Meta (META.US) conferencia telefónica del tercer trimestre: Muse ya ha alcanzado un encaje producto-mercado, y el próximo año la eficiencia del poder de cómputo aumentará 10 veces.

Según información de Zhihu Caijing APP, Meta (META.US) registró ingresos totales de 64,6 mil millones de dólares en el tercer trimestre, lo que supone un aumento interanual del 26%. La guía de ingresos para el cuarto trimestre se sitúa entre 73 mil y 76 mil millones de dólares. El foco de la llamada se centró en el asistente personal inteligente Muse: en solo 1,5 meses superó los 10 millones de usuarios en EE.UU. y Canadá, con una tasa de uso diario de aproximadamente el 25%; las compras son el caso de uso principal, con un gasto promedio superior a 200 dólares por compra. La dirección espera que la eficiencia computacional mejore más de 10 veces el próximo año y planea diversificar las vías de monetización incluyendo suscripciones, comisiones por transacción y API empresarial.

En el tercer trimestre, Meta reportó ingresos totales de 64,6 mil millones de dólares, un 26% más que el año anterior. Los ingresos publicitarios sumaron 63,1 mil millones (también +26%) y otros ingresos del Family of Apps alcanzaron 1,1 mil millones (+59%). La ganancia operativa GAAP de ese trimestre fue de 13 mil millones de dólares, una caída del 37%, y el margen operativo fue del 20%, afectado principalmente por 9,9 mil millones en gastos legales relacionados con el acuerdo con varios fiscales estatales; descontando ese gasto, la ganancia operativa creció un 11% interanual.

La utilidad neta fue de 9,9 mil millones de dólares y la ganancia por acción de 3,83 dólares. El gasto de capital se ubicó en 34,9 mil millones, el flujo de caja libre fue negativo en 2,1 mil millones, y al final del trimestre había 82,4 mil millones en efectivo y valores negociables, con una deuda de 83,7 mil millones. El número de empleados superó los 66.000, una merma del 12% frente al segundo trimestre. La empresa también anunció la creación de una nueva clase de acciones sin derecho a voto, a distribuirse entre los accionistas actuales mediante un dividendo en acciones, con un efecto real equivalente a un split 2 por 1. Se espera que comiencen a cotizar a fines de enero de 2027.

El eje central de la llamada estuvo en el avance y rutas de monetización de Muse, el asistente personal inteligente de Meta. En 1,5 meses desde su lanzamiento, más de 10 millones de usuarios de EE.UU. y Canadá ya configuraron Muse, con una tasa de uso diario del 25%, más del doble del nivel inicial de Threads; las compras son el uso más frecuente, participando más de una cuarta parte de los usuarios y con un ticket promedio superior a 200 dólares. La dirección aclaró que Muse aún no fue lanzado globalmente, siendo la alta demanda de computo el principal limitante, aunque prevén que la eficiencia de costos por cómputo mejore más de 10 veces el año próximo, lo que permitiría la rentabilidad con ingresos a escala.

En cuanto al modelo de negocio, hay una capa gratuita base, y la monetización se logra a través de comisiones por transacción, suscripciones premium, API empresarial y Muse Code entre otras vías. El servicio unificado de suscripción Meta One sigue expandiéndose globalmente y ya supera los 15 millones de suscriptores y pruebas. Para empresas, la compañía apunta a 500 millones de pequeñas empresas autodefinidas, con el lanzamiento de Muse for Small Business y la vista previa de acuerdos entre asistentes personales, colaborando con Walmart, Stripe, Shopify y otros para establecer estándares de comercio basado en agentes.

En perspectivas, Meta pronostica ingresos para el cuarto trimestre entre 73-76 mil millones de dólares, gasto de capital para todo 2026 entre 135-145 mil millones y gasto total entre 175-179 mil millones (contando los 9,9 mil millones legales). Se espera que las pérdidas de Reality Labs se reduzcan a unos 15 mil millones el año próximo. La dirección no ofreció guía de ingresos específica para 2027, pero señaló que la inversión en IA ya aporta incrementalmente al negocio principal mediante mayor engagement, mejores recomendaciones y mayor eficiencia en monetización. Se prevé un crecimiento sostenido de ingresos para todo 2027.

En avances de publicidad con IA, la arquitectura generativa de búsqueda cubre ya cerca de un cuarto del tráfico de feed no conectado y la mitad del tráfico en Reels. La expansión del modelo GEM produjo mejoras del 1% al 1,7% en conversiones externas y de 9,6% en conversiones de publicidad de apps. Cerca de 10 millones de anunciantes usan herramientas generativas de IA para creatividad publicitaria, y los ingresos anualizados por ads colaborativos ya superan los 15 mil millones.

A continuación el acta de la conferencia de resultados del tercer trimestre de 2026 de Meta Platforms:

Intervenciones de directivos

Mark Zuckerberg

Fundador, presidente y CEO

Bien. Hola a todos, gracias por acompañarnos hoy. Han sido meses agitados y muy emocionantes. Actualmente, nuestro Family of Apps es usado diariamente por 3.640 millones de personas; la interacción en Facebook e Instagram alcanzó máximos históricos, impulsada por el fuerte crecimiento del video. Los usuarios activos mensuales de Threads ya superan a X, y siguen creciendo rápido. El volumen de mensajes en WhatsApp estableció nuevos récords y la plataforma se acerca cada vez más a ser un eje para nuestro asistente inteligente.

En los últimos meses, alcanzamos varios hitos en nuestra meta de “llevar la inteligencia súper personal a cada persona”. Nuestro asistente inteligente Muse es uno de los lanzamientos de producto más exitosos de la historia. Presentamos Muse Wonder como nuestro primer modelo avanzado y lanzamos diversos dispositivos y accesorios integrados con Muse, incluida la nueva línea de anteojos de audio.

Llevamos más de un año conversando sobre la visión de inteligencia súper personal. Queremos ayudar a que toda persona disponga de un asistente potentísimo que conozca sus metas, ayude a lograrlas y mejore su vida en la forma que elija: optimizando relaciones, ahorrando tiempo, dinero, lanzando emprendimientos y nuevas creaciones, o cualquier otra cosa que se proponga. Muse es la expresión tangible de esa visión. La infraestructura tecnológica de base ya la tenemos. Hay mucho por hacer, pero estamos muy bien posicionados para escalar.

En solo 1,5 meses, Muse superó los 10 millones de usuarios en EE.UU. y Canadá. El crecimiento sigue siendo robusto, encabezando casi todos los días la App Store. Interacción y retención también arrancaron fuerte: cerca del 25% de quienes configuraron Muse lo usan a diario. En los early adopters, cuanto más tiempo usan Muse, mejor es la retención. Como comparación, esto es más del doble del arranque de Threads y superior a lo visto en otras apps de IA.

La principal aplicación de Muse es el shopping: más de un cuarto de los usuarios compran, con un gasto promedio que supera los 200 dólares. Según Plaid, nunca vieron tanta actividad de sus conectores en otro servicio. En la primera semana, debimos trabajar con Stripe para elevar el crédito por el inesperado volumen de transacciones.

Fuera del shopping, los conectores más usados son los de productividad personal y la integración de Muse con otros servicios propios como e-mail y calendarios. Esto demuestra la relevancia de la Muse Secure VM, construida con prioridad en privacidad y seguridad de avanzada. Pronto lanzaremos Muse Confidential VM, donde ni Meta tendrá acceso a tus datos.

Además, Muse Wonder permitió mejoras en calidad, engagement y retención, lo que muestra que el avance en inteligencia elevará aún más la experiencia de Muse. Ahora que logramos un claro product-market fit, entramos en una etapa más operativa centrada en escalar. Ahora debemos ampliar alcance, crecer ingresos y optimizar el costo computacional.

Las aspiraciones son llevar Muse a miles de millones de personas. Es tanto un objetivo de misión como una estrategia. Desde la misión, creemos firmemente en poner la inteligencia súper personal en manos de todos como camino a un futuro próspero y seguro, empoderando a cada individuo.

Desde los valores, expandir esta capacidad masivamente es el mayor bien que podemos hacer. Estratégicamente, pensamos que una red de miles de millones de Muse coordinados podrán lograr mucho más para individuos y empresas trabajando en conjunto. Por eso buscamos construir esa red a gran escala cuanto antes.

Desde el negocio, el ingreso promedio por usuario de nuestro Family of Apps ronda los cientos de dólares anuales; estimamos que Muse supere esto, dada la actual actividad comercial observada (me refería recién a los usuarios de Muse y sus ingresos asociados al Family of Apps). La monetización combinará diversos componentes: el producto será gratis para la mayoría, desarrollaremos herramientas y cobraremos comisiones por facilitar transacciones, expectativas puestas en que esto sea abonado desde el sector empresarial.

Quienes busquen modelos más avanzados o uso extendido de tokens, podrán suscribirse y pagar directamente. Empresarios que deseen funcionalidades adicionales para hacer crecer sus negocios con Muse, o empresas que quieran que sus empleados adopten Muse, también accederán bajo suscripción paga. Para los que deseen que Muse mejore la personalización del contenido y la calidad publicitaria en plataformas Meta, podrán interconectar estas experiencias.

Sobre el cómputo, estamos construyendo la capacidad para atender a más de mil millones de personas en los próximos años. Por ahora, operar Muse tiene un elevado costo computacional, pero anticipamos mejorar esa eficiencia más de 10 veces el año próximo, lo que permitirá rentabilidad con ingresos en escala. Si la eficiencia sigue mejorando a tal ritmo, Muse podría generar grandes márgenes por largo tiempo. El músculo de nuestro core business nos permite invertir para escalar Muse antes de requerir rentabilidad, y creemos que ninguna otra empresa está mejor posicionada que nosotros para ejecutar esta estrategia.

Otro aspecto del costo computacional: como el entrenamiento de modelos es un costo fijo altísimo, ahora que tenemos modelos de punta, queremos aprovechar y servir la mayor cantidad de demandas de inferencia de alto margen posible. Por eso construimos la plataforma empresarial Meta bajo el liderazgo de CJ Desai. Muse Wonder y modelos más avanzados servirán también fuera de la red Muse: APIs, Muse Code y otros servicios para empresas.

Nuestra característica de negocio fundamental es la variedad de aplicaciones útiles para la capacidad computacional. Predecir exactamente el impacto de la red Muse, la plataforma empresarial y la evolución de Muse Wonder o sucesores en nuestra tasa de crecimiento básico es complejo. Pero al diversificar las formas de desplegar estos modelos, maximizamos chances de que alguna o varias opciones superen ampliamente nuestras expectativas.

Servir a otras empresas es solo una arista: todavía no hemos encontrado el límite al rendimiento que la capacidad computacional puede aportar a nuestro core business. Ya hemos implementado evaluaciones con Muse Wonder para mejorar la efectividad de nuestros sistemas de recomendación y publicidad. Con modelos más avanzados próximos, espero ver aceleración de mejoras en estos sistemas.

Ahora, sobre los modelos: Muse Wonder es actualmente state-of-the-art en dimensiones clave para inteligencia súper personal. Esto confirma que entrenar modelos propios es crucial para la mejor experiencia. Más allá de Muse, desde abril, los nuevos modelos de Meta AI han duplicado el engagement por usuario.

Muse Wonder es nuestro lanzamiento más relevante, pero estoy orgulloso de la velocidad de ejecución. En los pasados meses, publicamos Muse Spark 1.2 y 1.3, Muse Code, dos modelos open weights (Muse Glimmer y Muse Spark Open) y Muse Voice. Mirando adelante, el rápido progreso en IA nos lleva a avanzar tanto en modelos de frontera como en su miniaturización eficiente orientada a asistentes personales. Mi visión: la escala permitirá construir inteligencia súper personal, y estamos subiendo peldaños en ese camino. Ya estamos desarrollando modelos post-Muse Wonder, más grandes y poderosos, y modelos pequeños capaces de igualar su nivel a mejor eficiencia.

En personal superinteligente, Reality Labs también puso a Muse como máxima prioridad. El mes próximo, Muse debutará en los anteojos Meta, avanzando hacia ese objetivo. La gente ya disfruta de funciones existentes como música, llamadas, cámara y listening. Pero esperamos que, con el tiempo, Muse y la inteligencia súper personal full time sean lo central de la experiencia.

Muse es también el eje del modelo de negocios para anteojos. Remarco: nuestra misión y estrategia es servir a todos. Queremos poner el poder tecnológico al alcance de cualquiera, por eso el hardware tiene precios que no buscan altas ganancias, sino impulsar una adopción masiva sobre la que construiremos el software y el negocio de inteligencia. Las ventas crecen rápido y, con Muse, prevemos aumento de suscriptores pagos y mejora sustancial en ese negocio.

En Connect compartí también nuestro cambio en realidad virtual: solo lanzaremos nuevos dispositivos al lograr auténticos saltos cualitativos, como los nuevos anteojos Meta VR, la primera experiencia total en anteojos VR de la historia. Sigo convencido de que la integración de holografía y realidad física en anteojos cotidianos llegará primero vía VR, aunque priorizaremos el desarrollo de inteligencia personal antes de reinvertir fuertemente en VR. Por todo esto, esperamos que Reality Labs mejore sus cuentas; en 2027 la pérdida operativa bajaría a unos 15 mil millones y la rentabilidad llegaría después.

Por último, quiero hablar brevemente de la velocidad que estamos experimentando. Siempre encaramos el aprendizaje rápido como parte de nuestro ADN para servir mejor a usuarios a gran escala, pero últimamente todo viene acelerándose. Desde el año pasado lanzamos Edits (ya con más de 50 millones de usuarios activos), Forum y Seller (acelerando con equipos pequeños), y Muse pasó de idea en un pizarrón a producto exitoso en apenas 8 meses. Próximamente lanzaremos Muse Charm, que verá la luz en menos de un año desde su concepción hasta estar en los bolsillos de la gente.

Me siento orgulloso de lo que estamos logrando construir. Hay muchas visiones distintas de futuro, pero en Meta creemos que el futuro pertenece a todos y dar poder a la gente es el camino. Esto es fundamental. Hace falta al menos una compañía militando estos ideales, pero no es solo cuestión de ideas sino de ejecución, así que agradezco a todos los que trabajan duro por hacer que todo esto llegue a miles de millones alrededor del mundo. Como siempre, gracias a cada uno que nos acompaña en el recorrido.

Ahora le cedo la palabra a Susan.

Susan Li

Directora financiera (CFO)

Gracias, Mark, y buenas tardes a todos. Iniciemos con el desempeño por segmento. Salvo que se aclare lo contrario, todas las comparaciones son interanuales. Los ingresos totales del Family of Apps fueron 64,2 mil millones (+26%). Los ingresos por anuncios en Family of Apps crecieron 26% (63,1 mil millones) tanto en dólares como en moneda constante. La cantidad total de anuncios servidos creció 10% en el trimestre, con crecimiento sano en todas las regiones por mayor engagement y optimización de la carga publicitaria. El precio promedio mundial subió 14% gracias a una mejor performance de los avisos y a la mejora macro respecto al año pasado, compensado en parte por el fuerte crecimiento del volumen de impresiones desde superficies y regiones de menor monetización.

En Family of Apps, otros ingresos ascendieron a 1,1 mil millones (+59%), principalmente por pago de mensajes en WhatsApp y suscripciones. En Reality Labs, los ingresos fueron de 443 millones (-6%), afectados por menores ventas de Quest, parcialmente compensadas por el crecimiento de los anteojos con IA.

Ahora los resultados consolidados: ingresos totales de 64,6 mil millones (+26% en ambas mediciones). El gasto total sumó 51,6 mil millones (+68%), incluyendo los 9,9 mil millones en gastos legales del acuerdo multijurisdiccional de agosto de 2026. El aumento se debe a costos legales, de infraestructura y por tokens de IA de terceros. Los mayores costos de infraestructura son impulsados por mayor gasto en nube ajena, depreciaciones y costos de operación de datacenters. Al cierre del trimestre había más de 66.000 empleados, 12% menos que el Q2, por los despidos de mayo de 2026.

El ingreso operativo GAAP del trimestre fue 13 mil millones (-37%), con margen operativo del 20%. Sin incluir el gasto legal, la ganancia operativa subió 11%. La tasa impositiva fue 24%, por encima del guidance, principalmente por la porción no deducible del gasto legal. Utilidad neta: 9,9 mil millones (3,83 USD por acción).

El gasto de capital (incluyendo pagos principales de leasing) fue 34,9 mil millones, impulsado por inversiones en servidores, datacenters y redes. El flujo de caja libre fue negativo en 2,1 mil millones. Al cierre: 82,4 mil millones en efectivo/valores y 83,7 mil millones en deuda.

Pasando al desempeño del negocio: dos impulsores principales de ingresos: entregar experiencias atractivas para la comunidad y monetizar eficazmente con el tiempo ese engagement. En el primer ítem, seguimos viendo mejoras importantes en los sistemas de recomendación. En Instagram, el tiempo de uso por usuario del tercer trimestre fue récord, con crecimiento de doble dígito, mismo impulso fuerte en Reels y Feed. En Facebook, las horas vistas de Reels fueron récord tanto globalmente como en EE.UU., también con doble dígito anual. En Threads, el tiempo de uso por usuario creció más de 20%. El crecimiento de engagement deriva de mejoras en relevancia, personalización y actualidad del contenido recomendado.

Nuestra inversión en los motores de recomendación para retrieval y ranking sigue rindiendo en Instagram y Facebook. Por ejemplo, en Instagram Reels, los lanzamientos de relevancia en Q3 elevaron el tiempo de vista en más del 4%, gracias a una arquitectura mejorada de modelos—que ahora rankea un set de Reels en conjunto, en vez de uno a uno—y a la incorporación de señales de duración más ricas.

En Facebook Feed y Reels completamos el rollout de la nueva arquitectura generativa de retrieval inspirada en LLMs, que indexa contenido semánticamente y genera recomendaciones potenciales, ayudando a que el sistema descubra contenido relevante antes de que acumule engagement. Esta arquitectura ya cubre un cuarto del tráfico no conectado en feed y la mitad de Reels, lo que subió el watch time un 1% en Reels.

Este trabajo en recomendaciones permite contenido más fresco y personalizado. Hoy, casi el 45% de Instagram Reels recomendados se publicaron hace menos de un día (+11 puntos frente a Q2). En Facebook Reels duplicamos el historial que pueden usar los modelos de ranking, lo que subió otro 1% el tiempo de reproducción de Reels en EE.UU.

Los LLMs también nos ayudan a entender mejor el contenido. Seguimos procesando diariamente posteos públicos de Instagram con sistemas basados en LLM, mejorando el engagement con los resultados de búsqueda en 1% trimestral.

En este trimestre empezamos a migrar los modelos de comprensión de contenido a la familia propia de modelos Muse. En test offline, superaron a los modelos anteriores, reduciendo el costo de procesamiento de contenido en Instagram, Threads, Facebook y publicidad en más del 80%. Al controlar más esta capa tecnológica, tenemos mayor flexibilidad para innovar en lo clave para la personalización.

Segundo motor de ingresos: mejorar la eficiencia de monetización. Aún queda mucha oportunidad para potenciar el negocio de las empresas que usan nuestros servicios. En sistemas publicitarios, seguimos impulsando mejores resultados con modelos predictivos más profundos, que comprenden mejor al usuario y ofrecen anuncios más afines, mientras hacen más eficiente la infraestructura. El trimestre pasado lanzamos el Meta Generative Recommender, que usa LLMs para inferir sobre creatividades y preferencias, prediciendo el mejor anuncio para cada uno.

En Q3 incorporamos este método generativo en Facebook Feed, lo que mejoró cerca de 2% la tasa de conversión en los segmentos objetivo. También extendimos el modelo GEM a más superficies, obteniendo boosts de 1% a 1,7% en conversiones fuera de la plataforma y de 9,6% en conversiones de ads para apps.

Seguimos expandiendo el sistema de retrieval eficientemente. En Q3, las mejoras de Andromeda—mayor complejidad y throughput del modelo—incrementaron la tasa de conversión en Facebook 1,4%. También usamos IA para simplificar la administración de campañas a los negocios, creación de piezas y aprovechar oportunidades de performance.

El asistente comercial Meta AI está convirtiéndose en un socio más proactivo y capaz para los anunciantes. Calculamos que quienes siguen sus recomendaciones logran casi un 5% más de conversiones al mismo costo por acción, y aumentan el gasto publicitario en 9%, mientras que los que no lo hacen rinden en línea con la media. Estamos lanzando más capacidades: insights creativos, contexto de negocio y más automatizaciones, permitiendo planificar, crear y optimizar campañas conversacionalmente, gestionar tareas y recibir alertas, todo manteniendo el control mediante aprobaciones y previews.

Comparto un caso: Simply Organic Maple (VT), una empresa familiar de jarabes de maple, usó el Asistente de IA para mejorar sus mensajes de campaña. Luego de implementar el consejo de ensayar textos más largos y descriptivos, las ventas subieron 57% y el costo por compra bajó 36%. El mejor anuncio editado triplicó el retorno publicitario, +52% vs. el original.

La adopción de herramientas generativas para creatividades publicitarias también sigue creciendo: en el trimestre, casi 10 millones de anunciantes usaron al menos una. El uso de generación de video creció 25% contra el trimestre anterior, en parte por la reducción de tiempo entre cargar una imagen y tener el video generado a solo segundos. También ampliamos las oportunidades cruzadas con creadores: el producto de anuncios colaborativos, que permite co-publicidad entre marcas, creadores y otras empresas, casi duplicó su volumen interanual y ya supera los 15 mil millones en ingresos anualizados.

En el trimestre completo también llevamos el Creator Marketing Hub a todos los anunciantes a nivel global, centralizando discoverability, organización de contenidos y anuncios colaborativos; ya hay más de 10 millones de creadores allí. Estamos integrando el Asistente AI para permitir a los anunciantes buscar creadores conversacionalmente, elegir piezas para utilizar en ads conjuntos y recibir guía práctica en el flujo de trabajo.

Fuera de la publicidad, trabajamos en más formas de monetizar engagement en nuestro ecosistema. En septiembre anunciamos la expansión global de Meta One, la plataforma de suscripciones para consumidores, creadores y empresas. Meta One se despliega gradualmente, abarca más de 50 funciones de Instagram, Facebook y WhatsApp, incluyendo Meta Business Agent y Meta AI; ya supera los 15 millones entre abonados y pruebas. La experiencia básica de las apps y de Meta AI se mantendrá gratuita, y la subscripción aportará habilidades avanzadas y mayor uso de IA.

Adicional a la monetización de servicios existentes, estamos construyendo nuevas experiencias e ingresos alrededor de los asistentes para consumidores. Mark ya mencionó el primer empuje visto con Muse. Los usuarios hallan muchos motivos para usarlo: las tres categorías principales son shopping, productividad personal y creatividad. Nos entusiasma mucho ver la diversidad de casos de uso, en especial comercio, donde sobre 25% de los usuarios semanales activos participan.

Si bien la prioridad de corto plazo es aumentar la adopción y la cobertura de Muse, ya visualizamos varias vías de monetización a partir de suscripciones. También notamos gran potencial en expandir Muse a pequeñas empresas: según una encuesta reciente, al menos 500 millones de pymes se autodefinen usando Family of Apps para ganar clientes e ingresos. Muse puede ayudar a estos negocios a captar nuevos clientes y operar eficientemente, mientras ayuda a las personas concretar compras. Con el tiempo, asistentes de consumidores y empresas podrán conectar directamente y comerciar alrededor de servicios pagos y soluciones para negocios.

Además del crecimiento, nuestro foco es construir economías unitarias sustentables. El alto consumo computacional de Muse implica que crecer la base de usuarios requiere fuertes inversiones y prevemos que el costo total aumente. Al mismo tiempo, la eficiencia del costo computacional debería mejorar al menos 10 veces en 2027, gracias al mejor uso de capacidad ociosa, modelos y optimización de inferencia. Escalando ingresos, estas eficiencias nos dan confianza en que construiremos un negocio muy rentable con los años.

Pasemos ahora a nuestras guías financieras. Para el cuarto trimestre de 2026, prevemos ingresos totales de entre 73 y 76 mil millones de dólares. El forecast asume los tipos de cambio actuales, lo que representa un viento en contra de 1% en términos interanuales de ingresos por FX.

En gastos y capital: subimos la guía para incluir los 9,9 mil millones de gastos judiciales ya contabilizados en el tercer trimestre. Ahora prevemos gasto total 2026 de 175-179 mil millones. Excluyendo ese gasto legal, seguimos proyectando ingreso operativo en 2026 por encima de 2025. Por segmento, prevemos que las pérdidas de Reality Labs bajen respecto a 2025 a un rango de 18-19 mil millones.

El capex para 2026 (incluyendo pagos por leasing) estará entre 135-145 mil millones, rango ajustado desde los 130-145 mil millones previos. Si no hay cambios en el marco tributario, la tasa de impuesto de Q4 estará entre 15% y 17%.

Además, monitoreamos casos legales y regulatorios activos que pueden impactar nuestro desempeño, como la creciente inspección sobre temáticas adolescentes, con varias demandas programadas en EE.UU. para los próximos meses.

Sobre el futuro más allá de 2026, estamos evaluando el presupuesto y plan de capacidad para el año próximo, pero anticipamos continuar invirtiendo activamente para sostener el crecimiento del core business y las iniciativas de IA emergente. Las capacidades actuales y la capacidad prevista de activarse nos dan flexibilidad para asignar recursos entre entrenamiento de modelos, crecimiento base y desarrollo de nuevos productos.

Las inversiones en IA ya están generando ingresos incrementales significativos gracias a mayor engagement, mejores recomendaciones y más eficiencia de monetización. Además, la inversión en MSL está sentando las bases para liberar nuevas fuentes de ingreso y potenciar toda la compañía. Aclaramos que el retorno de estas apuestas será más lento que el core business, pero el rango de oportunidades y eficiencia interna nos hace confiar en el potencial a largo plazo. No brindamos guía de ingresos para 2027, pero estas inversiones, junto a la evolución de productos y modelos, permitirán sostener fuerte crecimiento los 12 meses del año.

Seguimos enfocados en mejorar la rentabilidad de Reality Labs. Como dijo Mark, en 2027 prevemos pérdidas cercanas a 15 mil millones, al priorizar otras áreas—en especial IA—en la reasignación de inversiones.

Hoy también anunciamos la creación de una nueva clase de acciones sin derecho a voto, a repartirse mediante un dividendo accionario entre todos los accionistas existentes. Por cada acción ordinaria poseída, se dará una acción sin voto, equivalente a un split 2:1. Esperamos que se negocie desde fines de enero de 2027.

En resumen, sostuvimos el impulso del negocio en Q3, logramos buenos resultados en publicidad y engagement, y estamos muy motivados por el progreso en la inteligencia súper personal.

Abrimos ahora el turno de preguntas.

Preguntas y Respuestas

Brian Nowak

Morgan Stanley Research

Tengo dos preguntas: una sobre Muse y otra sobre negocios empresariales. Primero, felicitaciones por el éxito de Muse. Pero al analizar el comportamiento de los usuarios y el producto, ¿podrían comentar sobre las restricciones más visibles para el crecimiento a futuro, como capacidad, eficiencia de modelos, infraestructura, etc.? ¿Qué limitantes esperan poder resolver de cara a maximizar el crecimiento de usuarios?

La segunda es sobre negocios empresariales. Mark, ¿podrías explicar brevemente tu visión para la oferta de productos empresariales de Meta y los factores clave de valor que buscan entregar a quienes adopten estos servicios?

Mark Zuckerberg

Fundador, presidente y CEO

Sí, puedo responder ambas y Susan podrá complementar. Sobre Muse, destaco que aunque ya superamos los 10 millones de usuarios en EE.UU. y Canadá, el mayor limitante hasta el momento es que, siendo un servicio intensivo en cómputo, todavía no lo lanzamos globalmente. Parte del motivo es optimizar según cada mercado y trabajar en integraciones, pero también necesitamos asegurar eficiencia antes de escalar.

Esto tiene pro y contras. Por el lado positivo, lograr que 10 millones lo usen y se registren en solo seis semanas es más impresionante considerando que está restringido a unos pocos mercados grandes. Si lo volcamos globalmente, ese número sería enorme. Pero a su vez, primero debemos mejorar la eficiencia para hacerlo sostenible.

La eficiencia computacional es clave: debemos construir la capacidad necesaria para servir a mil millones de usuarios (si llegamos a ciertos objetivos de eficiencia), aunque aún falta trabajo para lograrlo. Esto será una limitante importante en 2027.

Además, queremos generar negocio en torno a Muse. Por eso me distingo: reducir el costo computacional y la mejora de eficiencia van de la mano con la viabilidad comercial. Soy optimista, pero es una tarea necesaria.

Por otro lado, hay que seguir aumentando el valor del producto, principalmente mediante nuevos modelos. Empezamos con Muse Spark como modelo gratuito, luego sacamos Muse Wonder al tier pago. Sabemos que Wonder funciona mucho mejor, así que ya preparamos una versión más eficiente para llegar a más gente. Imaginando nuevas iteraciones, cuando tengamos modelos mucho más inteligentes y capaces de resolver más problemas a precios más bajos, la propuesta será aun más valiosa para la gente. Eso nos entusiasma mucho.

Sobre el costado empresarial—y ambas áreas se vinculan—los productos de empresa inmediatos son la API de modelos y Muse Code. Ya tenemos asistentes empresariales creciendo rápido y nos entusiasma sobre su potencial. A largo plazo, queremos una red Muse de inteligencia empresarial. Los asistentes comerciales ayudan con ventas y soporte, como ya explicamos en llamadas previas.

Vemos mucha gente usando Muse, sobre todo en pequeñas empresas. Creemos que hay oportunidad de crear un asistente que ayude a automatizar buena parte de tareas difíciles, tediosas y no centrales al abrir un emprendimiento. Eso es una gran cosa.

Además, imaginamos una versión de Muse no solo para uso personal sino para entornos empresariales, colaborando entre sí y con los equipos. Encima de eso, la visión de la red Muse: que Muse deje de ser solo un juego individual (cada uno con su Muse), sino que puedan colaborar entre familiares, amigos o interactuar con los agentes de las empresas cuando quieran comprar algo. Esto tendrá muchísimo valor en escala.

Estoy muy entusiasmado con todo esto. Los casos empresariales serán clave, pero también supondrán experiencias valiosas para el usuario final; me entusiasman ambos frentes.

Susan Li

Directora financiera

Quisiera sumar a las palabras de Mark sobre empresas. La IA está reinventando el sector empresarial hoy, y desde nuestro punto de vista, las grandes consultoras tradicionales no tienen este terreno ganado. De hecho, muchas empresas líderes hoy en IA ni existían hace algunos años. Nosotros hemos invertido mucho en modelos competitivos que pueden beneficiar a todo tipo de clientes, desde pymes a grandes compañías. Ya hay 500 millones de empresas usando nuestros productos.

Confiamos en que la IA cambiará radicalmente la operación empresarial. Todo tipo de organizaciones la usarán para desarrollo, productividad, ventas, marketing y atención al cliente. Tenemos activos diferenciales: modelos, infraestructura, alcance global y vínculos de larga data con empresas. Aspiramos a diversificar ingresos con modelos de suscripción y API/mensajería de pago, entre otros. Visualizamos el de empresas como un mercado a desarrollar durante años, y vamos a invertir según la demanda y el market fit del producto.

Eric Sheridan

Goldman Sachs Research

Sobre el commerce con agentes, ¿cómo abordan como empresa las fricciones de que agregadores o proveedores no quieran permitir interacciones entre asistentes inteligentes y sus plataformas/servicios? ¿Cómo equilibran esa resistencia y qué cambios ven a mediano plazo en la dinámica agents vs servicios?

Segundo, ahora que anunciaron una nueva clase accionaria, ¿alguna novedad en cómo ven optimizar la estructura de capital y fuentes de financiamiento para aprovechar la oportunidad de IA en los próximos años?

Mark Zuckerberg

Fundador, presidente y CEO

Puedo tomar la primera pregunta. Ahora mismo vemos que la gran mayoría de las empresas están muy entusiasmadas en participar, ya que ven una nueva oportunidad tanto de aumentar ventas como de mejorar la experiencia del cliente, e incluso atraer nuevos usuarios. Habrá diferencias en la velocidad de adopción según cada sector, y nuestra estrategia irá evolucionando con base en los avances. Pero debo decir que estamos positivamente sorprendidos por la cantidad de empresas que no solo quieren que Muse mejore el uso en sus plataformas sino que nos contactan activamente para integrarse. Es una muy buena señal.

No todos van a querer ser early adopters y está bien. Trabajaremos con cada uno bajo condiciones que tengan sentido para ellos. Pero con el tiempo, esto acabará siendo valioso para todos y vamos por buen camino.

Susan Li

Directora financiera

Quiero sumar dos respuestas. Primero, pienso que los agentes serán clave en la evolución del comercio digital y todos deberán adaptarse. Muchas empresas están ansiosas por asociarse con nosotros; otras, razonablemente, quieren proteger la relación directa con sus clientes. Con el tiempo, creo que el sector migrará de asistentes tratando de navegar interfaces humanas a una era de intercambios más estructurados, vía API certificadas, alianzas entre agentes autorizados o interacciones directas entre asistentes personales de usuarios y de empresas.

Estamos sentando bases para esos estándares. Este mes mostramos el protocolo de asistentes personales, un estándar abierto entre Muse y la inteligencia empresarial de Meta, desarrollado junto a aliados de la industria como Sierra, Walmart, Stripe, Shopify y más. El protocolo define cómo los asistentes personales interactúan de modo seguro y efectivo con los agentes comerciales, asegurando controles apropiados.

La adopción será progresiva y llevará tiempo; muchas experiencias seguirán siendo IA asistida antes de ir a plena autonomía. Pero, a medida que los agentes demuestren valor incremental y seguridad, más empresas se entusiasmarán en sumarse.

Sobre la nueva clase de acciones: la idea es habilitar un vehículo cotizable en bolsa sin voto, usando esas acciones para capital, compensación, adquisiciones y fines generales, preservando el control de las clases existentes. Creemos que esto mantiene el control fundacional y agrega herramientas para fondearnos e invertir donde vemos enorme impulso de IA. Aún no estamos anunciando financiamiento específico, pero crear la estructura es prudente para acceder a fuentes diversas.

Douglas Anmuth

J.P. Morgan Research

Dos preguntas. Primero, sobre los cambios en commerce con agentes: ¿cómo visualizan la transición a transacciones basadas en permisos y agent-to-agent? ¿Qué podrá liberar esto a futuro?

Segundo, sobre costos y capex de cara a 2027, ¿pueden compartir alguna orientación para pensar la evolución? Mencionaron maximizar capacidad este y el próximo año, y luego ganar flexibilidad en 2028.

Susan Li

Directora financiera

Gracias Doug. Sobre lo primero, es difícil predecir perfectamente, pero llevará tiempo y será desigual. Al usar Muse, uno nota que sería mucho mejor si pudiera interactuar sin fricción con los agentes empresariales del otro lado. Si el agente maneja la llamada, sería mucho más fácil para la empresa.

El rasgo único de Muse es el nivel de proactividad que muestra actuando en mi nombre: le das una tarea y la ejecuta, superando obstáculos y encontrando nuevos caminos. Creo que esto, que tanto asistentes personales como empresariales tengan esa proactividad, permitirá que más transacciones o actividades se concreten, a diferencia de hoy donde el usuario debe accionar. Que Muse busque, actualice y ejecute por mí—o que asista periódicamente—será un nuevo marco mucho más activo para los agentes.

Sobre 2027, estamos en las primeras etapas de planificación presupuestaria y de capacidad. Evaluamos propuestas de inversión de distinto perfil de retorno y buscamos financiarlas dentro del objetivo financiero general. Es dinámico y todavía temprano; en la llamada del Q4 normalmente ofrecemos más detalles específicos.

Justin Post

BofA Securities Research

Dos preguntas. Mark, ahora que tienen un modelo interno tan potente y mucho por aplicar, respecto a publicidad, tras la reestructuración AI, ¿cuánto espacio de mejora queda con ese nuevo modelo?

Susan, mencionaste fuerte crecimiento de ingresos en 2027, ¿eso será todo publicidad o incluye nuevos ingresos de AI?

Susan Li

Directora financiera

Respondo ambas. Primero, la publicidad viene años beneficiándose tanto de modelos ML tradicionales como de la nueva generación AI. Hay tres grandes temas aquí. El primero es nuestro roadmap tradicional de mejoras de performance basado en ML, que sigue siendo robusto. Solapando con la perspectiva 2027, sin guía específica, pero nuestras inversiones en engagement y advertising nos dan confianza de seguir creciendo ahí.

Segundo, estamos entusiasmados con las nuevas apuestas de investigación para infraestructura AI más centrada en LLMs, para entender preferencias y engagement, lo que permitirá nuevas mejoras en rankeo y recomendaciones.

Tercero, prevemos que las herramientas generativas serán cada vez más valiosas para los anunciantes vía el paquete Advantage+, haciéndoles más fácil generar creatividades, convertir imágenes en video, audio, etc.—todo buscando mayor personalización en los anuncios. En suma, vemos espacio de crecimiento importante en estos tres ejes.

Sobre la segunda pregunta: nuestro plan de inversión 2027 apunta principalmente a publicidad y engagement, pero también estamos construyendo nuevos negocios de AI. Estos ingresarían como ingresos incrementales en 2027 y escalarán con el tiempo, incluyendo suscripciones, transacciones y monetización adicional, tanto para usuarios como para empresas. Si bien muchas de estas oportunidades están en fase inicial, tenemos un historial fuerte de escalar productos hacia miles de millones de usuarios y esperamos que AI traiga diversificación de ingresos relevante a medida que evoluciona.

Mark Shmulik

Bernstein Research

Mark, tras el evento Connect, da la impresión de que la compañía está viviendo una era nueva con Muse como eje central. ¿Creés que así es? ¿Y cómo cambiaría eso la organización y los resultados?

Susan, es llamativo el ritmo de lanzamientos y que la vertical para empresas se haya anunciado antes que la de pymes. ¿Podés compartir más detalles sobre la ampliación de productos para pymes?

Mark Zuckerberg

Fundador, presidente y CEO

Sí, en síntesis. Más de un año atrás ya publiqué la nota de visión marcando la inteligencia súper personal como la estrella guía del trabajo en Meta. Esto cuadra con nuestros 20 años de historia apostando a empoderar individuos y conectar gente. Llevar esa tradición a la ola AI queda expresado en la meta de entregar el poder de la inteligencia personal a todos.

Este proyecto ya lleva tiempo (la formación del laboratorio MSL fue por esta visión: modelos propios para asistentes personales, experiencia de punta alto a punta), y está cristalizándose tanto en software como hardware, con anteojos y dispositivos. Son apuestas a largo plazo para brindar experiencias de punta a miles de millones; tengo confianza en que, si continuamos bien ejecutando, el negocio vendrá solo y el impacto será enorme. Estoy orgulloso del equipo por la ejecución.

Susan Li

Directora financiera

Gracias, Mark. Sobre Muse para pymes: lo lanzamos a fines de septiembre como una expansión de habilidades para Muse, no como un producto separado. Permite conectar fácilmente la cuenta de Instagram del negocio, los analytics, la página de Facebook o la cuenta publicitaria de Meta, así como decenas de integraciones relevantes (Shopify, QuickBooks, Canva, etc.). Muse ya puede comprender qué vende la empresa, su tono de marca y las preguntas de sus clientes.

Muse puede accionar: analizar campañas, escribir respuestas a clientes, marcar problemas, crear borradores, etc. Estamos escuchando activamente a las pymes para identificar los casos de mayor valor. Vemos casos frecuentes de optimización de anuncios, gestión de DMs, sincronización de sitio según inventario y novedades y balance de cargas en el staff. Analizamos bien estos usos para que nuevas funciones de Muse sumen más valor y eficiencia para pymes.

Tenemos puntos de contacto únicos: como dije, hay 500 millones de pymes usando Family of Apps. Mucha inversión del lado consumidor ayudará a potenciar los negocios pequeños y medianos, y tenemos excelentes canales para distribuir oportunidades. Estamos entusiasmados y vemos la transición a IA como una gran oportunidad también para empresas.

Ross Sandler

Barclays

Mark, podrías detallar algunas métricas clave sobre el costo actual por usuario de Muse y cómo ven que esa curva baje a futuro? ¿Qué están haciendo para reducir esos costos?

Susan Li

Directora financiera

Con gusto. Mark puede sumar si falta algo. Hoy no tenemos datos específicos públicos sobre costo por usuario de Muse. Lo que está claro es que es intensivo en computo, y aumentar la eficiencia será clave para escalar y lograr nuestro objetivo.

La eficiencia se trabaja en varias dimensiones: usar capacidad ociosa de computo fuera de horas pico, modelos más pequeños, optimización de inferencia y maximización del uso de las GPUs. Mucho trabajo de ingeniería y producto en ese sentido.

A futuro, esperamos que el desarrollo en LLMs ayude a resolver más tareas con menos tokens, y que los propios modelos ayuden a eficientizar el software subyacente. Creemos que, gracias tanto al roadmap de eficiencia como a los avances en tecnología AI, habrá espacio para grandes ahorros con el tiempo.

Mark Stephen Mahaney

Evercore ISI Research

Dos preguntas. Meta suele tener la fórmula de lanzar nuevas superficies, crecer usuarios y engagement y luego monetizar. ¿Será igual aquí? ¿O debe acelerarse la monetización dada la mayor carga de costos iniciales de Muse?

Segundo, sobre el dato de 25% de usuarios y el ASP de 200 dólares: ¿incluye turismo? ¿O solo es minorista?

Mark Zuckerberg

Fundador, presidente y CEO

Mi impresión es que iremos a la monetización antes de lo habitual, por dos razones: el volumen de costos y de oportunidad lo exigen, y porque muchas interacciones ya son comerciales.

La cifra incluye turismo, lo vemos por separado pero en Muse es uno de los principales usos junto al retail, planificando viajes, etc., que terminan dentro de nuestras apps. Esto será clave para entregar más valor a los usuarios y sentar un modelo donde recibimos una porción del valor creado. Es importante acertar los números para sustentar la infraestructura computacional a escala global.

Sumando a lo que dijo Susan, prevemos que podremos entregar la misma inteligencia de Muse Wonder en un modelo más pequeño y mucho más eficiente dentro de un año. Si ese nivel cumple la expectativa de PMF, avanzaremos fuerte en eficiencia.

Lo que no es tan claro es si la mayoría de la gente querrá ese nivel de inteligencia el año próximo porque los modelos seguirán mejorando. Hay que trabajar en todos frentes: ingresos, expansión y desarrollo contínuo del producto para poder financiar el crecimiento bien.

No cobramos por adelantado a todos los usuarios porque queremos armar la red Muse, que será más valiosa cuanta más gente interactúe entre sí y colabore. Es el tipo de efecto de red fundamental que nos motiva. Considero que pocas empresas pueden ejecutar esto a nuestra escala, tenemos las condiciones y planeamos avanzar agresivamente.