puesto en contacto con nosotros para integrarse en torno a ello. Así que lo veo como una señal muy buena.
Y, ya saben, obviamente, todo el mundo quiere ser un adoptante temprano. Eso está bien. Trabajaremos con la gente en los términos que tengan sentido para ellos. Pero sí creo que, con el tiempo, esto va a ser bastante valioso para que todos logren que funcione bien, y creo que hasta ahora estamos en una buena trayectoria en ese sentido.
Sí. Añadiría a eso, y también responderé a su segunda pregunta y simplemente diré, ya saben, creo que los agentes van a ser una parte importante de, ya saben, cómo evoluciona la realidad, y creo que todos van a tener que adaptarse a lo que eso significa, la nueva era del comercio agéntico. Obviamente hemos tenido muchos negocios que están muy entusiasmados por asociarse con nosotros. También hay empresas que, comprensiblemente, están enfocadas en proteger las relaciones con los clientes.
Y esperamos que el mercado, creo que en última instancia, evolucione hacia algo distinto a que los agentes intenten navegar cada experiencia digital como un humano. Y creo que, a largo plazo, esto se moverá hacia interacciones estructuradas con permisos, y eso incluirá APIs autenticadas, asociaciones de agentes aprobadas o comunicaciones directas entre el agente personal de un consumidor y el propio agente de una empresa, y estamos ayudando a establecer los estándares necesarios para dar soporte a ese modelo.
A principios de este mes, presentamos el protocolo de agente personal y el estándar abierto en Muse y los agentes comerciales de Meta que estamos desarrollando con socios de la industria como Sierra, Walmart, Stripe, Shopify, etcétera. Los protocolos tienen la intención de definir cómo el agente personal de un consumidor puede interactuar de forma segura y fiable con el agente de la empresa y preservar los controles adecuados tanto para la empresa como para el cliente.
Así que, de nuevo, ya saben, creo que la adopción probablemente será gradual y llevará tiempo. Y a corto plazo, esperamos que muchas experiencias sigan siendo asistidas por IA en lugar de ser totalmente autónomas. Pero, ya saben, a medida que se desarrollen integraciones de confianza y los agentes demuestren que pueden generar valor incremental y demanda y operar de forma segura, esperamos que cada vez más empresas estén entusiasmadas por participar.
Su segunda pregunta fue sobre el anuncio de la nueva clase de acciones. Así que debo decir, ya sabe, que creamos esta nueva clase de acciones con el propósito de crear acciones no votantes que cotizan en bolsa y que son utilizables para, ya sabe, la captación de capital, la compensación a empleados, adquisiciones, otros fines corporativos generales, preservando al mismo tiempo el poder de voto de los accionistas actuales de las clases A y B.
Creemos que esta clase de acciones mantendrá nuestra estructura dirigida por los fundadores. Ampliará nuestras herramientas de financiación y nos dará flexibilidad para invertir ante el impulso sin precedentes que estamos viendo en todas las partes de nuestro negocio, impulsado por la IA. No tenemos planes de financiación específicos que anunciar en este momento. Pero pensamos que era prudente establecer el marco de estructura de capital adecuado para asegurar que tengamos acceso a un conjunto diverso de fuentes de financiación.
Su próxima pregunta proviene de la línea de Douglas Anmuth con JPMorgan. Adelante, por favor.
Genial. Gracias por tomar las preguntas. Tengo 2. Primero, solo quería dar seguimiento a su último comentario, Susan, a medida que las noticias evolucionan y más empresas adoptan agentes, solo quería conocer su percepción sobre cómo cambian las cosas a medida que se pasa a transacciones más basadas en permisos y de agente a agente? Y, por ejemplo, ¿qué es lo que realmente desbloquea con el tiempo?
Y luego, en segundo lugar, solo sobre gastos y CapEx, pensando en 2027, sé que aún no están ahí. Pero si vuelvo a algunos comentarios anteriores, han hablado de maximizar el cómputo en 2026 y 2027 y luego tener más flexibilidad en 2028. Hace un año, hablaron de un aumento notablemente mayor en dólares en 2026 que en 2025, y también han utilizado el crecimiento del ingreso operativo sobre una base anual. Así que solo tengo curiosidad por saber si hay alguno de esos que puedan aplicar o que nos ayuden a pensar en 2027. Gracias.
Gracias, Douglas. En cuanto a tu primera pregunta sobre cómo evoluciona el ecosistema Agentic, sabes, desearía poder, en cierta medida, predecirlo con más perfección. Y creo que llevará algo de tiempo. Y, de nuevo, creo que será un poco desigual. Pero definitivamente creo que, ya sabes, cuando uso Muse hoy, está claro que hay muchas partes de la experiencia que serían aún mejores si Muse pudiera interactuar de forma más fluida con los agentes de negocio del otro lado. Por ejemplo, cuando, ya sabes, si Muse tiene que llamar a una empresa en mi nombre, creo que sería más fácil para la empresa si esa llamada fuera gestionada por agentes de negocio que la representaran.
Y creo que también una de las cosas que es realmente distintiva de Muse y una de las cosas que hace que la experiencia del producto sea tan genial es el grado de proactividad que exhibe en mi nombre. ¿Verdad? Puedo darle una tarea, y Muse va a ejecutar esa tarea por mí. Incluso cuando me encuentro con algunos obstáculos o, ya sabes, no puedo encontrar exactamente lo adecuado y necesita trazar un nuevo camino para ayudarme a buscar lo que quiero. Y por eso creo que esa dimensión de proactividad exhibida tanto por los agentes de consumo como por los agentes de negocio, creo que permitirá que ocurran más transacciones o más actividad en general que lo que ocurre hoy, cuando, ya sabes, cuando las cosas son cuando se toman más acciones principalmente, ya sabes, cuando, como, la demanda latente se expresa frente a, ya sabes, situaciones donde puedo tener a Muse buscando cosas por mí de forma continua, dándome actualizaciones regulares sobre las cosas que estoy buscando, enviándome 10 libros nuevos al mes, y los agentes deberían estar haciendo cosas similares para las empresas, y creo que eso crea, de nuevo, oportunidades para un nuevo marco más proactivo de cómo se verán las interacciones de agente a agente con el tiempo.
Sobre tu segunda pregunta, que es sobre 2027, ya sabes, estamos en una etapa muy temprana en el desarrollo de nuestros planes de presupuesto y capacidad para el próximo año. Así que, ya sabes, yo diría que estamos en el punto en el que estamos tanto invirtiendo, perdón, evaluando muchas propuestas de inversión, ya sabes, que tienen perfiles de rendimiento atractivos en diferentes horizontes temporales, y queremos averiguar cómo podemos financiar tantas de ellas como sea posible dentro, ya sabes, de la estructura de nuestro presupuesto general y objetivos financieros. Pero es muy dinámico, y todavía es bastante pronto, por lo que no tenemos nada más específico o cuantitativo que compartir hasta que lleguemos a la llamada del cuarto trimestre, que es normalmente cuando compartimos la guía para el próximo año.
Tu siguiente pregunta proviene de la línea de Justin Post con Bank of America. Adelante, por favor.
Genial. Gracias. 1 para Mark, 1 para Susan. Mark, tienes en tus manos este nuevo y potente modelo, y parece que hay mucho que podrías hacer internamente además de externamente. Pero específicamente para el negocio de publicidad, ¿cuánto margen hay para la mejora a medida que despliegan ese nuevo modelo? ¿Cómo están pensando en eso?
Y luego, para Susan, mencionó un fuerte crecimiento de los ingresos el próximo año. Solo me pregunto si se trata de publicidad, o si eso incorpora algunos ingresos incrementales de IA que llegarán el próximo año. Gracias.
Estaré encantado de responder ambas.
Adelante.
Genial. En cuanto a su primera pregunta, sabe, creo que nuestro negocio de anuncios se ha beneficiado durante muchos años de nuestras inversiones continuas en, ya sabe, tanto en lo que habríamos llamado modelos tradicionales de aprendizaje automático por IA como, por supuesto, en la generación más reciente de modelos. Diría que hay 3 temas que creo que vale la pena resumir. El primero es simplemente, ya sabe, el tipo de hoja de ruta tradicional de mejoras de rendimiento que tenemos en la cartera, basándonos en lo que yo describiría más como trabajo de aprendizaje automático de rutina. Ese sigue siendo un flujo de trabajo robusto y saludable. Y a medida que miramos hacia 2027, de nuevo, no estamos proporcionando una previsión, pero diría que nuestras inversiones y mejoras de productos en las iniciativas tanto de interacción como de anuncios nos dan, ya sabe, la confianza de que tenemos margen suficiente para hacer crecer nuestro negocio principal durante todo 2027, lo cual también aborda su segunda pregunta, pero debo decir que, básicamente, creo que el flujo de trabajo de clasificación y recomendaciones es saludable.
El segundo tema, diría, es que estamos entusiasmados con algunas de las nuevas apuestas de investigación que tenemos a medida que avanzamos hacia una infraestructura de IA más orientada a los LLM para ayudarnos a razonar más profundamente sobre las preferencias de las personas, en qué están interesadas tanto en el contenido orgánico como en las recomendaciones, y esperamos que podamos desbloquear beneficios para nuestra clasificación y recomendaciones a partir de esa investigación también.
Y la tercera cosa es que prevemos que las herramientas de IA generativa, que ya han sido muy valiosas para los anunciantes, seguirán creciendo en cuanto a las funciones que ponemos a disposición de los anunciantes principalmente a través de la suite Advantage Plus. Pero funciones que faciliten a los anunciantes generar de forma rápida y fluida, ya sea, ya saben, creatividades o tomar una imagen y generar vídeo o generar sonido, todo, creo, en función de hacer que los anuncios sean cada vez más personalizados para la persona a la que se les muestran. Así que diría que sentimos que hay, ya saben, un margen significativo en esas tres cosas.
Su segunda pregunta fue sobre el crecimiento de los ingresos el próximo año. Y como mencioné, creo que ambos, ya saben, nos sentimos bien con las inversiones presupuestarias que esperamos realizar tanto en anuncios principales como en iniciativas de engagement el próximo año. También estamos creando varios nuevos negocios de IA, y prevemos que estos puedan empezar a contribuir con ingresos incrementales en 2027, pero más importante aún, que puedan escalar significativamente con el tiempo, y esos incluirán la monetización de, ya saben, nuestros productos de IA a través de suscripciones, transacciones, publicidad, desarrollando ofertas empresariales como comentamos en una de las preguntas anteriores. Así que diría que, si bien muchas de estas oportunidades siguen siendo tempranas y nuestro enfoque a corto plazo está realmente en construir productos de alta calidad y lograr el ajuste del producto al mercado y el ajuste del producto al mercado a escala, creo que nuestra trayectoria alcanzando, ya saben, a miles de millones de personas y construyendo negocios a escala nos hace sentir bien que la IA se convertirá en una fuente significativa de diversificación de ingresos con el tiempo.
Su siguiente pregunta proviene de la línea de Mark Shmulik con Bernstein. Adelante, por favor.
Sí. Gracias por tomar mis preguntas. Mark, tras el evento Connect, ya sabe, se sintió un poco como si estuviéramos dando inicio a la próxima era de la empresa, ya sabe, en el negocio reorientándose en torno a Muse en el centro de todo. Ya sabe, ¿es esa una evaluación justa de cómo van las cosas internamente? Y, ya sabe, y si es así, ¿podría hablar un poco más sobre cómo algunos de los mandatos y resultados del negocio pueden haber cambiado?
Y luego, Susan, ya sabe, fue interesante ver la cadencia de lanzamientos donde los anuncios empresariales precedieron a algunos de los de pequeñas empresas. Y, ya sabe, agradezco sus comentarios sobre, ya sabe, parte de lo que está ocurriendo allí en torno a la oportunidad de agentes para pymes. Pero, ¿podría compartir más detalles sobre el trabajo requerido para servir y escalar las ofertas a las pymes? Gracias.
Sí. Quiero decir, puedo hablar brevemente sobre el primero. Es decir, miren, fue hace más de un año que creo que escribí la carta sobre la superinteligencia personal como la Estrella del Norte para el trabajo que estamos haciendo aquí. Y básicamente encaja con esta línea de trabajo que hemos realizado durante más de 20 años en la empresa, que se centra en empoderar a los individuos, dar voz a las personas, darles a las personas las herramientas para conectarse de las formas en que deseen,
Y cuando extiendes eso al trabajo en torno a la IA ahora, creemos que lo más importante que podemos construir para esta próxima generación de tecnología es, básicamente, poner el poder de esta tecnología en manos de todos, que es la visión de la superinteligencia personal. Así que hemos estado trabajando en esto durante un tiempo, y fue cuando hicimos el reinicio en torno a MSL y la construcción del laboratorio.
Gran parte de ello fue esta idea de que necesitamos construir modelos específicamente para que sean buenos como agentes personales. Que seríamos capaces de construir la mejor experiencia siendo dueños y construyendo y diseñando nosotros mismos la tecnología de extremo a extremo. Eso incluye los modelos y luego los agentes. Y esto ha estado, en cierto modo, en preparación durante un tiempo.
Quiero decir, la visión en torno a las gafas también ha sido esto. Es decir, hemos querido construir la próxima generación de plataformas de hardware para poder ofrecer a las personas las mejores experiencias de extremo a extremo. Y creo que eso también está empezando a cobrar forma, y creo que lo hará aún más en los próximos años.
Así que, quiero decir, estas son apuestas a largo plazo. Siento que esto es para lo que estamos aquí: hacer apuestas tecnológicas a largo plazo y diseñar las mejores experiencias de extremo a extremo que podamos para miles de millones de personas en todo el mundo. Y creo que mientras sigamos haciendo eso, entonces, con el tiempo, el negocio se cuida solo siempre y cuando, ya saben, sigamos ejecutando bien, por lo cual estoy realmente orgulloso del equipo por cómo lo estamos haciendo.
Gracias, Mark. Tu segunda pregunta era sobre Muse para pequeñas empresas. Así que lanzamos eso, que puedes considerar como una expansión de Muse a finales de septiembre y, ya sabes, en lugar de ser un producto independiente, es más bien un conjunto de nuevas habilidades y conectores dentro de la aplicación Muse existente destinados a ayudar a los propietarios de PYMES a gestionar operaciones, ya sabes, encontrar nuevos clientes.
Se conecta a las analíticas de las cuentas de Instagram de una empresa, por ejemplo, o a las páginas de Facebook o cuentas de anuncios de Meta. Y se integra con docenas de conectores de terceros con los que las empresas ya trabajan, como Shopify, QuickBooks, Canva, etcétera. Ya entiende qué venden las empresas, la voz de la marca, qué piden los clientes, y Muse puede realizar acciones que incluyen analizar el rendimiento de anuncios y contenidos, redactar campañas, respuestas, señalar problemas, ya sabes, y estamos escuchando activamente a nuestros usuarios PYME para entender cuáles son sus principales casos de uso.
Ya sabes, los estamos viendo usarlo para la optimización de anuncios, para la organización de mensajes directos, para ampliar su presencia de ventas, para mantener sus sitios web actualizados basándose en, ya sabes, cosas como el inventario y los nuevos productos, para gestionar el equilibrio de carga de los empleados. Así que estamos siguiendo muy de cerca cómo las empresas utilizan Muse para asegurarnos de que estamos siendo cuidadosos con las nuevas funciones que lanzamos en Muse para que sea lo más útil y productivo posible para las PYMES.
También diría, ya sabes, que tenemos puntos de contacto únicos para, de nuevo, como mencioné en mis palabras de apertura, 500 million pequeñas empresas identificadas por sí mismas. Y, ya sabes, creemos que muchas de las inversiones que realizamos en productos de consumo también se trasladarán para ayudar a impulsar esas empresas. Tenemos múltiples canales excelentes para presentar esas oportunidades a las pequeñas empresas a nivel mundial. Así que, ya sabes, este es un lugar donde sentimos que tenemos una plataforma existente extremadamente sólida y estamos muy entusiasmados con ello. Y también, ya sabes, creemos que la transición a la IA ha desbloqueado ampliamente las empresas y nuevas oportunidades para nosotros también.
Tu próxima pregunta proviene de la línea de Ross Sandler con Barclays. Adelante, por favor.
Genial. Mark, mencionaste esto antes, pero ¿podrías profundizar un poco en algunas métricas de alto nivel sobre la estructura de costes por usuario de Muse hoy en día? Y luego, ¿cómo ves que esa curva de costes disminuya a medida que avancemos? ¿Y cuáles son algunas de las cosas que estáis haciendo para reducir esa curva de costes? Gracias.
Me encantaría responder a eso. Y, Mark, deberías añadir cualquier cosa que consideres que estoy omitiendo. Ya sabéis, no tenemos cifras específicas que compartir sobre la estructura de costes de Muse hoy en día, pero, por supuesto, como dijo Mark, es bastante costoso en términos de computación. Y asegurarnos de que nos centramos en la eficiencia de la computación va a ser uno de los vectores clave para poder escalar, utilizar y convertirlo en el negocio que queremos.
Creo que hay un par de dimensiones para lograr esa eficiencia. Creo que algunas de las piezas a más corto plazo, ya sabéis, incluyen cosas como aprovechar, ya sabéis, la capacidad de computación en horas de baja demanda o excedente, ya sabéis, para ejecutar algunos conjuntos de tareas. Utilizar modelos más pequeños. Hay mucho trabajo por hacer en diferentes iniciativas de eficiencia de inferencia, todas orientadas eficazmente a una mayor utilización de las GPU, y otros trabajos de eficiencia de producto que también podemos realizar.
Y, ya sabéis, creo que a más largo plazo, creo que este es un punto en el que esperamos que, con el tiempo, a medida que los LLM escalen, se realicen más tareas, ya sabéis, con menos tokens y también confiando en los propios modelos de IA para ayudarnos a mejorar la eficiencia del software que utilizamos para ejecutar el modelo. Así que creo que es un punto en el que ambos sentimos que hay mucho más, mucho más trabajo en nuestra hoja de ruta de eficiencia que nos va a ayudar, ya sabéis, a flexionar la curva aquí. Y también esperamos que el arco de cómo los avances tecnológicos impulsados por la IA se aplicarán aquí también nos ayude a lograr ahorros mayores con el tiempo.
Vuestra próxima pregunta proviene de la línea de Mark Stephen Mahaney con Evercore ISI. Por favor, adelante.
De acuerdo. Gracias. 2 preguntas. Sabe, existe una especie de manual o ha habido una estrategia en Meta a lo largo de los años cuando lanzan nuevas superficies. Y, ya sabe, primero se construye el crecimiento del usuario y el compromiso, y luego se añade la monetización.
¿Cree que es una especie de manual similar aquí? ¿O tiene que ser un poco más rápido con Muse, dado que los costes asociados son, posiblemente, materialmente mayores que los de lanzar esas superficies en el pasado?
Y solo una aclaración sobre ese dato de comercio que proporcionó, sobre el 25% de los usuarios y el ASP de $200 o más. ¿Está incluyendo los viajes comerciales, las compras de viajes, o es solo un dato de venta al por menor? Gracias.
Mi suposición es que creo que vamos a trabajar en la monetización un poco antes en esto que en nuestro manual habitual. Por un par de razones. 1 es simplemente el tamaño de las cifras de las que estamos hablando en términos tanto de coste como de oportunidad, creo que lo hace importante progresar en ello para poder escalarlo. La otra es simplemente que una parte tan grande de lo que hace la gente es comercio. Y en respuesta a su pregunta, eso incluye también los viajes. Creo que podríamos ver los viajes como un caso diferente, pero los viajes son en realidad uno de los otros principales casos de uso para Muse; básicamente, la gente está planificando eso y planificando diferentes tipos de cosas que obtendrían y podrían obtener a través de nuestra familia de aplicaciones. Así que creo que esto va a ser algo importante en lo que trabajar para ofrecer el valor al consumidor que la gente quiere Y al hacerlo, creo que podremos construir un modelo donde obtengamos un porcentaje del valor que estamos ayudando a crear para las personas. Así que sé que eso va a ser... va a ser muy importante hacer que la matemática de todo esto funcione. De esa manera, podemos continuar con la expansión de la capacidad de cómputo que queremos construir para que esto llegue a todos a escala.
Y además de todo lo que dijo Susan en respuesta a la última respuesta, también añadiría que, como vemos esta tendencia año tras año, simplemente espero que seremos capaces de ofrecer la misma inteligencia que tenemos ahora en MuseWonder o, francamente, cualquiera de los modelos fronterizos actuales a una fracción del coste en un modelo más pequeño dentro de un año. Así que, en la medida en que eso represente algún tipo de nivel base que la gente, ya sabe, considere suficiente para el encaje del producto en el mercado para Muse, creo que simplemente continuaremos a través del desarrollo continuo de modelos, progresando en esa eficiencia. Lo que es, por supuesto, menos claro es que no creo que dentro de un año la mayoría de la gente quiera usar el nivel de inteligencia del modelo actual, porque eso también va a progresar. Así que creo que vamos a tener que trabajar en todas estas cosas, tanto las piezas de ingresos como el escalado de los diferentes aspectos de las mismas, así como progresar en el desarrollo del modelo. Toda la eficiencia para poder conocer, financiar y respaldar la expansión de la capacidad de cómputo y llegar a miles de millones de personas. Lo cual, de nuevo, queremos lograr lo antes posible. Parte de la razón por la que no estamos, ya sabe, cobrando a todos por adelantado por usar esto es que queremos establecer esta red Muse, y creemos que será más valiosa para las personas a escala cuando haya muchas personas y empresas utilizando Muse.
De esa manera, pueden colaborar y trabajar juntos. Creo que ese es realmente un estado muy importante alcanzar. Y es algo que nos entusiasma bastante. Y, de nuevo, no creo que haya muchas empresas en el mundo que estén bien posicionadas para poder hacer eso de la manera en que nosotros lo hacemos. Creo que estamos muy bien posicionados para hacerlo y planeamos avanzar en ello de forma bastante agresiva.
Y con esto concluye nuestra sesión de preguntas y respuestas. Sr. Bevagni, me gustaría devolverle la llamada. Gracias por acompañarnos hoy y esperamos volver a hablar con usted pronto.
Damas y caballeros, con esto concluye la conferencia telefónica de hoy. Gracias por su participación y ya pueden desconectarse.
Datos elaborados por La Dama del Dividendo a partir de múltiples fuentes financieras.