高盛评Meta裁员、压开支、推迟模型发布：这不是“过冬砍预算”，而是“腾笼换鸟”

面对外界对Meta裁员、削减Reality Labs投入及推迟基础模型发布的广泛担忧，高盛给出不同解读：这不是在AI投资压力下的被动收缩，而是主动将资源从低效存量向高价值算力需求集中调配的战略性重组，由此为长期EPS上修打开空间。

据多家媒体近期报道，Meta管理层可能推进三项重大举措：大规模裁员与人员架构调整、压缩Reality Labs部门开支，以及推迟旗下超级智能实验室最新基础模型的公开发布。消息持续发酵之下，Meta股价自1月29日四季度财报公布次日起已累计下跌约20%，同期标普500指数跌幅仅约7%。

高盛分析师Eric Sheridan团队在3月22日的研究报告中指出，上述三项举措均未实质超出管理层在最近一次财报电话会议中所给出的前瞻指引框架。

更关键的判断是：任何成本节约举措都应被视为Meta在全公司范围内寻求效率与增长的再平衡——释放出来的资源将主要用于以算力需求为核心的AI增长投资。该行同时表示，若相关举措落地，Meta有望重回往年"年初保守指引、全年业绩持续上修"的节奏。

高盛维持对Meta的买入评级及835美元的12个月目标价，该行通过三个情景分析量化成本优化对EPS的潜在影响，核心结论是：Meta现有成本结构具备充足弹性，效率与增长的再平衡举措有能力持续推动正向EPS修正。

裁员：调整的是人员结构，而非总体规模取向

据路透社报道，Meta正在筹划大规模裁员。

高盛在情景一中对此进行了量化测算：假设2026年末员工总数同比下降15%，2027年及2028年各恢复5%的增长，同时人均非折旧摊销费用每年增长约6%。在此假设下，相较于高盛基准预测，Meta 2026年GAAP EBIT及每股盈利将获得约超10%的提振，2027至2028年的提振幅度则可超过20%。

高盛强调，这一情景的实质并非单纯压缩人员规模，而是反映出行业自2025年12月中旬以来日益显著的结构转型趋势：企业普遍将人员调整与向AI及机器学习计算岗位集中转型并行推进。

换言之，Meta的裁员更接近于"换人"——以更具AI背景的技术型人才替代存量岗位——而非收缩整体规模。高盛由此将其定性为一场带有主动性质的人才结构重组，而非被动应对成本压力的削减动作。

Reality Labs：放弃Horizon Worlds，而非整个空间计算赛道

据彭博报道，Meta计划对Reality Labs部门核心产品进行调整，外界一度将其解读为Meta全面退出该业务板块。

高盛认为这一解读有失偏颇，并援引Meta随后的多项官方声明指出：此次调整的核心是削减以Horizon Worlds为代表的传统VR遗留产品投入，而公司对更宏观的空间计算愿景依然保持高度投入，战略方向并未改变。

在情景二的量化分析中，高盛假设Reality Labs年度支出每年削减约高个位数至低两位数百分比，并将节省额的10%再投入业务。该情景对2026至2028年GAAP每股盈利的潜在提振处于低至中个位数百分比区间，弹性相对温和，但方向明确。

高盛的判断是：Meta此举本质上是在Reality Labs内部将传统VR的优先级拨低，以便将更多资源向AI集成与增强现实（AR）方向倾斜。

基础模型延迟：时间表一直在预期之内

《纽约时报》报道，Meta超级智能实验室最新基础模型的公开发布时间可能推迟。

对此，高盛表示，这一时间节点从未超出其预期。考虑到超级智能实验室于2025年中成立至今不足一年，相比谷歌DeepMind、OpenAI、Anthropic等已深耕多年的前沿模型机构，Meta至少需要9至12个月时间才能在公开领域展示初步成果。

高盛重申对Meta管理层公开表态的锚定：基础模型公开发布及AI战略支柱（算力布局、智能体产品等）的落地时间窗口，将主要集中在2026年下半年至2027年，且首批模型仅是起点，将在多年时间跨度内持续迭代演进。

该行认为，以成立时间计，用市场对OpenAI、Anthropic的预期来衡量Meta超级智能实验室的进展节奏，本身存在基准偏差。

三情景测算：解锁EPS弹性的不同路径

高盛在报告中构建了三个"蓝天情景"，旨在量化不同成本优化路径对盈利的潜在影响，并明确声明均非基准预测，实际结果存在多重变量影响。

情景一（调整人员规模与人均成本）的提振效果最为显著，2026年EPS潜在提升幅度约超10%，2027至2028年可超过20%。

情景二（削减Reality Labs开支）弹性相对有限，对三年EPS的提振处于低至中个位数百分比区间。

情景三（未来三年non-D&A运营支出零增长）理论弹性最大，可带来2026年EPS逾30%的提振，以及2027至2028年约40%至50%的上行空间，但高盛将其定性为发生概率最低的情景——核心制约因素包括AI及机器学习岗位薪酬通胀持续存在，以及多年维度下公司员工总数仍将增长。

高盛指出，Meta现有成本结构具备充足的盈利弹性，任何旨在平衡效率与增长投资的管理举措，均有能力在未来数年内持续推动EPS预期向上修正，而非反向承压。