Meta (META.US) reunião telefônica do terceiro trimestre: Muse já alcançou o ajuste de produto ao mercado, eficiência da capacidade computacional aumentará 10 vezes no próximo ano

De acordo com o aplicativo de notícias financeiras Zhihu Caijing, a Meta (META.US) registrou uma receita total de 64,6 bilhões de dólares no terceiro trimestre, um aumento de 26% em relação ao ano anterior, e previu receita entre 73 e 76 bilhões de dólares para o quarto trimestre. O foco da teleconferência esteve na inteligência pessoal Muse: em 1,5 mês desde o lançamento, mais de 10 milhões de usuários nos EUA e Canadá a configuraram, com taxa de uso diário de cerca de 25%. Compras são o principal caso de uso, com valor médio por compra superior a 200 dólares. A administração prevê ganhos de eficiência em poder computacional superiores a 10 vezes no próximo ano, e planeja múltiplas vias de monetização, incluindo assinaturas, taxa sobre transações e API corporativa.

A receita total da Meta no terceiro trimestre foi de 64,6 bilhões de dólares, um aumento de 26% em relação ao ano anterior. A receita publicitária foi de 63,1 bilhões de dólares (aumento de 26%) e outras receitas da família de aplicativos somaram 1,1 bilhão de dólares (aumento de 59%). O lucro operacional GAAP no período foi de 13 bilhões de dólares, uma queda de 37% ano a ano, com margem operacional de 20%, principalmente impactada por custos legais de 9,9 bilhões de dólares referentes a acordos com múltiplos procuradores estaduais; excluindo esse valor, o lucro operacional teria crescido 11% no ano.

O lucro líquido foi de 9,9 bilhões de dólares, com lucro por ação de 3,83 dólares. Os investimentos em capital somaram 34,9 bilhões de dólares, o fluxo de caixa livre ficou negativo em 2,1 bilhões de dólares e, no final do trimestre, a companhia mantinha 82,4 bilhões de dólares em caixa e valores mobiliários, com dívida de 83,7 bilhões de dólares. O número de funcionários era superior a 66 mil, uma queda de 12% em relação ao segundo trimestre. A empresa também anunciou a criação de uma nova classe de ações sem direito a voto, que será distribuída aos atuais acionistas via dividendo em ações, resultando efetivamente num desdobramento de 2 por 1, com negociações previstas para terem início no final de janeiro de 2027.

O principal foco da teleconferência foi o progresso da inteligência pessoal Muse e seus caminhos de monetização. Em 1,5 mês desde o lançamento nos EUA e Canadá, mais de 10 milhões de usuários já a configuraram, com taxa de uso diário próxima a 25% — mais que o dobro do desempenho inicial do Threads; compras lideram como caso de uso, com mais de 25% dos usuários engajados e gasto médio superior a 200 dólares. A administração deixou claro que Muse ainda não foi lançada globalmente devido à alta demanda computacional atual, mas projeta ganho de eficiência superior a 10 vezes no próximo ano, tornando-a rentável quando a receita atingir escala.

No modelo de negócios, a camada gratuita é a base e são previstos caminhos de monetização por taxa sobre transações, assinaturas premium, API para empresas e recursos como Muse Code. O serviço de assinatura unificado Meta One já foi expandido globalmente, ultrapassando 15 milhões de assinantes e usuários em teste. No segmento corporativo, a empresa mira 500 milhões de pequenos negócios autodeclarados, lançou o Muse for Small Business e apresentou o protocolo de inteligência pessoal, em parceria com Walmart, Stripe, Shopify e outros para padronizar o comércio orientado por agentes inteligentes.

Para o futuro, a Meta prevê receita entre 73 e 76 bilhões de dólares no quarto trimestre de 2026, investimentos em capital de 135 a 145 bilhões e despesas totais anuais de 175 a 179 bilhões de dólares (incluindo 9,9 bilhões em custos legais). A expectativa é que o prejuízo da Reality Labs diminua para cerca de 15 bilhões de dólares no próximo ano. Sem fornecer guidance de receita para 2027, a administração afirmou que investimentos em IA já têm gerado incremento no core business por maior engajamento, otimização de recomendações e melhor eficiência de monetização, prevendo crescimento robusto da receita para todo o ano de 2027.

Nos avanços de IA para anúncios, a arquitetura generativa de busca já cobre cerca de um quarto dos feeds não-conectados e metade das views no Reels, enquanto a ampliação dos modelos GEM elevou em 1% a 1,7% as conversões fora da plataforma e em 9,6% as conversões de anúncios de aplicativos; quase 10 milhões de anunciantes já utilizam ferramentas criativas de IA generativa, com receita anualizada de anúncios colaborativos acima de 15 bilhões de dólares.

A seguir, a transcrição da teleconferência de resultados da Meta Platforms referente ao terceiro trimestre de 2026:

Falas dos Executivos

Mark Zuckerberg

Fundador, Presidente do Conselho e CEO

Certo. Olá a todos e obrigado por participarem hoje. Os últimos meses foram intensos e empolgantes. Nossa Family of Apps atinge agora 3,64 bilhões de usuários diários, com recordes históricos de engajamento tanto no Facebook quanto no Instagram, impulsionados principalmente pelo crescimento em vídeo. O Threads já superou o X em usuários ativos mensais e segue crescendo rapidamente. O WhatsApp bateu recorde de mensagens enviadas e se consolida cada vez mais como plataforma importante para inteligências pessoais.

Recentemente, alcançamos vários marcos significativos rumo ao objetivo de “oferecer superinteligência pessoal para todos”. O Muse é um dos lançamentos de produto mais bem-sucedidos que já tivemos. Lançamos o Muse Wonder como nosso primeiro modelo de ponta e divulgamos uma variedade de óculos e acessórios integrados ao Muse, incluindo os novos óculos de áudio que estão por vir.

Falamos sobre o propósito da superinteligência pessoal há mais de um ano. Queremos ajudar cada pessoa a ter uma inteligência artificial altamente capacitada, capaz de entender seus objetivos, ajudá-la a alcançá-los e melhorar sua vida do jeito que desejar — seja fortalecendo relações, otimizando tempo, economizando dinheiro, empreendendo, criando coisas novas ou qualquer outra demanda. O Muse representa esse produto-objetivo. Hoje já temos a base tecnológica necessária para realizá-lo. Muito ainda resta a ser feito, mas nosso ponto de partida é sólido.

Em apenas 1,5 mês, mais de 10 milhões de pessoas nos EUA e Canadá já configuraram o Muse, com crescimento contínuo e liderando praticamente todos os dias o topo da App Store. O engajamento e retenção também começaram em níveis excelentes: cerca de 25% dos usuários que configuraram o Muse o utilizam diariamente; usuários mais antigos têm retenção ainda maior. Em comparação, isso é mais que o dobro do início do Threads e acima de outros apps de IA no estágio inicial.

O caso de uso mais comum é compras, com mais de 1/4 dos usuários Muse participando e ticket médio acima de 200 dólares. A Plaid comentou que nunca viu esse volume de atividade de conexores em nenhum outro serviço. Na primeira semana, tivemos que ampliar limite de crédito com o Stripe, pois o volume de transações superou todas as expectativas.

Além de compras, os conectores mais usados são produtividade pessoal e integração do Muse a outros serviços, como email e calendário. Isso reforça a importância do Muse Secure VM, criado para garantir privacidade e segurança, e que, em breve, contará com o Muse Confidential VM, no qual nem a Meta terá acesso ao conteúdo do usuário.

Já vemos que o Muse Wonder elevou a qualidade, o engajamento e a retenção ainda mais, mostrando que ao melhorar a inteligência, o desempenho da ferramenta cresce. Como já há product-market fit, entramos agora em uma fase de operações, focando em escalar. Os próximos objetivos miram três áreas onde a Meta é forte: expandir o produto, crescer receita e otimizar custos computacionais.

Pretendemos levar o Muse a bilhões de pessoas, pois isso está em nossa missão e estratégia. Acreditamos que todos devem ter acesso ao poder da superinteligência pessoal como forma de empoderamento e equilíbrio de poder na sociedade.

Em termos de valores, acreditamos que oferecer essa capacidade amplamente é a melhor coisa que podemos fazer. Também é estratégico, pois uma rede de bilhões de Muse trabalhando em conjunto trará benefícios para usuários e empresas, realizando mais em colaboração. Assim, queremos criar a maior rede possível rapidamente.

Do lado comercial, atualmente a receita média por usuário nos aplicativos da Meta é de algumas centenas de dólares por ano. Esperamos que o Muse, com o tempo, atinja valores ainda mais altos, já que estamos vendo atividade comercial intensa. Isso levará tempo, mas já iniciamos esse movimento. O modelo de negócio terá vários componentes: para a maioria, o produto será gratuito e criaremos ferramentas comerciais cobrando taxas nas transações facilitadas, estimando que essas taxas sejam pagas pelas empresas.

Para quem quiser modelos de ponta ou tokens extras, haverá assinatura paga. Empresas que desejarem funcionalidades avançadas ou fornecer acesso ao Muse para funcionários também poderão assinar e pagar diretamente. Usuários interessados em melhorar a personalização de conteúdos e anúncios no ecossistema da Meta via o Muse poderão integrar essas experiências. Só para esclarecer: a receita média mencionada antes foi referente aos usuários do app, não do Muse.

No quesito computacional, estamos construindo infraestrutura para atender mais de um bilhão de pessoas nos próximos anos. Apesar de o funcionamento inicial do Muse demandar muitos recursos, nossa expectativa é conquistar eficiência de custo mais de 10 vezes superior já no próximo ano, tornando o projeto lucrativo quando as receitas escalarem. Mantendo esse ritmo de ganho de eficiência — algo bastante provável —, o Muse poderá ser altamente lucrativo durante muitos anos. Por ora, a força do nosso core business nos permite investir para expandir a rede do Muse antes de gerar lucro, e acreditamos que somos a companhia mais bem posicionada para essa jornada.

Outro ponto do poder computacional é que o treinamento é um custo fixo alto. Agora, ao dominar os principais modelos, queremos atender o máximo possível de demandas de inferência lucrativas. Por isso estamos desenvolvendo, sob liderança de CJ Desai, a Plataforma Meta Enterprise — Muse Wonder e modelos ainda mais avançados poderão atender também demandas comerciais, fornecendo API, Muse Code e outros serviços corporativos.

Um traço fundamental dos nossos negócios é termos várias formas eficientes de uso do poder computacional. Embora seja difícil prever exatamente como a rede Muse, a Enterprise Platform e os demais modelos vão acelerar nosso crescimento, oferecer múltiplas opções de implantação aumenta a chance de um ou mais canais superarem as expectativas.

Além de servir outras empresas, ainda não identificamos um limite para aplicar recursos computacionais no próprio core business. Implementamos avaliações do Muse Wonder para aprimorar a eficácia de sistemas de recomendação e anúncios autonomamente. Conforme lançarmos modelos cada vez mais avançados, espero ver taxas de melhoria aceleradas nessas áreas.

Certo. Sobre os modelos. O Muse Wonder é best-in-class em vários aspectos essenciais para a superinteligência pessoal, validando a estratégia de treinar modelos próprios para garantir experiência superior. Além dele, desde abril as interações por usuário do Meta AI já dobraram.

Embora o Wonder seja o destaque, estou muito satisfeito com o ritmo de evolução: em poucos meses, lançamos o Muse Spark 1.2 e 1.3, Muse Code, dois modelos open weights (Muse Glimmer e Muse Spark Open) e o Muse Voice. Continuaremos a avançar no estado da arte e em tornar produtos mais compactos e eficientes, otimizados para inteligência pessoal. Acredito que escalar é a chave para construir superinteligência; por isso, seguimos de forma sistemática. Novos modelos maiores já estão em desenvolvimento, serão ainda mais impressionantes, assim como novos modelos menores vão entregar capacidade Wonder de modo mais eficiente.

A seguir: nossos esforços em superinteligência pessoal também são o foco da Reality Labs. O Muse chega aos óculos Meta no mês que vem, um marco nessa jornada. As pessoas já apreciam muitos recursos dos óculos — música, chamadas, captura de momentos, auxílio auditivo, etc. Mas, ao longo do tempo, esperamos que ter Muse disponível full time nos óculos seja o aspecto mais importante da experiência.

O Muse também está no núcleo do modelo comercial dos óculos. Novamente, nossa missão e estratégia é servir todos. Não buscamos lucro alto no hardware, mas construir grandes negócios de software e superinteligência ao longo do tempo usando esses dispositivos. As vendas seguem crescendo e, com Muse, esperamos aumento nas assinaturas, marcando o início de uma fase de melhoria acentuada dos resultados dessa unidade.

No evento Connect, também compartilhei que estamos mudando a abordagem para realidade virtual — só lançando novos dispositivos com reais avanços, como os óculos Meta VR deste ano, primeiro equipamento VR no formato óculos já lançado. Continuo acreditando que experiências holográficas e a fusão de mundo físico e digital nos óculos do cotidiano chegarão primeiro via VR, mas seremos mais racionais nos investimentos, priorizando a superinteligência pessoal. Com isso, estimamos que a Reality Labs começará a melhorar financeiramente, reduzindo a perda operacional em 2027 para cerca de 15 bilhões de dólares e buscando equilíbrio futuramente.

Antes de encerrar, gostaria de ressaltar a velocidade incrível que temos visto. Nossa abordagem sempre foi agir rápido para aprender e servir melhor uma escala massiva. Mas, recentemente, tudo acelerou ainda mais: lançamos o Edits, que já soma mais de 50 milhões de usuários ativos; apps novos como Forum e Seller, criados por times pequenos, escalam rápido para usuários intensivos. Do zero a um produto de sucesso, o Muse demorou cerca de oito meses. O Muse Charm estará nas mãos das pessoas em menos de um ano desde a ideia.

Tenho orgulho do que estamos construindo. Existem diferentes visões de futuro, mas aqui na Meta acreditamos que ele pertence a todos, colocando o poder nas mãos das pessoas. Acho isso fundamental. É importante que uma empresa defenda esses princípios. Mas isso não é só teoria, é prática. Agradeço todos os que trabalham duro para levar tudo isso a bilhões de pessoas em todo o mundo. Como sempre, obrigado a todos que caminham conosco.

Passo agora para a Susan.

Susan Li

Diretora Financeira (CFO)

Obrigada, Mark. Boa tarde a todos. Vamos aos resultados por segmento. Exceto quando indicado, todas as comparações são ano a ano. A receita total da Family of Apps no terceiro trimestre foi de 64,2 bilhões de dólares (+26%). A receita publicitária foi de 63,1 bilhões (+26%, tanto em base reportada quanto em moeda constante). O total de impressões publicitárias cresceu 10%. O crescimento foi saudável em todas as regiões, impulsionado por maior engajamento, aumento de usuários e melhor carregamento de anúncios. O preço médio global dos anúncios subiu 14%, graças a maior eficácia e a uma conjuntura macroeconômica melhor do que no 3T25, compensada em parte pelo crescimento em superfícies/regiões de baixo rendimento.

Outras receitas da família de aplicativos somaram 1,1 bilhão (+59%), puxadas sobretudo por mensagens pagas e assinaturas no WhatsApp. No segmento Reality Labs, a receita no trimestre foi de 443 milhões, queda de 6% devido à menor venda do headset Quest, parcialmente compensada pelo forte crescimento da receita de óculos inteligentes com IA.

Agora, consolidado: a receita total foi de 64,6 bilhões (+26% em base reportada e cambial). Despesas totais de 51,6 bilhões, alta de 68%, incluindo um reconhecimento de 9,9 bilhões em custos legais referentes ao acordo com múltiplos procuradores estaduais (agosto/26). O aumento ano a ano se deve a maiores custos jurídicos, infraestrutura e tokens de IA oriundos de terceiros. O aumento de despesas de infraestrutura reflete mais gastos com cloud de terceiros, depreciação e custos operacionais de data center. O quadro de funcionários fechou o trimestre com mais de 66 mil pessoas (queda de 12% ante 2T26), após cortes feitos em maio de 2026.

O lucro operacional GAAP foi de 13 bilhões (queda de 37%), a margem operacional ficou em 20%. Sem os custos jurídicos mencionados, o lucro operacional teria crescido 11%. A alíquota de impostos foi de 24%, acima do guidance, devido à parcela não dedutível dos custos legais. O lucro líquido ficou em 9,9 bilhões, ou 3,83 dólares por ação.

Os investimentos em capital (incluindo pagamentos de leasing) foram de 34,9 bilhões, motivados por servidores, data centers e rede. O fluxo de caixa livre ficou negativo em 2,1 bilhões. O caixa e equivalentes encerrou o trimestre em 82,4 bilhões e a dívida em 83,7 bilhões de dólares.

Agora, falando de performance de negócios: dois fatores impulsionam nossos resultados — capacidade de oferecer experiências envolventes à comunidade e de monetizar bem esse engajamento ao longo do tempo. No primeiro ponto, seguimos colhendo ganhos notáveis com sistemas de recomendação de conteúdo. No Instagram, o tempo de uso por usuário alcançou recorde histórico globalmente (+duplo dígito), com Reels e Feed fortes. No Facebook, o tempo em Reels bateu recorde global e nos EUA (+duplo dígito). Threads expandiu, tempo de uso subiu mais de 20%. O crescimento do engajamento reflete progresso na relevância, personalização e timing das recomendações.

O investimento nos motores de recomendação, especialmente em busca e ranqueamento, segue trazendo frutos no Instagram e Facebook. Por exemplo, melhoramos Reels com relevância e ranking, elevando tempo de uso em mais de 4% no trimestre, graças à arquitetura de modelo mais avançada — ranqueando conjuntos de Reels em vez de analisar cada vídeo isoladamente — e melhor contabilização do tempo de visualização.

No Facebook Feed e Reels, finalizamos o rollout do novo sistema generativo de busca baseado em LLM, que marca semanticamente fragmentos de conteúdo e gera potenciais recomendações, levando o conteúdo certo ao usuário antes que conquiste grande volume de engajamento. Hoje, essa arquitetura já cobre cerca de um quarto dos feeds não conectados e metade das views do Reels, aumentando em 1% o tempo assistido em Reels.

Esses sistemas também ajudam a entregar conteúdo mais atual e personalizado. Hoje, quase 45% dos Reels recomendados no Instagram têm menos de um dia de publicados (alta de 11 pontos percentuais vs 2T26). No Facebook, dobramos os históricos consultados pelo modelo de ranqueamento, ampliando em 1% o tempo de Reels assistido nos EUA.

Os LLMs também permitem entender melhor o conteúdo. Seguimos diariamente processando posts públicos do Instagram com nosso sistema de interpretação baseado em LLM. No fim do trimestre, isso já aumentava em 1% o engajamento nas buscas do Instagram.

Também migramos modelos de compreensão para a família própria Muse. Em avaliações offline, esses modelos superam os anteriores e cortam em mais de 80% os custos unitários de processamento por conteúdo em Instagram, Threads, Facebook e anúncios. Ter mais componentes dessa infraestrutura própria traz flexibilidade para evoluir a personalização dos sinais.

Passando ao segundo fator que impulsiona as receitas — maior eficiência de monetização. Vemos oportunidades de melhorar significativamente os resultados de empresas que usam nossos serviços. No sistema de anúncios, implementamos modelos preditivos mais profundos para melhor entender usuários, entregar experiências publicitárias mais condizentes com preferências únicas e tornar a infraestrutura mais eficiente. No último trimestre lançamos o Meta Generative Recommender, que usa LLM para analisar anúncios e preferências dos usuários prevendo o melhor anúncio individualmente.

No trimestre, lançamos esse método generativo de busca no Facebook Feed, elevando em quase 2% as taxas de conversão para segmentos-chave. Também ampliamos o GEM para mais superfícies, levando a taxa de conversão fora da plataforma de 1% a 1,7% e resultado de campanhas de apps em 9,6%.

Continuamos a escalar esses sistemas eficientemente. Melhorias no Andromeda — como complexidade e throughput dos modelos — elevaram conversões em 1,4% no Facebook. Usamos IA para facilitar gerenciamento de campanhas, criação e aproveitamento de oportunidades para as empresas.

O Meta AI Business Assistant vem se consolidando como parceiro mais proativo e capacitado. Calculamos que anunciantes que adotam suas sugestões melhoram conversões em quase 5% pelo mesmo custo, elevando investimentos em 9%, contra controle. Estamos lançando mais capacidades: insights criativos, contexto de negócios mais robusto e mais controles autônomos. Essas funções vão permitir que profissionais de marketing planejem, criem e otimizem campanhas por interfaces conversacionais, organizem tarefas e alertas mantendo o controle por aprovações e prévias.

Exemplo: a Simply Organic Maple, produtora familiar de xarope de bordo em Vermont, usou o Business Assistant para aprimorar mensagens de campanha. Ao seguir a sugestão de testar textos mais longos/descritivos, aumentou as vendas em 57% e reduziu o custo por conversão em 36%; o melhor anúncio revisado triplicou o retorno sobre gasto, 52% melhor que o original.

O uso das ferramentas de IA generativa na criação de anúncios também se expandiu: só no trimestre, quase 10 milhões de anunciantes as usaram. O uso de vídeo cresceu 25% no trimestre, parcialmente graças ao vídeo pré-montado que agiliza a transformação de imagens únicas em filme. Também ampliamos as oportunidades no cruzamento entre creators e anúncios: os chamados anúncios colaborativos — que permitem a anunciantes veicular em conjunto com creators, marcas e outros negócios — seguem expandindo rapidamente (+97% ano/ano), já com receita anualizada acima de 15 bilhões.

No trimestre concluímos o rollout global do Creator Marketing Hub, centralizando descoberta de creators, organização de conteúdo e ativação para anúncios colaborativos — já são mais de 10 milhões de creators cadastrados. Estamos integrando ao hub o Meta AI Business Assistant, que permitirá busca inventiva (via chat) por creators, identificação de conteúdo para ads colaborativos e apoio ao fluxo de trabalho criativo.

Além dos anúncios, seguimos construindo novas formas de monetizar engajamentos. Em setembro lançamos globalmente o Meta One, serviço de assinatura unificada para consumidores, creators e empresas. Está sendo lançado gradualmente, cobre 50+ funções do Instagram, Facebook e WhatsApp (incluindo o Meta Business Agent e o Meta AI) e já conta com mais de 15 milhões de assinaturas/versões de teste. Os recursos básicos seguem gratuitos, com capacidades ampliadas e uso expandido de IA nos planos pagos.

Ainda, estamos desenvolvendo novas experiências e receitas centradas em inteligências pessoais de consumidores, como destacou Mark sobre o impulso inicial do Muse. Os três principais usos até agora são compras, produtividade pessoal e criatividade. Nos anima a diversidade de casos, com mais de um quarto dos MAUs de Muse usando para compras.

Ainda que o foco de curto prazo seja adoção e expansão do Muse, já enxergamos múltiplos caminhos de monetização, começando por assinaturas. Também há grande oportunidade para PMEs: pesquisa recente mostra que ao menos 500 milhões de pequenos negócios autodeclarados usam apps Meta para alcançar clientes e gerar renda. O Muse pode ajudar esses negócios a captar leads e operar com mais eficiência, além de facilitar transações. Ao longo do tempo, plataformas inteligentes de consumidores e empresas poderão conectar-se e negociar, criando novos fluxos pagos, comerciais e corporativos.

Além de crescer, estamos comprometidos em construir uma economia de unidade sustentável. Muse exige muito poder computacional, ampliar a base vai requerer muito investimento e, portanto, custos totais devem subir. Contudo, esperamos conquistar no ano que vem ao menos 10 vezes mais eficiência de custo via melhor uso de capacidade ociosa, modelos mais eficientes e otimização de inferência. Com receitas escalando, isso nos dá confiança de construir um negócio rentável no longo prazo.

Sobre projeções financeiras, calculamos receita total entre 73 e 76 bilhões de dólares no 4T26. A previsão assume que as taxas de câmbio atuais representem 1% de impacto negativo ano a ano.

Quanto a despesas e capex, ajustamos a previsão para contemplar o reconhecimento dos 9,9 bilhões de despesas legais do 3T. Esperamos despesas totais de 175 a 179 bilhões em 2026. Sem esse valor, projetamos lucro operacional acima de 2025. Por segmento, estimamos prejuízo da Reality Labs de 18 a 19 bilhões em 2026, abaixo de 2025.

O capex de 2026 (incluindo leasing) está previsto entre 135 e 145 bilhões, faixa ajustada em relação à projeção anterior. Sem mudanças em impostos, esperamos taxa efetiva de 15 a 17% no 4T26.

Além disso, seguimos atentos aos temas legais e regulatórios que podem afetar nossos resultados, especialmente questões envolvendo adolescentes em múltiplos mercados (com futuros julgamentos marcados nos EUA).

Olhando após 2026, ainda trabalhamos nos orçamentos e planejamento de capacidade, mas esperamos seguir investindo ativamente para apoiar o core business e novas frentes em IA. Nossa capacidade instalada e planos de expansão trazem flexibilidade para alocar recursos entre treinamento de modelos, crescimento do core e desenvolvimento de novos produtos.

Nossos investimentos em IA já entregaram receitas incrementais substanciais com mais engajamento, melhores recomendações e monetização mais eficiente. Em paralelo, os investimentos MSL criam a tecnologia e infraestrutura para liberar novas receitas e elevar competências. Apesar do prazo de retorno ser maior, a amplitude dessas oportunidades e a eficiência interna nos faz confiar no potencial de longo prazo. Para frente, apesar de não projetarmos receita para 2027, o impacto dos investimentos em IA, somados a progresso dos modelos e lançamentos, permitem vislumbrar crescimento de receita sólido ao longo de todo 2027.

Também mantemos o foco em melhorar o resultado da Reality Labs, com redução do prejuízo para cerca de 15 bilhões já em 2027, realocando investimentos para IA.

Finalizando, hoje anunciamos plano de criar uma nova classe de ações sem direito a voto, a ser distribuída via dividendo a todos os acionistas (1 ação nova para cada ação existente), equivalendo a um desdobramento 2-por-1. A negociação deve começar no fim de janeiro de 2027.

Resumindo, mantivemos forte tração no trimestre, com sólida execução em publicidade e engajamento, além de progresso empolgante em superinteligência pessoal.

Agora abriremos para perguntas.

Sessão de Perguntas e Respostas

Brian Nowak

Morgan Stanley Research

Tenho duas questões, uma sobre o Muse e outra sobre negócios corporativos. Primeiro, parabéns pelo sucesso do Muse. Analisando o comportamento dos usuários e o produto, pode comentar quais são, na sua perspectiva, as principais restrições ao crescimento futuro de usuários — seja capacidade, eficiência do modelo, escala — para entendermos os fatores de limitação e que vocês querem resolver?

A segunda é sobre negócios corporativos. Mark, poderia compartilhar sua visão para o portfólio de produtos corporativos da Meta e os principais vetores de valor que busca entregar às empresas?

Mark Zuckerberg

Fundador, Presidente do Conselho e CEO

Sim, acho que posso comentar as duas e a Susan pode complementar. Então, em relação ao Muse, hoje temos mais de 10 milhões de configurações nos EUA e Canadá, mas considero que a maior limitação até agora é que, por ser um serviço intensivo em computação, ainda não foi lançado globalmente. Parte da razão é querer otimizar para cada mercado, outra é o trabalho nos conectores. Mas, principalmente, queremos garantir fazer isso eficientemente.

Isso tem prós e contras. O benefício é mostrar que 10 milhões de registros em 6 semanas é extremamente relevante — todos focados em EUA e Canadá e poucos mercados. Se fosse lançado mais amplamente, esperaríamos um número bem maior. Por outro lado, temos mesmo que trabalhar para elevar a eficiência a níveis viáveis.

Esse é um trabalho essencial. Ganho de eficiência computacional é crítico, pois precisamos garantir capacidade para servir mais de 1 bilhão de usuários (caso alcancemos as metas de eficiência). Ainda há muito a fazer. Esse será um fator limitante em 2027.

Queremos construir um negócio ao redor disso. Destaco que, em paralelo à busca por otimização de custos, também é importante, do ponto de vista comercial, tornar tudo viável. Estou otimista, mas claramente há trabalho pela frente.

Além disso, seguir agregando valor ao produto passa principalmente por lançar novos modelos. Por isso começamos pelo Muse Spark como modelo padrão na camada gratuita, lançamos o Muse Wonder para a camada paga. Vemos grande melhora nos resultados, então estamos desenvolvendo versões mais eficientes do Muse Wonder para poder escalar globalmente. Ao avançar mais duas ou três gerações de modelo, com mais inteligência e resolvendo mais problemas por preços acessíveis, acredito que poderemos entregar ainda mais valor às pessoas. Estamos bem animados com isso.

Sobre corporativo, pois as áreas têm pontos de contato: no curto prazo, os principais produtos para empresas serão a API de modelos e o Muse Code. Já temos inteligências corporativas em crescimento acelerado, então estamos entusiasmados. Com o tempo, queremos construir uma rede comercial completa de agentes Muse; já falamos sobre business agents em outros calls, ajudando empresas em vendas e suporte.

Mas vemos muitos usando o Muse para gerenciar pequenas empresas, e acreditamos que há chance de criar agentes que automatizem muitas tarefas trabalhosas do dia a dia dos pequenos negócios. Isso é grande.

E também, criar versões do Muse para ambientes corporativos distintos, permitindo que trabalhe dentro de empresas. Além disso, vamos desenvolver a rede Muse, tornando-a colaborativa — sua Muse poderá dialogar com amigos e familiares. Nas compras, em vez de navegar no site da empresa, você conversa com o agente da companhia. Fomentar essas colaborações em escala irá liberar muito valor.

Estou bem empolgado com tudo isso. Casos corporativos serão parte importante, mas gerarão benefícios inclusive para consumidores. Estou animado com ambas as frentes.

Susan Li

Diretora Financeira

Quero adicionar ao comentário do Mark sobre empresas. O impacto de IA nas empresas é enorme hoje. Pelo que observamos, corporações tradicionais ainda não dominaram isso — algumas das líderes desse setor nem existiam há poucos anos. As que hoje lideram investem pesadamente em desenvolvimento de modelos e nós temos feito o mesmo, com modelos cada vez mais competitivos para beneficiar todos, inclusive pequenos e grandes negócios. Hoje, 500 milhões de empresas já usam nossos produtos.

Então realmente acreditamos que IA transformará a gestão empresarial, e empresas de todos os tamanhos usarão IA para desenvolvimento de software, produtividade, vendas, marketing, atendimento, etc. Temos um diferencial de ativos para esse mercado: modelos, infraestrutura, distribuição global e relacionamento de longo prazo com empresas. Esperamos que isso seja nova fonte diversificada e recorrente de receita, suportando diversos modelos, como assinaturas e cobrança por uso de API, mensagens, entre outros. É uma oportunidade que vai se desenvolver ao longo de anos e vamos ampliar os investimentos conforme a necessidade do cliente e aderência do produto.

Eric Sheridan

Goldman Sachs Research

Primeiro, estendendo a questão do Brian. Ao pensar sobre fricções no comércio mediado por agentes, como você, enquanto empresa, enxerga o desafio de agregadores/fornecedores que não queiram que agentes interajam com suas plataformas? Como veem a redução dessa fricção ou o equilíbrio do comportamento dos agentes em relação aos serviços estabelecidos no longo prazo?

Segundo, com o anúncio da nova classe de ações nesta divulgação de resultados, mudou algo nas ideias sobre fontes de capital e otimização estrutural para assegurar investimentos adequados na IA nos próximos anos?

Mark Zuckerberg

Fundador, Presidente do Conselho e CEO

Posso responder à primeira. Vemos que a vasta maioria das empresas está entusiasmada em apoiar isso, pois reconhecem ali um canal para vender mais, melhorar experiência dos clientes atuais e captar novos públicos. Claro que nem todos adotarão rapidamente, mas estamos felizes com o ritmo — muitos já nos procuram proativamente para integração. Isso, para nós, é excelente sinal.

Óbvio, nem todos querem ser early adopters, e isso é tranquilo. Trabalharemos com cada um segundo o que for relevante para eles. Mas acredito que, com o tempo, será muito valioso para todos fazer isso funcionar, e estamos no caminho certo.

Susan Li

Diretora Financeira

Sim, e também vou responder à segunda questão. Creio que agentes inteligentes serão essenciais na evolução e todos precisarão se adaptar a essa nova era do comércio mediado por IA. Muitos negócios estão empolgados para colaborar conosco; outros, de forma compreensível, priorizam proteger a relação com clientes. Esperamos que, no futuro, o mercado evolua para interações mais autorizadas e estruturadas — APIs certificadas, parcerias aprovadas, comunicação direta de IA consumidor-empresa.

Estamos colaborando na criação desses padrões; neste mês antecipamos o Personal Agent Protocol, um padrão aberto entre Muse e agentes comerciais Meta, desenvolvido junto a parceiros como Sierra, Walmart, Stripe, Shopify e outros. O protocolo define como inteligências pessoais de consumidores podem interagir de maneira segura e sob controle de empresas e clientes.

Admito que a adoção será desigual e demandará tempo; a curto prazo, muitas experiências permanecerão com IA assistiva (não completamente autônoma). Mas, à medida que integrações seguras avançarem e os agentes demonstrarem valor e segurança, mais empresas se entusiasmarão em aderir.

Sua segunda pergunta é sobre a nova classe de ações. O objetivo é criar papéis facilmente negociáveis e sem direito a voto, para levantar recursos, remunerar funcionários, fazer aquisições e outras finalidades gerais, mantendo a estrutura de controle dos acionistas classe A/B. Isso amplia nossa flexibilidade de financiamento e capacidade de investir aproveitando o momento forte da IA. Não temos, no momento, planos específicos de emissão, mas avalio como prudente criar opções diversificadas de financiamento.

Douglas Anmuth

J.P. Morgan Research

Duas perguntas. Primeiro, complementando o último ponto da Susan sobre evolução do Muse e adoção de IA pelas empresas. Como você imagina a evolução dessa dinâmica, conforme a transação entre agentes e negociações mais permitidas se tornam padrão? O que isso pode destravar ao longo do tempo?

Segundo, sobre despesas e capex para 2027 — ainda não definido — mas vocês já disseram que 2026 e 2027 terão picos em computação, e maior flexibilidade a partir de 2028. Também mencionaram aumento maior em dólares em 2026 vs 2025 e crescimento do lucro operacional. Há algo dessas declarações que ajude a pensar sobre 2027?

Susan Li

Diretora Financeira

Obrigada, Doug. Sobre a evolução do ecossistema de agentes, gostaria de prever com precisão, mas estimo que leve tempo. Já existem diferenças de ritmo. Hoje, usando Muse, fica claro que várias interações melhorariam se ele pudesse dialogar diretamente com agentes comerciais corporativos — por exemplo, se em vez de ligar para um negócio, o agente empresarial também fosse IA.

Acredito que a proatividade, característica única do Muse, é o que faz a experiência ser tão boa: posso atribuir uma tarefa e ele executa, contornando obstáculos e buscando alternativas. O mesmo vale para empresas: criar IA capaz de agir continuamente em nome do cliente ou do negócio, liberando mais transações e atividade do que hoje, ativando demandas latentes. Muse pode buscar por mim, periodicamente me atualizar, sugerir dez novos livros todo mês — as empresas devem poder fazer igual. Isso cria um novo quadro de proatividade nas interações IA-IA.

Sua segunda pergunta, sobre 2027, estamos nas fases iniciais de orçamento e planejamento de capacidade para o próximo ano. Avaliamos oportunidades com diferentes perfis de retorno e queremos financiar o maior número, balanceando com metas financeiras. O processo é dinâmico e ainda inicial, então mais detalhes traremos nos resultados do quarto trimestre, quando usualmente divulgamos guidance para o próximo ano.

Justin Post

BofA Securities Research

Duas perguntas, uma para o Mark, outra para a Susan. Mark, você possui um novo modelo potente, que pode ser usado internamente e externamente. Especificamente na publicidade, após a reestruturação baseada em IA, quão mais é possível avançar ao implantar esse novo modelo?

Susan, você citou crescimento forte da receita para o ano que vem. Esse crescimento será explicado pelos anúncios ou já contém receita incremental de IA para 2027?

Susan Li

Diretora Financeira

Fico feliz em responder aos dois pontos. Sobre publicidade, o negócio já se beneficiou por anos de investimento contínuo nos antigos modelos de IA, e agora nos de última geração. Três temas centrais: primeiro, o contínuo roteiro de ganhos de performance via machine learning — o business as usual — que segue forte e saudável. Embora não tenhamos guidance para 2027, nossos investimentos em engajamento e produtos nos deixam confiantes para espaço de crescimento relevante em todo o ano. Isso já abrange sua segunda questão. O pipeline de ranking e recomendação está saudável.

Segundo tema: estamos empolgados com as pesquisas em infraestrutura de IA orientadas a LLM, que irão nos permitir entender melhor preferências dos usuários, conteúdos e recomendações. Isso vai liberar mais benefícios no ranking dos anúncios.

Terceiro, ferramentas generativas já entregam muito valor aos anunciantes, e esperamos crescimento via Advantage+, que facilita a criação rápida de criativos (imagens viram vídeos, áudio, etc.), sempre buscando mais personalização dos anúncios. Vemos espaço de crescimento em todas essas frentes.

Sua segunda questão: achamos que, em 2027, o núcleo do investimento previsto — publicidade e engajamento — permanece bem. Também estamos montando novos negócios de IA, que podem começar a trazer receita incremental em 2027, mas mais importante, podem escalar com o tempo. Caminhos incluem assinatura, transação, monetização publicitária no portfólio de IA e evolução dos produtos corporativos. Embora muitos desses mercados ainda estejam em início, nosso foco imediato é construir produtos de alta qualidade e obter aderência e escala em product-market fit. Nossa experiência em escalar negócios para bilhões de pessoas nos dá confiança de que a IA será vetor relevante de diversificação no futuro.

Mark Shmulik

Bernstein Research

Mark, após o Connect, fiquei com a impressão de que estamos entrando em uma nova era na empresa, com o Muse passando ao centro da estratégia. Isso reflete bem o avanço interno? Se sim, pode discorrer sobre mudanças em diretrizes e outcomes?

Susan, notei que as comunicações para empresas vieram antes das para pequenos negócios. Pode detalhar planos de serviço e expansão para PMEs?

Mark Zuckerberg

Fundador, Presidente do Conselho e CEO

Claro, posso responder sobre a primeira. Mais de um ano atrás escrevi sobre superinteligência pessoal como nosso novo norte. Essa visão alinha com a história da empresa ao empoderar indivíduos, dar voz, conectar pessoas. Ao levar isso para a IA, vemos que a principal contribuição para a próxima geração de tecnologia será colocar o poder das ferramentas na mão de cada pessoa, que é a superinteligência pessoal.

Já temos tempo nessa direção; foi por isso que lançamos os laboratórios de MSL, para desenvolver modelos especialmente aptos como agentes pessoais. Ao dominar toda a stack — modelo e agente — entregamos melhor experiência. E é um trabalho de anos.

O mesmo vale para nossa visão de hardware: queremos criar a próxima geração de plataforma para oferecer experiência de ponta a ponta. Isso está tomando forma, e os próximos anos serão ainda mais marcantes. Trata-se de apostas de longo prazo. Desde que sigamos fazendo isso — apostando em tecnologia e experiência integral para bilhões —, o negócio vai se cuidar. Estou bem orgulhoso do time.

Susan Li

Diretora Financeira

Obrigada, Mark. Quanto ao Muse para pequenas empresas: lançamos no fim de setembro, e é uma extensão do Muse atual — não um produto separado —, com novos recursos e conectores para ajudar PMEs a operar e captar clientes. Facilmente conecta a contas do Instagram, Facebook, Meta Ads, além de dezenas de integrações terceiras como Shopify, QuickBooks, Canva, etc. O Muse já entende o que a empresa vende, o tom da marca e as dúvidas dos clientes.

O Muse pode agir: analisar performance de anúncios, redigir campanhas, responder clientes, sinalizar questões, e estamos ouvindo os usuários para entender casos de uso prioritários. Vemos uso para otimizar anúncios, organizar mensagens, atualizar o site segundo estoque e lançamentos, gerir equipes. Observamos de perto o uso para garantir que as novas funções atendam as principais demandas do segmento SME.

Temos acesso único: citei os 500 milhões de PMEs no início. Nossos investimentos em consumo impactam positivamente esses negócios. Temos canais diversos para mostrar oportunidades no mundo inteiro. É um espaço onde já temos plataforma muito forte e vemos grande potencial na transição para IA nas empresas como um todo.

Ross Sandler

Barclays

Perfeito. Mark, você mencionou isso antes, mas poderia detalhar sobre a estrutura de custos hoje por usuário do Muse e como vê a curva de custos caindo ao longo do tempo? O que estão fazendo para acelerar essa redução?

Susan Li

Diretora Financeira

Posso responder. Mark, fique à vontade para complementar. Não temos números específicos para compartilhar agora, mas conforme Mark disse, o Muse consome muito poder computacional, então medir eficiência é crucial para escalar o produto e negócio.

Existem vários caminhos para alcançar essa eficiência: no curto prazo, usar capacidade computacional ociosa, empregar modelos menores. Tem muito trabalho em inferência eficiente e, em tudo, buscamos maior uso das GPUs e outras melhorias.

No longo prazo, esperamos evoluir para entregar mais com menos tokens e usar a própria IA para melhorar o software que executa os modelos. Pelo roadmap, acreditamos que há muito a fazer para dobrar a curva de custos e obter ganhos substanciais em economia ao longo do tempo, tanto por eficiência quanto por avanços tecnológicos generalizados.

Mark Stephen Mahaney

Evercore ISI

Duas perguntas: a Meta historicamente lança novas “plataformas”, cresce usuários e engajamento para, só então, monetizar. Vocês acham válido repetir esse ‘playbook’ ou terão que acelerar a monetização, dada a nova ordem de custos do Muse em relação a lançamentos anteriores?

E, para esclarecer, nos dados de negócios divulgados (25% de usuários e +US$200), vocês incluem turismo ou só varejo?

Mark Zuckerberg

Fundador, Presidente do Conselho e CEO

Minha percepção é que iremos antecipar a monetização em relação ao padrão histórico, por algumas razões. Uma é o tamanho dos números — tanto de custos quanto de oportunidades —, que exige progresso rápido para viabilizar a escala. Outra é que já há muito uso comercial.

Quanto à sua segunda questão, sim, turismo está incluso. Talvez o vejamos como uma categoria à parte, mas é um dos principais usos do Muse: pessoas planejando coisas como viagens dentro da Family of Apps. Isso é relevante para criarmos valor ao consumidor e, nesse processo, desenvolvermos um modelo onde capturamos parte do valor criado para as pessoas. Descobrir essa matemática é essencial para mantermos o avanço do investimento computacional até atingirmos escala global.

Além do que a Susan disse, temos visto um movimento de queda dos custos: esperamos, daqui um ano, entregar o nível atual do Muse Wonder (ou de qualquer modelo de ponta concorrente hoje) por uma fração do custo. Se isso representa o baseline de product-market fit para o Muse, nossos ganhos contínuos de eficiência ajudarão bastante.

O incerto é que, provavelmente, em um ano, os usuários demandarão modelos ainda mais inteligentes, já que tudo evolui. Então, precisamos trabalhar em receita, expansão de funcionalidades e desenvolvimento dos modelos e eficiência, para suportar investimento e alcançar bilhões de pessoas, o mais rápido possível.

Não cobramos acesso antecipado justamente porque queremos construir a rede Muse, mais valiosa em escala, permitindo mais colaboração. Isso é fundamental. Novamente, poucas empresas no mundo têm nosso posicionamento. Pretendemos ser bem agressivos nessa jornada.