Goldman Sachs on Meta's Layoffs, Spending Cuts, and Model Release Delay: Not "Winter Budget Cuts," but "Swapping Old for New"

面對外界對 Meta 裁員、削減 Reality Labs 投入及推遲基礎模型發佈的廣泛擔憂，高盛給出不同解讀：這不是在 AI 投資壓力下的被動收縮，而是主動將資源從低效存量向高價值算力需求集中調配的戰略性重組，由此為長期 EPS 上修打開空間。

據多家媒體近期報道，Meta 管理層可能推進三項重大舉措：大規模裁員與人員架構調整、壓縮 Reality Labs 部門開支，以及推遲旗下超級智能實驗室最新基礎模型的公開發布。消息持續發酵之下，Meta 股價自 1 月 29 日四季度財報公佈次日起已累計下跌約 20%，同期標普 500 指數跌幅僅約 7%。

高盛分析師 Eric Sheridan 團隊在 3 月 22 日的研究報告中指出，上述三項舉措均未實質超出管理層在最近一次財報電話會議中所給出的前瞻指引框架。

更關鍵的判斷是：任何成本節約舉措都應被視為 Meta 在全公司範圍內尋求效率與增長的再平衡——釋放出來的資源將主要用於以算力需求為核心的 AI 增長投資。該行同時表示，若相關舉措落地，Meta 有望重回往年"年初保守指引、全年業績持續上修"的節奏。

高盛維持對 Meta 的買入評級及 835 美元的 12 個月目標價，該行通過三個情景分析量化成本優化對 EPS 的潛在影響，核心結論是：Meta 現有成本結構具備充足彈性，效率與增長的再平衡舉措有能力持續推動正向 EPS 修正。

裁員：調整的是人員結構，而非總體規模取向

據路透社報道，Meta 正在籌劃大規模裁員。

高盛在情景一中對此進行了量化測算：假設 2026 年末員工總數同比下降 15%，2027 年及 2028 年各恢復 5% 的增長，同時人均非折舊攤銷費用每年增長約 6%。在此假設下，相較於高盛基準預測，Meta 2026 年 GAAP EBIT 及每股盈利將獲得約超 10% 的提振，2027 至 2028 年的提振幅度則可超過 20%。

高盛強調，這一情景的實質並非單純壓縮人員規模，而是反映出行業自 2025 年 12 月中旬以來日益顯著的結構轉型趨勢：企業普遍將人員調整與向 AI 及機器學習計算崗位集中轉型並行推進。

換言之，Meta 的裁員更接近於"換人"——以更具 AI 背景的技術型人才替代存量崗位——而非收縮整體規模。高盛由此將其定性為一場帶有主動性質的人才結構重組，而非被動應對成本壓力的削減動作。

Reality Labs：放棄 Horizon Worlds，而非整個空間計算賽道

據彭博報道，Meta 計劃對 Reality Labs 部門核心產品進行調整，外界一度將其解讀為 Meta 全面退出該業務板塊。

高盛認為這一解讀有失偏頗，並援引 Meta 隨後的多項官方聲明指出：此次調整的核心是削減以 Horizon Worlds 為代表的傳統 VR 遺留產品投入，而公司對更宏觀的空間計算願景依然保持高度投入，戰略方向並未改變。

在情景二的量化分析中，高盛假設 Reality Labs 年度支出每年削減約高個位數至低兩位數百分比，並將節省額的 10% 再投入業務。該情景對 2026 至 2028 年 GAAP 每股盈利的潛在提振處於低至中個位數百分比區間，彈性相對温和，但方向明確。

高盛的判斷是：Meta 此舉本質上是在 Reality Labs 內部將傳統 VR 的優先級撥低，以便將更多資源向 AI 集成與增強現實（AR）方向傾斜。

基礎模型延遲：時間表一直在預期之內

《紐約時報》報道，Meta 超級智能實驗室最新基礎模型的公開發布時間可能推遲。

對此，高盛表示，這一時間節點從未超出其預期。考慮到超級智能實驗室於 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機構，Meta 至少需要 9 至 12 個月時間才能在公開領域展示初步成果。

高盛重申對 Meta 管理層公開表態的錨定：基礎模型公開發布及 AI 戰略支柱（算力佈局、智能體產品等）的落地時間窗口，將主要集中在 2026 年下半年至 2027 年，且首批模型僅是起點，將在多年時間跨度內持續迭代演進。

該行認為，以成立時間計，用市場對 OpenAI、Anthropic 的預期來衡量 Meta 超級智能實驗室的進展節奏，本身存在基準偏差。

三情景測算：解鎖 EPS 彈性的不同路徑

高盛在報告中構建了三個"藍天情景"，旨在量化不同成本優化路徑對盈利的潛在影響，並明確聲明均非基準預測，實際結果存在多重變量影響。

情景一（調整人員規模與人均成本）的提振效果最為顯著，2026 年 EPS 潛在提升幅度約超 10%，2027 至 2028 年可超過 20%。

情景二（削減 Reality Labs 開支）彈性相對有限，對三年 EPS 的提振處於低至中個位數百分比區間。

情景三（未來三年 non-D&A 運營支出零增長）理論彈性最大，可帶來 2026 年 EPS 逾 30% 的提振，以及 2027 至 2028 年約 40% 至 50% 的上行空間，但高盛將其定性為發生概率最低的情景——核心制約因素包括 AI 及機器學習崗位薪酬通脹持續存在，以及多年維度下公司員工總數仍將增長。

高盛指出，Meta 現有成本結構具備充足的盈利彈性，任何旨在平衡效率與增長投資的管理舉措，均有能力在未來數年內持續推動 EPS 預期向上修正，而非反向承壓。