智通财经APP获悉，Meta(META.US)股价今年以来下跌1% ，不及标普500指数年内12%的涨幅。不过 ，Meta股价近来 已较近期低点反弹20%，而同一时期内标普500指数下跌1% 。摩根大通在近日发布的一份研报中指出 ，Meta股价仍存在可观的上涨空间 ，因为公司近来 正处于推出前沿模型以及广告业务之外AI驱动产品的早期阶段，其中尤其值得关注的是Muse AI智能体(AI agent)以及Meta Model API的访问服务 。小摩将其对Meta的股票评级由“中性 ”上调至“增持 ”，2027年12月目标价由640美元上调至820美元 ，意味着该股到明年底仍有约30%的上涨空间 ，
小摩在报告中表示，前沿模型将在未来数年成为Meta产品和商业化管线的核心 ，并将推动公司迈向超级智能。2025年夏季 ，Meta开始重建Meta Superintelligence Labs(MSL)时，其目标是在一年内交付处于前沿水平的模型 。该行认为 ，MSL团队基本已经实现了这一目标 ，而且模型发布速度正在加快――从今年7月推出Muse Spark 1.1，到近期推出Muse Spark 1.3 ，后者已经具备与Claude和GPT系列模型竞争的能力 。
小摩预计 ，Meta下一代模型(代号Watermelon)将为Meta在消费者产品 、商业智能 、FoA(应用家族)用户参与度和广告，以及内部运营与效率等领域解锁更多机会。该行长期以来一直认为 ，Meta拥有向约40亿用户群体提供由消费者驱动的AI产品的良好条件 ，而大规模分发能力是其一项重要的竞争优势。
Meta的Muse AI智能体已经取得强劲的早期增长势头，在上线第二天一度升至美国App Store排名第3位，早期使用量达到训练群体的10倍 。虽然商业化并非Muse近期的优先事项 ，但小摩认为 ，它在抽成/佣金模式以及订阅模式方面都存在有意义的机会，其潜在总可服务市场(TAM)规模可能达到数十万亿美元 。
重要的是 ，Muse围绕安全性和隐私保护打造 ，这是Meta的一项优势。小摩认为，这可能成为其他智能体获取用户信任并执行涉及密码、信用卡以及其他个人信息等更复杂任务时面临的关键障碍 。随着时间推移 ，该行预计智能体之间的交互将更加普遍 ，商家和企业将获得更强的智能能力以及更大的交易量 。随着Muse获得更多用户，其将成为Meta计算资源的一项重要使用场景 ，但该行同样认为 ，Meta Model API面向开发者和企业提供的服务也存在可观的机会。
随着Meta的模型能力从Muse Spark 1.3进一步提升至Watermelon以及后续模型，在极具竞争力的定价支持下 ，Model API访问服务的吸引力应当不断增强 ，并推动使用量进一步增长 。尽管Meta近来 高度专注于前沿模型建设和AI产品开发，但小摩认为，其AI基础设施产能同样具有很高的价值 ，并将支持未来的计算需求 。
Meta已经表示 ，公司将在2026年和2027年最大化利用计算产能，而在2028年及以后将拥有更大的灵活性。小摩预计Meta 2027年的资本支出将达到2430亿美元 ，同比增长70%;2028年资本支出将达到2840亿美元 ，同比增长17%，两者均大幅高于市场共识 。该行认为 ，可能影响2028年资本支出的因素包括数据中心建设进度及其面临的阻力 、AI产品的采用率与商业化程度 ，以及供应限制 。
近来 ，小摩预计Meta在2027年和2028年将面临更大的自由现金流(FCF)压力 ，每年的负自由现金流规模约为650亿至700亿美元。但与此同时 ，该行尚未将新的AI产品商业化收入计入预测 。更重要的是，该行认为Meta核心广告业务仍存在巨大的增长空间 ，这主要来自AI驱动的内容推荐和用户参与度提升 、更精准的广告定向与检索 ，以及AI内容创作等方面的改善 。
总的来说，小摩认为，Meta的大规模分发能力和用户参与度仍在持续推动网络效应 ，而其精准广告定向能力则为广告主提供了巨大的价值。该公司正在通过AI驱动的广告排序和推荐能力取得显著改善 ，从而推动用户参与度提升、广告支出回报率(ROAS)提高以及营收增长。小摩称，公司已经展示出一条可信的路径 ，有望通过面向消费者和企业的智能体 ，以及Model API访问服务，实现其AI驱动资本支出的商业化 。
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