2024年脸书研究报告：AI赋能全系产品，全面转型AI时代

1. Meta：AI 全面赋能社交产品矩阵，加速步入人工智 能时代

构建多元社交媒体矩阵，加速步入人工智能时代。Meta 是一家美国跨国科 技公司，总部位于加利福尼亚州门洛帕克，由马克·扎克伯格及其哈佛大学 同学在 2004 年 2 月创立。Meta 公司拥有全球用户规模最大的社交媒体矩 阵，产品涵盖 Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp 以及 Threads。 2021 年 10 月，Facebook 正式更名为 Meta，并在同年的第四季度开始单独 披露 Reality Labs 的营收。2024 年 6 月，公司宣布对其 Reality Labs 团队进 行重大重组。重组后，Reality Labs 的所有团队将整合为两个部门。一个部 门将主要负责 Quest 头显产品线、Horizon 以及相关技术的研发与创新。“可 穿戴设备”部门将专注于 Ray-Ban Meta 智能眼镜等多元化硬件的研发，积 极围绕“AI+AR”理念为 Meta AI 打造合适的可穿戴平台。2024 年 8 月， 首席执行官扎克伯格在财报电话会议上表示公司将加大对英伟达硬件和其 他基础设施的投资以支持人工智能的研发。

2. AIGC 市场蓝海广阔，Meta AI 赋能广告业务

2.1. AIGC 市场空间广阔，国内外厂商争相入局

AIGC 应用领域广泛，市场空间巨大。2023 年全球 AIGC 市场规模为 139 亿美元，根据 Acumen Research and Consulting 预测，2032 年市场规模将达 到 2088 亿美元，CAGR 为 35.3%，市场空间巨大。AIGC 的应用领域广泛， 在游戏领域，AIGC 已被应用到游戏研发与运营的各个环节，通过生成式 AI 实现玩法与交互的创新。在教育领域，AIGC 可以辅助教师制定教学计划、 评估学生作业或为学生提供个性化学习建议。在医疗领域，AIGC 可以辅助 医生诊断疾病、制定治疗方案或为患者提供健康咨询。在影视领域，生成式 AI 工具能基于 Prompt 快速生成精美图像，同时可以协助用户进行图片修改 与视频剪辑，显著提升了图像与视频创作的品质与效率。

国内外厂商争相入局，市场有望快速扩张。面对 AIGC 广阔的市场空间，国 内外厂商争相布局推出各自的应用端产品：ChatGPT 推出 GPT 4，在文生图 的基础上进一步升级，实现多模态、高品质的内容创作；微软 Copilot 辅助 用户进行办公；New Bing 升级搜索引擎使用体验；网易在游戏研发运营领 域深度应用生成式 AI 技术并成功打造出 AI 游戏《逆水寒手游》，此外， 云音乐也已推出 X Studio 演唱干声生成功能。未来，随着越来越多的国内 外厂商陆续推出各自的 AIGC 应用，市场将迅速扩张。

2.2. 融入应用生态，Meta AI 有望成为使用最广泛的 AI 助手

生成式 AI 工具深度融入 Family 应用生态。Meta 生成式 AI 通过 AI 聊天机 器人的形式赋能社群，功能包括：1）智能对话是 Meta AI 的核心功能之一， 它能够理解和处理自然语言，与用户进行流畅的对话交互；2）通过与微软 必应搜索引擎合作，Meta AI 可以向用户提供实时搜索结果，使信息获取变 得更加便捷；3）Meta AI 具备图像处理以及生成功能，其“Imagine”功能 可以根据用户的文本描述生成相应的高质量图像，用户也可以通过内置的 滤镜和特效功能对照片进行风格化处理；5）在社区管理方面，Meta AI 可以 识别违规、虚假、误导性内容并将其标记或删除；6）创作者端，Meta 推出 了初代开发者平台 AI Studio，允许用户创建、分享和定制 AI 角色并与其他 用户进行实时角色 AI 对话。

Meta AI 有望成为使用最广泛的人工智能助手。未来，随着 Facebook 与 Instagram 公共用户数据进一步训练与迭代，Meta AI 等 AI 模块能力有望显 著提升，从而推动 DAP 增长并提高用户参与度，变现空间广阔。扎克伯格 在 Meta 电话会上表示，公司计划于 2025 年推出 Llama 4，而 Meta AI 有望 在 2024 年年底前成为使用最广泛的人工智能助手。

AI Sandbox 在广告生成端降本增效，Advantage+在广告推送端提升转化率。 AI Sandbox 是 Meta 面向广告商推出的新型生成式 AI 工具，为广告主提供 文本变体功能，为广告商提供多元文案选择并帮助调整创意资产格式，此外， 其背景生成功能还可以优化产品形态。根据埃森哲，预计 2029 年 30%的社 交媒体广告将由 AI 自动生成，起到了降本增效的作用。此外，Meta 的 Advantage+工具通过利用机器学习算法和自动化功能，使广告主可以高效 的进行广告活动的运作，功能包括 Advantage+ 购物、应用广告系列、展示 位置、受众、创意、目录广告创意以及国际目录广告等。以 Advantage+ 购 物广告系列为例，此工具通过机器学习将广告投放于最有可能进行转化的 受众面前，从而达到优化广告预算的目的。 人工智能助力广告业务，加大资本开支全力推进 AI 未来。2024 年第二季 度，人工智能成功助力了广告业务的增长。扎克伯格在Meta 电话会上表示， 公司将人工智能深入布局于广告投放中从而实现更精准的用户定位。通过 分析海量的用户数据，Meta 得以精准的推送与用户兴趣和需求高度契合的 广告内容，提升用户体验的同时增加了广告的点击率与转化率。2024Q2 Family Average Revenue per Person (ARPP) 达到 11.89 美元，与 2023Q2 相 比上涨了 1.47 美元，主要得益于广告效率增高。此外，为了增强 Meta AI 的 处理能力，公司在数据中心与计算能力方面也进行了持续的投入。据 Meta 官方，公司上调全年资本支出预期下限至 370 亿美元，Meta 将持续加大资 本开支全力推进 AI 未来，长期有望带来显著回报。

2.3. GenAI 推荐系统赋能广告，Reels 有望持续驱动收入增长

2.3.1. 生成式 AI 推荐系统赋能广告业务，Reels 驱动使用时长增长

应用家族用户规模领先，Meta AI 赋能社群。用户规模来看，2023 年， Instagram与 Facebook 月活跃用户数分别为 20 亿和 21.1 亿，用户规模领先， 与除 YouTube 外的其他应用拉开较大差距。Instagram 在 2020 年 8 月推出 的 Reels 短视频功能大幅驱动 MAU 增长，四年内 Instagram 月活跃用户规 模增长高达 12 亿，而短视频也成为 Facebook 信息流中最具吸引力的内容 形式之一。此外，Meta AI 深度融入于应用家族生态中，通过 AI 聊天机器 人的形式赋能社群，促进用户与用户、用户与创作者之间的互动。

Reels 推动月均使用时长增长，视频内容的观看总时长占比较高。用户平均 观看时长来看，Facebook、WhatsApp Messenger、Instagram 在全球热门应用 中分别位列第三、第四和第五，暂时落后于 TikTok 与 YouTube。Facebook 与 Instagram 用户月均使用时长分别为 20 小时和 16 小时。Reels 在提高 Instagram 与 Facebook 使用时长方面起到了关键性的作用，据官方，目前视 频内容已占 Facebook 和 Instagram 用户使用时长的 50%，而 Facebook 在添 加了Reels功能后，其用户使用时长增加了8-10%。2023年，Reels在Instagram 与 Facebook 平台月均使用时长占比分别达到 40%和 15%。

应用家族广告加载率高于其他热门社交软件，Advantage+提升广告 ROI。 广告加载率来看，Facebook 和 Instagram 的广告加载率均高于其他热门社交 应用，2023 年分别达到 6%和 15%，而微信视频号与抖音的广告加载率仅为 2.8%和 15%。Meta 平台的精准推送能力较强，主要得益于 AI 赋能，持续 提升广告投放 ROI，使广告加载率得以维持在较高水平。Advantage+利用 Meta 的机器学习算法和自动化功能，使广告主得以高效地运行广告活动。 具体来看，Advantage+提供了两种主要类型的广告活动：Advantage+购物广 告系列和 Advantage+应用广告系列。Advantage+购物广告通过将广告投放 在最有可能进行转化的受众面前从而进行广告预算优化；Advantage+应用 广告通过将广告策略性地在Facebook、Instagram、Messenger和Meta Network 上展示，确保广告得以触达最关键的受众。

2.3.2. Reels 年度广告收入提升空间较大，主要由观看时长占比以及广告 加载率驱动

用户规模增速将持续放缓，Meta AI 有望小幅度驱动 MAU 增长。尽管 Meta 旗下应用用户规模庞大，但其 MAU 增速已回落至低个位数增长，据官方披 露，2023 年应用家族 MAU 为 39.8 亿人，同比增长 6.4%，增速呈下降趋势。 由于北美、欧洲等成熟市场已基本完成渗透，目前用户数同比增速约 1-2%， Meta AI 通过更精准的视频推送将小幅度推动月活跃用户数增长，我们预计2028 年 Instagram 与 Facebook 的 MAU 相较 2024 年分别增长 9%和 13%。 平台月均观看时长增速下降，Reels 的使用时长占比提升空间较大。据官方， 目前视频内容已占 Facebook 和 Instagram 用户使用时长的 50%，而 Facebook 在添加了 Reels 功能后，其用户使用时长增加了 8-10%。此外，美国国会众 议院能源和商务委员会表决通过了一项针对 TikTok 的法案，要求中国字节 跳动公司剥离对 TikTok 的控制权，否则 TikTok 将在美国遭到封禁。据 TD Cowen，如果 TikTok 遭到封禁，28%的 TikTok 用户将转向 Reels，由于这些 用户是 TikTok 最活跃的用户群体，Reels 月均使用时长有望实现增长。考虑 到美洲地区数字视频平台使用率仍有增长空间、Meta 正在研发的巨型 AI 模 型将被应用于公司旗下的视频推荐引擎以及 TikTok 的封禁风险，我们预计 2028 年 Instagram 与 Facebook 月均观看时长相较于 2024 年分别增长 16% 和 13%，而 Reels 在 Instagram 与 Facebook 的月均使用时长占比较 2024 年 将分别提升 8%和 14%。

Reels 广告加载率提升空间较大，逐渐接近 Feed。由于 Meta 的 AI 技术能 够捕捉视频内容并为其贴上细分标签，Meta 平台的精准推送能力较强，持 续提升广告投放 ROI，使广告加载率得以维持在较高水平。Advantage+利用 Meta 的机器学习算法以及自动化功能，根据广告商的独特需求进行实时调 整，确保广告活动得以实现最佳效果。根据实际体验数据测算，Feed 的广 告加载率约为 30%，而 Reels 的广告加载率约为 15%，考虑到 Advantage+ 提升广告投放 ROI 赋能公司广告业务，我们预计 2028 年 Reels 在 Instagram 与 Facebook 平台上的广告加载率较 2024 年将分别提升 12%。 单条广告均价有望小幅度提升。2023 年，Reels 在 Instagram 与 Facebook 平 台上的单条广告均价为 0.005 美元，考虑到每月广告展示次数在用户规模、 用户日均观看时长以及广告加载率的驱动下将有所提升，2028 年 Reels 在 Instagram 与 Facebook 平台上的单条广告均价有望提升至 0.006 美元。 Reels 年度广告收入提升空间较大。根据以上数据，我们测算得出 2028 年， Reels 在 Instagram 平台上的广告收入将达到 718 亿美元，在 Facebook 平台 上的广告收入将达到 468 亿美元，而 Reels 的年度广告总收入将达到 1186 亿美元，相较 2024 年分别增长 191%、382%和 245%。

2.4. AI 算力投入庞大，但 AI 广告增势良好带动 ROI 向好

2.4.1. Meta 推出 1.5 万亿参数生成式推荐模型，scaling 能力强劲

传统推荐系统的排序流程通常包括以下四个阶段：召回、粗排、精排和重 排。召回阶段会根据用户和内容的相关性，从全库数据中筛选出一个较大的 候选集，这是推荐系统的起点，决定了推荐系统的天花板；粗排是对召回阶 段的结果进行初步筛选，快速过滤掉不相关的候选项，减少后续处理的负担； 精排是整个推荐系统中最关键的步骤，通常会使用复杂的特征和模型来对 候选项进行排序，生成高质量的推荐结果；重排是对精排结果进行进一步调 整，以满足业务逻辑的需求，优化推荐结果的用户体验。但传统推荐系统要 进一步进行 scaling 非常困难，面临三大技术性挑战：特征缺乏显式结构、 需要处理数十亿级别的动态词汇表、计算成本巨大。

Meta 落地生成式推荐系统模型（GRs），第一次在核心产品线替换基于海量 异构特征的深度推荐模型（DLRMs）。相较于传统推荐模型，生成式推荐模 型优势明显, Meta 在一个数十亿用户的互联网平台上进行了基于 HSTU 和 M-FALCON 的万亿参数的生成式推荐系统的在线 A/B 测试，生成式推荐系 统相较于传统系统在关键评估指标上达到了 12.4%的显著提升。 具体来看，GRs 对特征空间进行序列化和统一处理，有利于全面捕捉信息。 传统推荐模型采用异构特征空间，通常对不同类型的特征分别进行处理。而 GRs 采用特征序列化的方法，对 DLRMs 中的异构特征空间进行了序列化和 统一处理，随着序列长度趋于无限大，新方法逼近完整的 DLRM 特征空间， 从而可以更全面地捕捉特征信息。GRs 具备更强的稀疏数据处理能力。传 统推荐模型 Transformer 通常使用 Softmax 进行归一化的概率分布，处理稀 疏数据时会效率低下。GRs 采用 HSTU 结构，通过去除 Softmax 函数并采 用按位点乘的方式直接处理稀疏特征，从而优化了模型对稀疏数据的处理 能力，在 8192 长度的序列上实现了 5.3x 到 15.2x 的加速。

Meta 观察到生成式推荐系统的 scaling law，为未来模型迭代的计算资源优 化提供了依据，也为推荐领域的首个基础模型铺平道路。Meta 对传统的 DLRM 和 GRs 的可拓展性进行比较，GRs 性能随训练计算量的增加呈现出 明显的幂律增长特性，最高可达到 GPT-3/LLaMa-2 规模，而 DLRM 性能则 更早达到饱和。GRs 可以通过调整 HSTU 的序列长度、embedding 维数等提 升性能；DLRMs 从隐藏层大小，embedding 维数，层数等方面提升性能。 研究结果显示，在计算资源较低的范围内，由于手动设定的特征，DLRMs 性能表现优于 GRs，但随着模型复杂度增长，GRs 可拓展性明显更好，而 DLRM 性能趋于平稳。此外，GRs 可以达到 1.5 万亿参数，而在 DLRMs 在 参数 2000 亿时性能达到饱和。

2.4.2. Llama 与 GRs 算力需求庞大，AI 收入增长带动 ROI 向好

Llama 模型持续演进，驱动算力需求增长。Meta 目前有两个 24576 颗 GPU 组成的大型数据中心，支撑了大模型 Llama 3 等 AI 领域的研究，到 2024 年 末，预计将拥有等效 60 万片 H100 的算力，对应百亿美金以上的资本开支。 据扎克伯格预计，Llama 4 需要 Llama 3 的 10 倍的计算能力进行训练，预计 将在 2025 年发布，Meta 在 2025 年有望继续扩大 AI 方向的资本开支。 生成式推荐系统也有着庞大的训练与推理需求。训练需求看，GR-24 配置 了 1.5 万亿超大规模参数，其训练计算量接近 GPT 3 和 Llama 2，接近1000PFLOPS/天；推理需求来看，Meta 旗下的社交平台用户基数庞大，全 球日活用户数超 30 亿，这些用户与海量的帖子、图片、视频互动，极端情 况下，用户序列可以高达 105。因此，生成式推荐系统需要处理的 token 数 是极为庞大的，甚至可能远高于语言模型。

AI 资本开支：我们预计 2024-2026 财年 Meta 的 AI capex 分别为 193 亿美 元、243 亿美元、287 亿美元，分别增长 93%、30%、13%。Meta 在 AI 方 面的资本开支主要包含对服务器、网络等数据中心基础设施的投入，用于支 持 llama 模型的训练和推理、AI 技术与应用生态的融合（比如生成式推荐 系统的训练和推理等）。我们假设 AI capex 在 Meta 整体资本开支的占比逐 年提升，从 2023 年的 37%提升至 2026 年的 58%，此后保持平稳。我们假 设整体资本开支在 2024 年大幅增长至 385 亿美元，2025E、2026E 增速逐 步放缓，分别为 454 亿美元、486 亿美元。总营收/capex 比值预计在 2024、 2025 年受 AI 投入快速增长的影响，短期将有所下滑，而后逐渐恢复。而由 于服务器、网络等基础设施折旧年限为 4-5 年，2024-2026 的资本开支会持 续在后续年份体现，故而折旧则呈现持续增长的态势，总营收/折旧数值将 持续下行。

AI 收入：我们预计 2024-2026 年 AI 驱动了总收入的 32%、40%、50%。 主要考虑到：1）AI 提升推荐系统效率，2024 年 AI 推送内容在 Meta 应用占比预计超 30%。公司 24Q1 在业绩会交流称 Facebook feed上 30%的帖子， 超过 50%的 Instagram 内容都是由 AI 推荐系统推送的。2）此外，AI 还提 升 了 广 告 的 创 作 和 呈 现 效 率 。 2024 年 ， 美 国 广 告 主 采 用 Adavantage+Shopping 后，ROI 提升了 22%；3）暂不考虑 Meta AI 在 B 端 或 C 端的变现，仅考虑 AI 技术在原有广告业务上的驱动。

ROI 测算：1） 以 AI 收入/AI capex、AI 利润/AI capex 指标来看，在 2023- 2028 年间，呈现逐年上升趋势，主要由于：随着 AI 技术在推荐系统中的渗 透率提升，驱动广告单价、曝光量持续增长，AI 驱动的收入高速增长，同 时 AI capex 增速预计逐步放缓，趋于平稳；2）以 AI 收入/AI 折旧、AI 利 润/AI 折旧指标来看，在 2023-2028 年间，呈现先上升后下滑的趋势，但绝 对值均表现良好。由于高峰期 capex 会在未来 4-5 年持续体现在折旧中，导 致 27、28 年依然有一定的折旧压力，而 AI 收入的增长会更早体现，因而 AI 收入/AI 利润与折旧的比值会先上升后下滑。即使在 2028 年，AI 收入与 AI 折旧的比值为 5.3，即折旧占收比为 19%，折旧压力依然相对可控，投资 回报较为良好。

3. 完整布局 XR 领域，混合现实与社交网络融合发展

3.1. VRAR 市场空间广阔，Quest 系列奠定行业领先地位

短期多因素导致 2023 年 VRAR 出货量下滑。根据 CINNO Research，2023 年全球 AR/VR 出货量为 857 万台，同比-15.6%，其中，AR 出货量同比增 长 47.9%，VR 出货量同比下降 18%。此下滑趋势主要归因于全球通胀压力 以及 Meta Quest 3、PSVR2 和 PICO 4 等产品表现不佳：Meta 推出的有限 AR 内容以及 Quest 3 高达 499 美元的起售价导致其销量不及预期；PSVR2 需配合PS5方得正常使用，索尼的捆绑销售策略加重了消费者的经济负担； PICO 4 缺乏有竞争力的内容生态。 2024 年，头显出货量有望止跌回升，中长期市场空间广阔。Meta 确认 Quest 2 将永久降价并在着手研发一款售价更实惠的头戴式 VR 设备，预计将在 2024 年 9 月的 Connect 大会上发布。此外，索尼官方宣布 PSVR2 PC 适配 器将于 2024 年 8 月 7 日正式发货，用户可通过这款适配器在 PC 上畅玩 Steam 平台数千款 VR 游戏。根据 IDC 预测，头显出货量有望在 2024 年下 半年恢复增长，同比+7.5%，2024-2028 年 CAGR 为 43.9%。根据 statista 预 测，2024 年 VR/AR 市场收入将达到 404 亿美元，2029 年增长至 620 亿美 元，2024-2029 年 CAGR 为 8.97%。由此可以看出，VR/AR 市场空间广阔， 是一片亟待开发的蓝海市场。

中国 VR/AR 出货量逐步提升。VR/AR 市场存在地域集中分布现象，而中 国是其中一个重要市场。根据 IDC，2023 年中国 VR/AR 头显出货 72.5 万 台，占全球 VR/AR 总出货量的 8.5%。其中，AR 设备的出货量占中国 VR/AR 市场整体出货量的 36.1%，创历史新高。未来，随着消费市场复苏以及投资 规模不断扩大，中国在 VR/AR 市场的影响力将不断提升。

VRAR 应用场景主要集中在游戏与社交，未来有望迎来爆发式增长。据中 商产业研究院，VR/AR 内容市场下游应用中，娱乐领域占比高达 54.6%， 主要应用场景集中在游戏与社交。游戏方面，内容端头部游戏厂商加深布局 力度，热门游戏的发布推动了 VR 用户数增长。根据 Steamspy 数据，3A 级 VR 游戏《Half-life: Alyx》发布后近 2 个月获得超 100 万用户，日均流水约 125 万美元。社交方面，用户可在 Meta 旗下社交平台接入虚拟现实功能， 打造新型社交模式。办公方面，新冠疫情等因素使得沉浸式虚拟办公成为诸 多企业的刚需。2021 年 8 月，Meta 推出远程办公应用程序 Horizon，用户 可通过 VR 设备在虚拟现实中进行会议。未来，随着 XR 软硬件生态逐步完 善，许多应用场景与内容有望迎来爆发式增长，应用领域也会变得更加广泛。

VR/AR 全球市场格局集中，Meta 与 Xreal 份额领先。据艾瑞咨询统计， 2023 年，Meta 以 71.3%的市占率领跑全球 VR 市场，索尼以 13.4%的市场 份额位居第二，排名第三、第四的厂商 PICO、大朋 VR 均来自中国，市占 率分别为 3.5%和 2.7%。苹果 Vision Pro 于 2024 年 2 月 2 日在美国上市。 根据 Counterpoint，2024 年第一季度，Meta 在 VR 市场份额为 64%，位居 第一，苹果以 16%的市场份额位居第二，PICO 和索尼进入前四，市占率分 别为 7%和 4%，前两大厂商全球市占率共计 80%，VR 市场格局集中。AR 市场集中度同样较高，根据 IDC，2023 年，Xreal 以 45%的市场份额领跑全 球 AR 市场，Rokid、雷鸟创新、INMO 的市占率分别为 14%、13%、6%。

收购 Oculus 入局 VR 市场，Quest 系列在 VR 主流设备中处于领先地位。 2014 年，Facebook 以 20 亿美元的价格收购了虚拟现实技术公司 Oculus， 入局 VR 硬件市场。从 2020 年 Meta 发布 Oculus Quest 2 开始，其市场份额 常年稳居第一位，领跑全球 VR 市场。2023 年 9 月，Meta 在 Connect 大会 上正式发布了新一代 VR 头显 Quest 3。根据 Valve，2024 年 7 月，Quest 2 在 Steam 平台的 VR 用户占比高达 39.66%，份额领先于其他 VR 主流设备， Quest 3 位居第三，用户占比 15.65%。

Quest 2 性价比较高，大幅降价有望推动销量增长。Oculus Quest 2 搭载高 通骁龙 XR2 处理器，使用支持 72/90/120 赫兹刷新率的 LCD 屏幕，支持 105 超广视角，续航时间为 2-3 小时。Quest 2 在性能、价格以及内容生态方 面均表现出色，以 299 美元的相对低价提供远超其他 VR 设备的硬件性能。 相比以往的 VR 头显设备，Quest 2 在 CPU、屏幕分辨率和刷新率方面的较 高性价比为用户带来了更好的体验，成为目前最受欢迎的现象级 VR 产品。 据 Meta 官方，截止 2023 年，Quest 2 全球累计销量已突破 1800 万台。此 外，Meta 已将 128GB 型号的 Quest 2 永久降价至 199 美元，此次的大幅降 价有望推动销量增长。

2022 年 10 月，Meta 发布 Quest Pro，定位是商业用户的生产力工具，主要 面向的是建筑师、设计师、创意用户和 VR 铁粉，提供全彩混合现实高分 辨率传感器，支持眼动追踪和面部追踪，配置高通骁龙 XR2+处理器，采用 支持 72 与 90 赫兹刷新率的高清 LCD 显示屏幕，但由于售价过高（1500 美元），销量不及预期。 Quest 3 性能全面提升，销量超出团队预期。Quest 3 采用了更为轻薄的 Pancake 镜片，LCD 屏幕，搭载高通骁龙 X2 Gen 2 处理器，场视角达到了 110°，与 Quest 2 相比视场角增加了 15%，续航时间为 2 小时，在显示层 面，支持 2064*2208 的分辨率以及最高 120 赫兹的刷新率。据高通技术公 司副总裁兼 XR 业务总经理介绍，高通骁龙 X2 Gen 2 芯片主要在沉浸式体 验以及交互能力方面做了大幅度提升。具体来看，GPU 的性能比前代芯片 提升了 2.5 倍，开发者得以充分利用新平台的 GPU 能力，在同样的视觉效 果下节省 50%的功耗；这颗芯片的时延迟降到了 12ms 的水平，与苹果 Vision Pro 一致；此外，高通还通过降噪、动态亮度调整等技术提升了视频透视的 图像质量。VR 开发人员 Daven Bigelow 基于《First Encounters》的数据表现 推断 Quest 3 销量已突破百万。扎克伯格指出，Quest 3 的销量超出了团队 的预期，而 Reality Labs 业务依然是公司的长期关注点。由于 Quest 3 499 美 元的起售价相对较高，Meta 正在着手研发一款售价更实惠的头戴式 VR 设 备，皆在吸引更多消费者从而推动销量增长。未来，Meta 将不断完善其 VR 硬件产品线，持续保持公司在 VR 市场的领先地位。

2024Q2 Reality Labs 营收同比增长 28%，中长期有望实现盈利。据 Meta 季 报，公司旗下 Reality Labs 部门 2024Q2 实现营收 3.53 亿美元，同比增长 28%，主要得益于 Quest 3 强劲的市场表现。尽管营收同比增长，Reality Labs 高达 48.4 亿美元的成本支出导致其亏损额接近 45 亿美元。由于持续的产品 研发以及生态系统扩展投资，公司预计 2024 年该部门的亏损将持续扩大， 对此，Meta 正积极采取措施优化支出结构，要求硬件团队削减 20%的开支。 未来，Quest 3S、HUD 眼镜、Quest 4 等新产品的推出将为 Reality Labs 带 来更加可观的现金流，中长期有望实现盈利。

3.2. AR 领域表现亮眼，全球智能眼镜市场空间广阔

积极布局 AR 领域，社交生态与 AI 能力持续赋能。Meta 与 Ray-Ban 合作 推出的智能眼镜 Ray-Ban Meta 配备客制化扬声器以及人工智能功能，允许 用户通过语音指令发送照片与拨打电话，支持拍摄长达 60 秒的 1080P 视频。 此外，Meta AI 眼镜还支持 Instagram、Facebook 等平台的第一人称视角直 播。据 The Verge 报道，目前 Ray-Ban Meta 的销量已突破 100 万。据 Meta 财报显示，2024 年 Instagram 月活跃用户已超 20 亿，Meta 生态赋能有望推 动销量持续增长。扎克伯格在电话会上表示，公司已开始训练 Llama 4，计 划于 2025 年推出，更新模型后 Meta AI 眼镜销量有望迎来快速增长。 智能眼镜满足消费者时尚、体验、功能三大需求层次，并且定价相对友好。 1）时尚层面，消费者将智能眼镜视为一个重要饰品，而外观设计是用户选 择该产品时的重要考量。智能眼镜在外观设计上与普通太阳镜无异，完美诠 释“科技美学”的概念。2）体验层面，智能眼镜解决了过往 VR 产品在佩 戴舒适度方面的痛点。以 Ray-Ban Meta 为例，其重量仅为 49g，是 Meta VR 产品的十分之一，使智能眼镜得以广泛运用于室内外的日常场景，突破了 VR 产品主要用于室内空间的限制。3）功能层面，在普通功能眼镜的基础 上，用户可通过唤醒 AI 实现搜索、导航、社交、本地生活、资讯等效率的 提升。4）此外，高性价比也是用户选择智能眼镜的原因之一，普通功能眼 镜的售价区间为 50-2000 元，而 AI 智能眼镜的售价区间为 1500-3000 元， 用户在增加小部分成本的情况下，可以体验额外的 AI、拍摄及通信功能。

智能眼镜的应用场景目前主要集中在教育、文旅和医疗。入局的公司目前 大多专注于需求较为稳定的 B 端市场，而 C 端市场的销量增长则依赖于更 为广泛的推广与普及。教育领域，智能眼镜可以为学生提供沉浸式学习体验， 使学生得以将理论与实践相结合，弥补传统教学模式的不足。文化旅游领域， 智能眼镜可以为游客提供实时导览信息、文化解说以及历史场景重现，从而 增强其游览体验。医疗领域，智能眼镜可以为医生提供患者的实时信息和诊 断结果，从而提高医疗决策的实施效率以及准确性。手术过程中，医生可以 借助智能眼镜获得手术指导，从而降低手术风险。未来，技术进步有望推动 智能眼镜应用场景进一步扩展。

二代智能眼镜性能表现全面升级，与一代相比用户体验明显提升。Ray-Ban Meta 采用了新材料，与上一代相比整体轮廓缩小。眼镜本体的升级使其更 轻便、高能且耐用，增强了用户佩戴的舒适度。性能方面，Ray-Ban Meta 将 摄像头分辨率从 5MP 提升至 12MP，同时还支持广角拍摄，一些场景中可 以取代手机镜头录制生活切片。此产品在低音与最大音量方面也进行了优 化，同时引入定向音频技术，有效解决了一代的漏音问题。Ray-Ban Meta 配 备五麦克风阵列，支持沉浸式音频录制，为用户带来更好的使用体验。相较 于一代，Ray-Ban Meta 在交互以及 AI 功能方面也有显著提升。Ray-Ban Meta 采用高通 AR1 系列芯片，接入 Meta Llama 3 大模型，实现了 AI 语音 交互、识物以及翻译等功能。此外，Ray-Ban Meta 支持 Instagram、Facebook 等平台的第一人称视角直播，通过长按右侧镜腿上的按钮，智能眼镜可以读 出社交媒体上的评论，从而促进主播与粉丝之间的互动。

Meta 庞大的用户生态助力 Ray-Ban Meta 发展，市场竞争优势显著。Meta 拥有高达 40 亿的月活跃用户，而华为与魅族的月活跃用户数仅为 7.3 亿和 1.3 亿。具体来看，Meta 旗下平台 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 的月活跃用户数分别为 30 亿、22 亿、20 亿和 12 亿。得益于其社交平台的 影响力，Meta 可以将新产品信息高效且低成本的传播给现有用户，并通过 用户反馈不断进行产品的改进。 Ray-Ban Meta 的 AI 功能也增强了其市场竞争优势，用户可以通过简单的 语音指令“Hey Meta”与 Meta AI 助手进行互动并实现识别物体、翻译等功 能。目前，市面上的智能眼镜产品如华为智能眼镜 2、MYVU 等在 AI 功能 方面较为薄弱，仅支持基本的交互功能。 Ray-Ban Meta 在性价比方面具有明显优势。雷朋的几款普通功能眼镜定价 高达 400-500 美元，而 Meta 的智能眼镜定价仅为 299 美元。与同类产品相 比，Ray-Ban Meta 在保持价格优势的同时，也为用户提供了更加完善的功 能体验。

智能眼镜目前处于渗透初期，市场空间广阔。根据 IDC，2023 年全球智能 眼镜出货量为 101 万副，据 statista，目前智能眼镜渗透率为 0.1%。随着 AI 技术驱动智能眼镜产品体验持续升级，小米、字节跳动、百度等厂商陆续入 局，我们预计 2024、2025 年全球智能眼镜销量将达到 203、414 万副。考虑 到智能眼镜的降价趋势，我们预计 2023-2025 年均价将从 2250 元降低至 1964 元，对应 2024、2025 全年销售额有望达到 41、81 亿元。长期空间来 看，我们预计在保守、中性、乐观三种情况下，渗透率将分别达到 0.5%、 5%、10%，对应市场规模分别为 91 亿元、910 亿元、1821 亿元。

AI+AR 眼镜将成为智能眼镜的发展趋势。目前智能眼镜在续航时间、显示 能力、语音交互的准确性等方面仍有较大提升空间。未来，在 AI 眼镜的基 础上增加 AR 显示功能将会是智能眼镜的发展趋势。目前，Ray-Ban Meta 仅 有音频接口而无视频显示功能。Meta 有望于 2024 年 9 月的 Connect 大会上 展示首款 AR 智能眼镜，整合 Quest 3 和 Ray-Ban Meta 两条产品线，新产品 将增加显示功能，进一步提升交互能力。此外，当前智能眼镜上的 AI 用例 大多基于 LLM 的语音助手、简单识图功能等，体验相对单薄。AGI 是 AI 的下一个发展阶段，其具备更强的感知、推理以及学习能力，彼时，AR 眼 镜将成为更加智能的设备。美国未来学家 Devin Liddell 认为，在 AI 技术的 加持下，AR 眼镜有望获得超级感官，例如可以感知用户的真实情绪。 科技公司与眼镜厂商展开合作，或成为大势所趋。全球眼镜行业巨头 EssilorLuxottica 旗下品牌 Ray-Ban 与 Meta 的合作在科技行业内引发大量关 注。Meta 选择与 EssilorLuxottica 合作主要源于其成熟的销售渠道以及对生 产制造环节的把控。EssilorLuxottica 业务遍布 150 个国家和地区，线下门店 数量接近 18000 家，为 Meta 提供了庞大的线下渠道资源。此外， EssilorLuxottica 垂直整合了整条供应链，压缩了眼镜的生产制造周期，而对 于不熟悉眼镜制造的科技公司来说，跨界合作是实现技术落地的最优解。据 可穿戴技术部门的主管透露，多家知名科技公司已向 EssilorLuxottica 表达 了他们对智能眼镜的浓厚兴趣。Meta 与 Ray Ban 的合作将催生更多的创新 作品以及跨界合作，进一步推动了智能眼镜市场的发展。

编辑：火腿肠