这年头，动不动一天波动 10%、20% 的万亿美金巨头，可能也就 Meta 了。从明珠跌进尘埃，Meta 只花了一个季度。三季度财报发完，投资者的恐慌看似才刚刚消化，近期随着降息预期回升，$Meta(META.US) 从底部反弹了 10%。
叙事上，先是 Meta 有最广泛的应用场景，AI 投资过程会伴随收入加速度的 “AI 宠儿” 叙事；接着三季度一个投资加大 + 收入增长放缓的指引组合，直接又把它演绎成挥霍的 “AI 败家子” 资产。
但 Meta 真的可以放心往上了吗？资本开支 “notably larger than 2025” 可不是说说玩玩的，公司在小会上也再次敲掉未来折旧费用的飙升会非常显著。
因此，在 2026 年，对于同时拥有强大社交护城河 vs 砸钱疯魔的矛盾体 Meta，如何看待它的机会 or 风险？海豚君从 Meta 近期的两次债务融资谈起，来展开聊聊我们对 Meta 的最新判断。
一、现金流冲击：影响不小但并非杀估值的关键因素
Q3 财报后，Meta 连番的两笔融资操作吸足了市场目光。一个是 300 亿的直接发债，一个是被津津乐道许久的 273 亿 “表外融资”。很显然，Meta 的现金流短期出了问题。
海豚君粗略估算，预计如果 2026 年 1200 亿 + 的资本开支全部用 26 年的经营现金流来支撑，那么一个数万亿市值的 Meta 一年之间经营现金流几乎会一键清零。
当然，巨头们不会等着现金流一键清零，他们有的是解决现金流问题的方式，除了减少股东回报相当于隐性的股权融资，表内外债券融资几乎已经是 “基操”。
1、不用期待的股东回报
在《腾讯：从抠门的回购谈起，超级 AI 是明晃晃的阳谋？》中，我们之前梳理过 Meta 和腾讯的现金流管理的差异点，其中 Meta 属于是赚多少花多少的 “Cash Neutral” 管理方式——现金流入来自于主营业务获利，现金流出主要用于自身业务投入（包含软件和硬件、固定资产的投入）、股东回报（回购 + 股息），以及对外投资、其他（代扣代缴税款等）。
而去年下半年以来持续上升的 Capex 资金流出，导致 Meta 账上现金急剧缩水。截至 Q3 末，现金 + 短期投资（可售证券为主）余额只剩 440 亿美金，相比去年同期直接少了近 40% 。
换句话说，今年 700 亿的资本开支，除了耗用经营活动中新产生的现金流，还额外占用了 300 多亿的存量现金（算上 Q4，合计只会占用更多）。
我们直接看下面的现金流拆分图，一、二季度当期净现金流呈现负值，体现的就是占用存量现金的情况。当包含 Capex 的「软硬投入」逐季增加时，主要压缩的是股东回报、对外投资两部分。三季度来看，两个部分已经非常低，能够进一步被挤压的空间不大了。
因此，如果明年 Capex 再在今年 700 亿的基础上新增 500 亿，那么目前 400 多亿的现金存款如何够花？
2、实则全靠 Meta 担保的 “表外融资”
因此我们看到 Meta 在 Q3 财报发布后，马上发行了 300 亿美金的公司债（分六期发行，利率在 4.2%～5.8% 之间不等），是去年 Q3 通过无担保票据发行规模的 3 倍。
除了直接发债外，在 Q3 财报发布之前，Meta 还进行了一笔特殊的融资，即通过和金融机构 Blue Owl 合资外设项目企业的方式，将数据中心基础设施的筹建融资，转移到了体外。
而且在合资公司的设计上，Meta 仅持有合资公司股权 20%，所以不会合并合资企业的财报，而只将对这部分股权资产记作「长期股权投资」。
但本质上，Meta 以 “租赁人” 的身份，与 “二房东”（Laidley 先承租数据中心园区，然后再转租给 Meta——见下图）签订租赁合同。
虽然表面租赁的对象主要是机柜，但同时包括后续的芯片部署、园区物业管理以及长期电力运维都是 Meta 自己的活，Blue Owl 其实只是承担了一个帮忙找钱攒局的中介角色。
具体操作见下图：
（1）Meta 视角：高融资成本=表外负债 + 短期现金流压力小
从表面看，数据中心的产权并不属于 Meta，且 273 亿的票据发行人也不是 Meta。
但 Meta 作为租户，在这笔交易中做了残值担保——数据中心的前 16 年运营期内，Meta 如果提前中止租赁，那么需要补足数据中心剩余价值与约定值（初始为 280 亿）的差价。
因此上述操作看似兜了一圈，实则等效于：
在前 16 年内，Meta 面向 Blue Owl 发了一笔规模 280 亿的公司债用于投入建设数据中心，每期支付利息相当于每年的租金，比如按前四年的租赁合同，就是每年约 30 亿，隐含票面利率 30/280=10.7%。
虽然这个票面利率看上去很高，远高于 Meta 半个月前的公司债利率水平。但 Meta 用牺牲未来现金流换来的是：
1）权利义务周期错位：当期可以立即拿钱开工，但第一笔 31 亿利息在四年后 2029 年才开始支付，前四年的票据利息由 Blue Owl 来承担。
2）降低当期会计利润压力：尽管从实际责任划分上看，Meta 才是数据中心的主导运营方。但通过硬性做义务不等的股权划分以及不做 Meta 收回产权的设定，使得这在会计确认上，仍然属于是一笔经营租赁而非融资租赁。
虽然融资租赁同样能减轻当期现金流压力，但在 GAAP 美国会计法下，融资租赁对当期利息支出确认（包含折旧费用 + 利息费用），前期往往会显著高于实际支付的租金。
如下图我们估算，假设租金保持不变，折现率按 4.5% 计算，那么在 2029 年至 2036 年期间，使用经营租赁的确认方式，当期计入 Opex 的支出会始终小于融资租赁，潜在的降低了 Meta 的短期利润压力。
（2）Blue Owl 及债权人视角：稳赚不赔的买卖
Meta 是为了修饰报表，但 Blue Owl 这个纯金融机构则是为了躺着赚钱。在这笔合作融资中，Blue Owl 并不承担园区的运营管理等脏活累活，除了前四年垫付一年 18 亿的利息外，几乎没有风险和额外成本。
2029 年之后 Blue Owl 左手从 Meta 收 31 亿租金，右手付 18 亿利息，净赚 13 亿的 “息差”。如果 Meta 中途喊停，那 273 亿的发债本金也有 Meta 的担保。
按照 4.5% 的无风险利息作为折现率计算，对于 Blue Owl 来说，假设 2044 年也就是 Meta 允诺的 16 年残值担保期最后一年，Meta 选择结束（实则这样对 Meta 是亏的，理性情况下必然不会这么做，但这里用作计算 Blue Owl 的投资收益进行假设）：
那么对于 Blue Owl 来说，Meta 给的 280 亿本金担保直接用来赎回 273 亿公司债，在此期间（19 年）收到的净息差，折线加总为 71 亿，投资净回报为 1.4%/年（=71/273/19），但实际上是空手套白狼，这笔投资并未占用 Blue Owl 什么资金。
而对于 PIMCO 以及 BlackRock 而言，则更是美美锁定 20 多年每年 6.58% 的高收益，比直接买 Meta 的债还要高 1-2 个点，这在降息周期下实在是一笔不错的投资。
二、盈利效率下坡路：压制估值的真正病因
除了现金流，从上述经营租赁还是融资租赁的差异点可以看出，Meta 同样担心 AI 投入对利润的影响。海豚君认为，这恰恰是压制 Meta 2026 年估值表现的关键！
1、折旧成本压力是累积性的
截至到三季度，Meta 的资本开支已经占到了当期收入的 38%，拉高速度非常快。粗粗算下来，如果未来一年维持这个投入比例（实际很可能更高，市场预期 Capex 达到收入的 50%），假设增量主要为服务器投入，那么按照 Meta 目前平均 5.5 年的服务器折旧周期来算，也意味着这笔投入在后续每年对利润率的压力就有 7pct 之多！（=38%/5.5，加入收入无法有效摊销折旧金额）。
哪怕是存在对旧设备的替换，与之前不到收入 20% 的投入规模相比，也要至少额外多承担 3pct 的利润率影响。但实际上，替换的旧服务器价值远远抵不上源源不断的新投入，Meta 的 “Property and equipment” 账面价值四年来一直水涨船高。
更何况，每一年的新投入，都会带来累积性质的折旧成本压力。结合市场预期，海豚君做以下简单推演：
1）假设 2026 年收入增速 18%，AI 赋能下 2025 年至 2030 年收入 CAGR 增速为 15%；
2）按照目前数据中心的建设规划，Meta 的投入成本压力将在 2026 年到达巅峰——预计到 2028 年新增 4GW 的算力，其中一半来自 2026 年。按照英伟达约 500 亿元/GW 的总部署成本，明面上光 2026 年就需要额外投入 1000 亿美元。
但考虑到当下的算力竞争环境，假设 Meta 部分采用 TPU，一如消息传闻那样，2026 年先租谷歌的 TPU 云服务，2027 年直接买 TPU 芯片部署到自家数据中心，都会引起短期资本开支有较大的变化。
还有一种可能是，Meta 与英伟达谈判到一个折扣价 80%，成本降到 1600 亿。考虑到 TPU 的合作信息更少，且涉及到技术适配的问题，因此海豚君先按打折后的英伟达 GPU 成本来算。
1600 亿再剔除 Hyperion 中来自表外融资，也就是 Blue Owl 提供的 290 亿，仍然需要 1300 亿的巨款，一年也还需要新增投入 500 到 600 亿。
而其他部分，包括外租算力、土地、建筑等部分。我们按照稳定 15～40% 增速（依据数据中心部署节奏，前高后低，增速稍高于收入端长期 CAGR 增速 15%），那么预期的资本开支变化如下：（注意，下图未包含 Meta 心血来潮新增数据中心部署计划，但中间不排除会出现算力紧缺情况）
可以看出，在海豚君的假设中，不管后续（2028 年）之后的规划会发生如何变化，至少在 2026、2027 年，AI 投入对利润的双压会非常明显。估算下来，2026 年 Capex 占总营收入比例还会上升到 50%，随后才会慢慢下降。
上述折旧费用对利润率滑坡的影响，会在 2027 年达到巅峰，一年掉 3 个点，2028 年之后才会逐步缓和。超预期的可能，一个是算力成本大降，一个则是靠 Meta 在经营费用上做更多让步，比如优化人员等等，利润率滑坡有望比海豚君的预期提前触底，但显然前者的效果更加事半功倍。
反过来说，如果无法节流，那也只是期待开源——比如 Meta AI 的通用 Agent 神来一笔。但通用 Agent 竞争也非常激烈，扎克伯格虽然上半年频频爆出不惜成本抢人才，但不得不承认，Meta 的大模型 Llama 系列表现也太吊车尾了些。
AI 之于广告的赋能，虽然确实能够帮助提升 ROI 从而吸引商家提高投放预算（本质上是挤压中小平台的份额），但从变现效率上看，AI 时代的 “水电煤” 成本还不能快速打成 “白菜价”。
但与此同时，AI 无限扩大了用户交互范域，使得平台的运营成本也在指数级增加，互联网的边际成本递减效应在 AI 时代非常渺小。而只靠广告单一模式，Meta 的变现效率很难回到从前。
至少在我们的模型中，2030 年的 Meta 数据中心的新增算力只有 1GW，但折旧成本还有 17% 的增速。若要在此之前将 OPM 从 27 年的 36% 拉回到 25 年的 40%+，那么 2030 年收入要达到 4360 亿，相比 2025 年不到 2000 亿的收入水平直接要求翻倍还要多！有意思的巧合，这多出来的 2000 多亿，刚好也是 OpenAI 对自己 2030 年的收入增长目标。
三、Meta 挥霍？竞争没出问题就不是致命伤
短期利润率崩盘后，Meta 一下子从年初的一致性看多，拥有社交最强护城河的 AI 宠儿，跌到如今梦回 2022 年的七姐妹垫底。而年初 19x P/E 狗都不理的 Google，反而顶替了曾经 900 块更香的 Meta 以及涨至全球第一市值的英伟达，成为当下逻辑最顺的 “AI 新王”。
风水轮流转的 AI 时代，叙事逻辑能够从一个极端到另一个极端，恰恰说明了更多的变化还在路上，且看科技巨头们的轮番表演，不要轻易下定论。
对于现在 21x P/E 的 Meta，虽然低于历史估值中枢，而股价也在近期随着大盘降息预期回温，与 Google TPU 的合作缓解掉进恶性投入的 AI 泡沫深坑的担忧，在 20x P/E 附近获得支撑反弹。
然而，结合上文讨论的利润坍塌问题，至少在 2026 年，海豚君认为还没到无脑唱多的时候。回顾历史，Meta 的绝对底部是 2022 年的 7x P/E，虽然海豚君对 2026 年的经营利润预期也落到个位数增长上，但正如我们在 Q3 财报点评中所言，当下绝不是 “2022 年梦魇复现”，关键在于Meta 最核心的竞争逻辑，并未出现硬伤。
OpenAI 虽然看似来势汹汹，但 Google 的搜索证明了生态和入口心智的重要性和底层价值。要形成一个高粘性的 C 端入口，OpenAI 仍然需要降低门槛养蛊。
但市场已经冷静了一段时间，对无法落地的 AI 梦开始祛魅。纵使资本愿意做梦，但实业大佬们不会允许风险转移到他们身上。这其中，电力和台积电的产能捏住了 AI 的命门。
而没有稳定现金流的天然 bug，如何赢得实业大佬们的排产青睐？这使得 OpenAI 当下的更重要任务，是去寻找一个 “大腿” 来对万亿星际之门做无限兜底。
因此 Meta 仍有时间，但同时也存在试错的风险。因此若 2026 年坍塌的业绩，加上 16x 底部估值 1.3 万亿（也是隐含长期能保持 15% 增长的信仰估值），那么可以大概率称得上是当下未来一年，可以大胆上仓位的绝对底部。
但若没有足够的系统性风险创造机会，那么 26 年 18x PE（1.45 万亿）或者是等到 26 年下半年，对应 27 年稍显修复后的 16x PE（1.57 万亿）同样具备一定安全垫。
最后海豚君再一次强调，Meta 的回归之路还需再多点耐心。2026 年的 Meta，机会只在跌破底部价值的修复，而非情绪高潮时大讲向上突破。
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