過去一年對Meta Platforms（META）股東而言並不好過：這家社交媒體及人工智能（AI）專家股價過去一年跌約9%，相比之下，標普500則升約21%。
最大逆風在於市場擔心Meta龐大的AI相關支出：投資者憂慮成本最終會壓縮公司利潤，並在長期上超過AI所帶來的好處。
然而，筆者認為這次拋售已過火。多項催化因素有機會在未來一年令Meta股價顯著上升，而市場似乎未有好好跟進；以下逐一檢視這些動力，以及為何筆者認為Meta Platforms現階段是一隻「大聲買入」股份。
1.頭頂雲端
上周科技界曾掀起一陣震動，原因是有傳Meta正打造自家雲基建業務，消息來自Bloomberg報道。若屬實，Meta將直接與行業領袖Amazon Web Services（AWS）、微軟Azure及Alphabet旗下Google Cloud競爭。
對雲營運商而言，除了按需求出售運算能力之外，另一個關鍵優勢，是能透過平台內建市場出售AI模型。Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI及Azure AI Foundry，均讓客戶在無須自行巨額投資基建下使用頂尖AI模型及服務；這一直為三大雲供應商帶來較Meta更大的優勢。若Meta成功打造自家雲服務，便有望令競爭環境回到同一水平。
Meta一直大手投資數據中心，以支撐AI願景；若能透過雲平台出售多餘算力，並推廣自家模型，將為Meta帶來重大助力，把其AI策略提升至另一層次。
2.大幅降低AI基建成本
今年壓在Meta頭上的最大問號之一，是公司在AI相關資本開支方面的進取程度：公司在第一季把預測範圍自原先的1,150億至1,350億美元，上調至1,250億至1,450億美元；當中大量支出用於擴建數據中心，支撐其AI計劃。部分投資者憂慮，Meta支出增速最終會快於龐大投資所能帶來的回報。
然而，BofA分析師Justin Pope指出，Meta的AI基建擴張實際上比市場預期更具成本效益。公司正努力於明年底前再增加14 gigawatts（GW）的算力，目前已有約1GW投入運作；該名分析師原先估算Meta每1GW算力的成本約為450億美元，但Meta一份內部備忘錄顯示，實際成本更接近220億美元。若這些數字「即使只大致接近真實」，Pope認為，Meta可能已「設計出一套遠低於華爾街預期、具顯著成本節省的方案」。
此外，Meta亦已聯手博通開發一系列Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）芯片；這類專門處理器專注於特定工作負載，提高效率並降低AI相關營運成本。據報首顆MTIA自家芯片Iris將於今年9月開始投產。
3.Muse Spark的反應
在去年Llama 4 AI模型反應冷淡後，Meta曾短暫退一步重新整隊；就在本周，公司發佈Muse Spark 1.1，而早期評價顯示這次產品頗受好評。這款最新多模態AI——為Meta AI助手提供動力——具備更進階的推理能力，並可處理更複雜流程；最新版本亦加入「agentic coding」功能，即在極少人類干預下自行撰寫、測試及除錯程式碼。
雖然最新模型在功能上仍落後於OpenAI及Anthropic，但Meta已明顯縮窄差距；更重要的是，其使用成本低於上述領先者：行政總裁Mark Zuckerberg已承諾為其尖端模型提供「極具競爭性」定價及「更可負擔的成本」。測試Muse Spark的開發者可免費使用模型，僅在超出特定使用量門檻後需支付費用。
這款新一代AI模型令Meta躋身頂尖玩家之列，而具攻勢性的定價策略必然會吸引一批認真的使用者。
是否屬「大聲買入」？
儘管上述多項重要發展及機會正不斷擴展，Meta目前估值仍低於多數「Magnificent Seven」同業：截至周四收市，該股約以不足23倍市盈率交易。
對一間具如此多勝算途徑的公司而言，這一價格相當吸引，亦是筆者認為Meta Platforms現階段屬「大聲買入」的原因。
作者：Danny Vena, The Fool
原文刊登於 HKMoneyClub
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