메타 4Q25 실적발표 : GPU를 조려봤습니다. 또 한 번의 서프라이즈

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠 [채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS [게시일] 2026.01.29. 오후 8:13 [원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260129201325047jy [제목] 메타 4Q25 실적발표 : GPU를 조려봤습니다. 또 한 번의 서프라이즈 [수집 기준] 승인된 구독 열람권으로 실제 본문을 보존했다. 이미지·첨부는 별도 미디어 원장에 보관하며 시각적 의미 검토 여부를 구분한다. [구독 원문 본문] 안녕하세요 올바른입니다. 메타의 4Q25 실적을 요약하면 "컴퓨팅이 곧 매출임을 보여주는 또 다른 사례"입니다. 추천과 랭킹 알고리즘 개선 효과로 매출성장률 서프라이즈가 인상적인 실적발표입니다.

이제 충분한 GPU를 쓸 수 있게 됐으니, 콘텐츠와 광고 엔진 강화에 잔뜩 컴퓨팅을 투입하고 있습니다. 1Q26 매출성장률 가이던스는 YoY ~33.5%에 달했습니다. 다만, 총비용 성장률도 매우 높습니다. 매출성장은 좋은데 이익 성장은 없을 것으로 예상하는 현 상태를 어떻게 생각하는지, GPU 조림의 의도를 파악해봅니다. 메타 (META) 2025-11-03 주간전략보고 : 투자의 생각 (11월 3일~11월 7일) 자료 中 메타 3Q25 실적 코멘트 (바로가기) 2025-09-16 골드만삭스 테크 컨퍼런스 : "전례 없는 수요를 보고 있습니다" (바로가기) 2025-07-31 메타 2Q25 실적발표 : SUPER BEAT, AI와 GPU를 EPS로 바꾸다 (바로가기)

2025-07-18 메타, 저커버그는 왜 지금 '세계 최고의 AI 용병단'을 꾸렸나 (바로가기) 2025-07-18 메타의 야망, AI 시대의 '눈 👀'을 차지하라 (스마트 글래스) (바로가기) 최근 기업분석 코멘트 2026-01-16 피겨 테크놀로지 솔루션(FIGR) 기업분석 : 차세대 자본시장으로 향하는 길 (바로가기) 2025-12-18 마이크론 4Q25 실적발표 : 마이크론이 증명한 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도 (바로가기) 2025-12-11 오라클 4Q25 실적발표 : 폭풍 속 컨퍼런스콜, 그리고 투자자들에게 남긴 세 가지 답변 (바로가기) 투자자문 서비스에 따른 투자 시 원금 손실이 발생할 수 있으며, 투자 손익에 대한 책임은 전적으로 고객에게 귀속됩니다.

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저희의 세계 최고 수준의 추천 시스템은 이미 앱과 광고 사업 전반에 걸쳐 의미 있는 성장을 견인하고 있지만, 현재 시스템은 앞으로 가능해질 기능에 비하면 아직 초기 단계에 불과하다고 생각합니다. We're also working on merging LLMs with the recommendation systems that power Facebook, Instagram, Threads and our ad system. Our world-class recommendation systems are already driving meaningful growth across our apps and ads business, but we think that the current systems are primitive compared to what will be possible soon.

2026년을 내다보면, 우리는 추가적인 성장을 이끌어낼 수 있는 많은 기회를 보고 있습니다. 여기에는 모델에 사용하는 훈련 데이터의 복잡성과 양을 확장하는 동시에 사용자의 실시간 관심사에 더욱 민감하게 반응하는 시스템을 지속적으로 개선하는 것이 포함됩니다. 또한, 플랫폼 전반에 걸쳐 콘텐츠를 더욱 심층적으로 이해하기 위해 LLM을 통합하는 데 집중하고 있으며, 이를 통해 더욱 개인화된 추천을 제공할 수 있을 것입니다. 올해 또 다른 주요 투자 분야는 차세대 추천 시스템 개발입니다. 이를 위해 여러 가지 핵심적인 투자를 진행하고 있는데, 그중 하나는 LLM을 기반으로 작동하는 새로운 모델 아키텍처를 처음부터 구축하는 것입니다. 이를 통해 LLM의 세계 지식과 추론 능력을 활용하여 사람들의 관심사를 더욱 정확하게 추론할 수 있도록 할 것입니다.

Turning to 2026. We see a lot of opportunity to drive additional gains. This includes scaling the complexity and amount of training data we use in our models while continuing to make our systems more responsive to people's real-time interest. We're also focused on incorporating LLMs to understand content more deeply across our platform, which will enable more personalized recommendations.

Another big area of investment this year is developing the next generation of our recommendation systems. We have several big bets on this front, including building new model architectures from the ground up that will work on top of LLMs, leveraging the world knowledge and reasoning capabilities of an LLM to better infer people's interests. 2026-01-28, 메타 4Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中 메타 4Q25 실적발표

충분한 GPU, 더 가속되는 광고엔진과 매출성장률 실적발표 - 4Q25 EPS : $8.88 vs 컨센 $8.19 (Beat) (YoY +11%) 매출 : $59.89B vs $58.42B (Beat) (YoY +24%) DAP : 35억 8000만 명 (YoY +7%, 분기에 4000만 명 추가) 가이던스 - 1Q26 매출 : $53.5~$56.5B vs 컨센 $51.27B (Beat) (YoY 26.4%~33.5%) 가이던스 - CY2026 총비용 : $162B~$169B (Up) CAPEX : $115B~$135B vs 컨센 $110.62B (Up) 한 눈에 이해하기 메타의 사업 전반에 대한 이해 메타는 어떤 플랫폼인가 메타는 인간 관계의 미래를 구축하고 이를 실현하는 기술을 개발하는 기업입니다.

사람들이 서로를 연결하고, 공유하며, 커뮤니티를 찾고, 그 속에서 비즈니스를 성장시킬 수 있도록 돕는 기술들을 개발합니다. 스마트폰, PC, VR/MR 헤드셋, AR 안경 등 각종 웨어러블 기기를 통해서도 플랫폼 영토를 확장하고 있습니다. 메타의 주요 제품군: ⓐFoA ⓑRL 메타의 사업부는 두 가지로 나뉩니다. 앱 제품군(Family of Apps, FoA)과 리얼리티 랩(Reality Labs, RL)입니다. 매출로는 거의 모든 규모를, 이익으로는 전적으로 앱 제품군에서 얻고 있습니다. (1) 앱 제품군은 다섯 가지로 나뉩니다. 페이스북(Facebook, 인스타그램(Instagram), 메신저(Messenger), 스레드(Threads), 왓츠앱(WhatsApp)입니다.

앱 제품군을 통해 돈을 버는 구조는 앱 제품군 내 광고 게재 위치를 마케터들에게 판매하는 것입니다. 메타 플랫폼 내의 광고를 통해서 마케터들은 제품광고를 할 수도 있고 브랜드 인지도를 높이기 위한 광고를 할 수 있습니다. 마케터들은 페이스북, 인스타그램, 메신저, 스레드에 게재될 수 있는 광고 게재 위치를 구매합니다. (2) 리얼리티 랩은 Meta Quest 제품을 판매하거나 Ray-Ban Meta 선글라스, 퀘스트 앱스토어 내 판매 등을 통해서 매출을 냅니다. 리얼리티 랩: 10년 뒤를 책임질 Moonshot 프로젝트 모음 리얼리티 랩 투자를 통해 연간 $19B 정도씩 적자를 보고 있습니다. 리얼리티 랩 투자의 상당 부분은 현재 시장에 출비되지 않았지만 향후 10년 안에 구현될 가능성이 있는 제품들을 위한 장기적으로 최첨단 연구 개발에 들어가고 있습니다.

투자 금액의 50%를 웨어러블 사업에, 나머지 50%는 메타버스 사업에 투자하고 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어 및 콘텐츠까지 투자 방향은 다양합니다. 오래 전부터 저커버그는 VR/MR가 미래라고 보고 새로운 하드웨어부터 OS, 개발자 생태계, 소프트웨어, 콘텐츠까지 많은 것들을 지원하고 있습니다. 최근 Ray-ban Meta의 경우 Meta AI를 탑재하고 나서 작년 대비 판매량이 3배 가까이 증가하는 등 AI와 웨어러블 기기의 조합이 본격 침투하고 있기도 합니다. 새로운 플랫폼에서도 선도할 희망을 보여주는 씨앗입니다. 저커버그가 그리는 꿈이 무엇인지에 대해서는 <메타, 저커버그는 왜 지금 '세계 최고의 AI 용병단'을 꾸렸나>와 그리고 <메타의 야망, AI 시대의 '눈'을 차지하라 (스마트 글래스)> 자료를 보시면 도움이 되실 것 같습니다.

앱 제품군: AI로 가장 많은 돈을 벌고 있는 기업, 메타 메타의 매출은 98%가 광고에서 나오고 있고, 메타의 광고 매출은 광고노출(Ad Impressions) x 광고단가(Ad Price)로 결정됩니다. 그 중 광고노출에는 총 3가지가 영향을 미칩니다. ⓐ사용자 수(Users) ⓑ체류시간(Time Spent per User) ⓒ광고노출건수(Ad Load)입니다. 메타는 현재 AI 기반의 추천알고리즘을 통해서 ⓑ체류시간을 늘리고 ⓒ광고 노출건수를 늘리는 쪽으로 이미 수혜를 보고 있습니다. 디지털 광고 시장 내 점유율을 계속 늘려가는 중 메타는 디지털 광고 시장에서 점유율을 매우 빠르게 늘려가고 있습니다. 메타는 2022년 말까지만 해도 주가가 2015년 수준으로 돌아갈 만큼 최악의 시기를 겪었습니다.

그리고 화려한 부활에 성공했습니다. 제가 마크 저커버그에 대해 완전히 다르게 보게 된 순간이기도 합니다. 회사의 인력구조나 인프라 자체를 몇 분기 만에 한 번 뒤집은 수준이었기 때문입니다. 2022년~2023년 애플과 틱톡발 광고 점유율 하락 지옥에서 살아온 메타의 얘기에 대해서는 <메타 2Q25 실적발표 : SUPER BEAT, AI와 GPU를 EPS로 바꾸다>에서 찾아보실 수 있습니다. 사용자 수 ▲ x 광고노출 ▲ x 광고단가 ▲ 지표를 통해서도 확인하실 수 있습니다. 사용자 수(DAP)는 메타 앱 제품군 내(Facebook, Instagram, Messenger, Threads, WhatsApp)의 일간 활성 사용자 수가 계속해서 증가하는 흐름입니다.

매일 메타 플랫폼을 찾는 사람의 수가 계속해서 증가하고 있습니다. 사용자들이 앱에 만족하고 있다는 뜻입니다. 광고노출(Ad Impressions)은 체류시간과 광고노출건수가 곱해져서 나옵니다. 메타는 계속해서 텍스트 → 이미지 → 비디오순으로 콘텐츠를 늘리고 있습니다. 사람들이 원하는 콘텐츠 포맷을 늘리기 위해 어떻게 앱을 바꿀지 고민하고 있고, 여기에 더해서 콘텐츠 추천 및 랭킹 알고리즘이 좋아지면서 사람들이 하루 중에 머무는 시간, 하루 중에 보는 콘텐츠의 양이 늘어나고 있습니다. 메타 입장에서 광고를 붙이기에는 콘텐츠 구성이 5분짜리 비디오 2개로 구성되어 있는 것보다 2분짜리 비디오 5개로 구성되어 있는 게 더 좋습니다. 숏폼이 유리합니다. 더 많은 콘텐츠를 보여줄 수 있고, 더 많은 광고를 붙일 수 있기 때문입니다.

광고단가(Ad Price, ARPP)도 계속해서 상승하고 있습니다. AI/ML 기술로 광고 타겟팅 정확도와 전환율이 높아질수록 광고주의 ROI가 향상되며, 이는 플랫폼 입장에서 광고단가를 높일 수 있는 근거가 되기 때문입니다. 예를 들어, 경쟁 플랫폼이 $100 광고비로 $200의 효과를 낼 때 메타는 같은 비용으로 $300의 성과를 제공한다면, 메타는 광고단가를 $150로 올리더라도 여전히 광고주에게 매력적인 선택지가 됩니다. 저력을 느낄 수 있었던 'Threads' 최근 5년 내 두 번째로 마크 저커버그의 저력을 느낄 수 있는 건 스레드였습니다. (a) 포화상태로 보였던 SNS 시장이지만 메타는 언제든 유행에 맞는 제품을 매우 빠른 시일 내에 램프업해서 만들 수 있으며, (b) AI/LLM 능력을 통해서 추천 및 랭킹 알고리즘이 좋다면 사람들의 앱 사용시간 점유율을 더 얻는 것도 가능함을 보여줬기 때문입니다.

2023년 하반기 신규 앱으로 등장한 스레드는 4Q25를 기점으로 모바일 앱 DAU 기준 X를 넘겼습니다. 성장속도는 매우 빨랐습니다. 2024년 7월 출시 1년 만에 MAU 1.75억명이었는데 → 2025년 5월 기준 MAU 3.50억명 → 2025년 8월 MAU 4억 명 돌파였으므로 매우 빠른 성장세입니다. 불과 3년 만에 X를 넘긴 Threads 메타의 다섯 번째 슈퍼앱이 될 것으로 예상합니다. 출시 4년 만에 슈퍼앱을 하나 만드는 셈입니다. 워낙 메타의 앱 생태계 규모가 크기 때문에 2025년 내에 당장 매출성장을 이끌어낼 거라 기대하진 않지만 인스타그램 릴스가 그렇게 램프업했듯이 스레드는 2027년부터 이익 성장동력원 역할을 해나갈 수 있습니다.

Meta AI 앱 지표들도 좋습니다. Meta AI는 3Q25 대비 4Q25에 다운로드는 QoQ 157%, MAU는 274%, 방문자 수는 93% 증가했습니다. Vibes를 쓸만한 제품으로 만들고 나서, Threads를 한 번에 확 키웠던 것처럼 페이스북-인스타그램과 Meta AI 및 Vibes를 연동하면 한 번에 사용자 참여도는 확 올릴 수 있을 것입니다. 메타는 AI를 어디에 적용하고 있는가? 저는 편의상, 메타가 AI를 프론트엔드와 백엔드에 적용하고 있다고 말씀드립니다. 프론트엔드는 광고주들이 광고를 제작하기 편하도록 만드는 것입니다. 백엔드는 추천 및 랭킹에 쓰이는 모델을 발전시키는 일입니다. 순서대로 쭉 설명드리자면, 프론트엔드에서는 광고주들이 Meta Advantage+를 사용하여 광고 캠페인 설정에 걸리는 난이도를 낮추고, 캠페인 제작에 걸리는 시간을 줄이고, 그 결과 비용을 낮춤으로써 더 많은 광고가 집행될 수 있도록 하는 효과를 기대하고 있습니다.

광고주 입장에서 광고를 제작할 때에는 ⓐ광고 캠페인을 만드는 비용과 ⓑ광고를 노출시키는 데 드는 비용이 드는데, ⓐ를 낮춘다면 ⓑ에 더 많은 비용을 지출하는 게 개별기업들 입장에서는 가장 유리하기 때문입니다. Advantage+는 두 가지 영역에서 성장 가능성이 있습니다. 하나는 광고 캠페인의 목표와 누구한테 보여줄지에 대한 설정을 자동화하는 것입니다. 예전엔 마케터들이 일일히 특정 인구 통계를 설정해야 했지만, 이제는 메타가 알아서 최적의 예산을 설정해주고, 캠페인은 어떻게 설정하는 게 가장 ROAS가 높은지를 제안해주는 것이 현재 Advantage+의 사용 사례입니다. 다른 하나는 캠페인을 제작할 때의 비용을 낮추는 것입니다.

생성형AI 크리에이티브 도구를 사용하여 다양한 광고 형식에 맞춰서 자동으로 이미지 크기를 변환해주는 것, 이미지를 자동으로 만들 수 있도록 하고, 특수효과나 텍스트 자막도 달아주는 것을 대체하고 있습니다. 더 나아가서는 리사이징·이미지·텍스트 기능을 넘어서 비디오 광고를 위해 비디오 생성분야에서도 AI 접목의 가능성을 기대하는 중입니다. 이어서 메타는 복잡한 추천 및 랭킹 백엔드를 갖고 있는데, 이것을 확장 및 통합하면서 성능향상이 가능합니다. 예를 들어, 각 사용자에 대해서 지금 당장 보여줄 초당 수천만 개의 광고가 있고 → 머신러닝 모델이 이를 처리하여 사용자의 이전 검색기록, 좋아요를 누른 콘텐츠, 댓글을 남겼는지, 몇 초간 머물렀는지 등등을 반영하여 수천 개의 광고로 압축하여 랭킹 단계로 보냅니다.

→ 그러면 랭킹에서는 어떤 순서, 어떤 시간, 어떤 순서로 보여줄 것인지를 조합하고, 광고를 어떻게 게재할 것인지를 판단합니다. 사용자의 감정적인 요소도 고려합니다. 백엔드에 대해서, 좀 더 자세히 들어가봅시다: "All-in", 회사 전체를 GPU 가속컴퓨팅에 넣고 있다 메타는 내부적으로 GPU를 매우 잘 쓰고 있어서 더 많은 GPU가 필요한 상태입니다. Llama/Avocado 모델 훈련 및 추론을 위해 쓰이는 팀 혹은 AI를 연구하기 위해서 필요한 GPU 자원을 제쳐두고서도, 모든 광고 플랫폼별로 랭킹 시스템(Ranking)과 추천 시스템(Recommendation)이 있기 때문입니다. 페이스북, 인스타그램, 릴스마다 각각의 랭킹과 추천이 있습니다.

개별 앱으로도 들어가보면 페이스북 내에도 Watch, Feeds, Groups, Reels 등 다양한 탭들이 있고 이것들도 하나씩 랭킹과 추천 시스템이 있습니다. 모든 랭킹과 추천 알고리즘은 더 많은 사용자들의 행동 데이터를 넣을 수록 성능이 좋아지는 경향을 띄고 있습니다. 톰 앨리슨이 2024년 3월 모건스탠리 TMT 컨퍼런스에서 설명한 내용은 이렇습니다: 원래 CPU 기반일 때에는 친구추가되고 상호작용을 많이 하는 대략 200명의 친구들의 수천 개 콘텐츠 중에서 무엇을 우선적으로 보여줄지를 추천했습니다. 2023년부터 이를 CUDA 기반으로 GPU 가속컴퓨팅을 대거 적용했고 CPU에 비해서 batch size를 극대화하여 훨씬 더 많은 작업을 할 수 있게 되면서 이제는 수십억 개의 모든 콘텐츠(친구추가되지 않은 콘텐츠, 친구의 친구의 친구까지도 검색) 중에서 사용자가 좋아할 거 같은 콘텐츠를 찾아줄 수 있게 됐습니다.

사용자들이 좋아할 만한 콘텐츠, 사용자들이 클릭 및 구매할 것 같은 광고를 제공하는 확률이 높아지는 트렌드입니다. 광고주가 같은 돈을 넣고 더 높은 광고효과를 거둘 때마다, 광고 입찰비용이 올라가니 메타 입장에서는 광고단가가 올라갑니다. 여러 마케팅 채널에 집행하는 예산 중에서 기존의 오프라인 광고 시장에서 디지털 광고 시장으로 예산을 더 끌어올 수 있기 때문입니다. ARPU가 지속 상승하는 트렌드는 매년 이어지고 있습니다. 사용자 참여도가 높아지고 광고 인벤토리가 늘고 광고단가가 높아지는 덕입니다. 그리고 메타는 수 년에 걸쳐서 텍스트 기반에서 → 이미지 기반으로 → 동영상 및 숏폼으로까지 앱 내의 콘텐츠 포맷을 발전시켜오면서 콘텐츠 참여도와 광고효율을 계속해서 높여왔기도 합니다.

잊기 쉬운 내용들이 많은데 실제로 보면 바뀌고 있는 것들이 많습니다. 메타는 AI를 적용할 곳이 많다: ⓐ콘텐츠 ⓑ광고 메타의 입장에서는 크게 두 가지 영역에 AI/ML을 적용하고 있습니다. ⓐ콘텐츠와 ⓑ광고입니다. 첫 번째, 콘텐츠에서는 사용자 입장에서는 계속해서 더 좋아할 콘텐츠를 보여주도록 추천 및 랭킹 알고리즘을 강화하고 있습니다. 이를 통해서 사용자들이 메타 앱 내에 체류하는 시간을 늘리고 같은 체류시간 동안 더 많은 링크 및 광고를 클릭하게끔 하는 작업입니다. 사용자들이 좋아할 콘텐츠를 찾는 법 : 메타 앱 내에서 매일 35억 명의 사용자가 비슷한 행위들을 한 데이터가 쌓입니다. 여기에서는 사용자가 클릭한 것, 그리고 몇 초 동안 콘텐츠에 머물렀는지, 좋아요나 구독 같은 상호작용을 하진 않았는지, 광고를 보고 클릭해서 물건을 구매하진 않았는지 같은 데이터들로 파악할 수 있습니다.

너무 방대한 데이터이고 종류도 다양하며 실시간 정보를 체크해야 하기에 이전에 CPU 기반으로는 하지 못했던 작업입니다. 이제 GPU 가속컴퓨팅을 통해서는 가능합니다. 이런 수많은 자잘한 기준들이 매개변수와 같은 역할을 하고 신경망의 크기를 키웁니다. 이러한 사용자의 행동 데이터들을 며칠, 몇 주, 몇 달치를 가져다 쓸 것인지에 대해서 정하게 됩니다. 이것이 컨텍스트 윈도우와 비슷한 역할을 합니다. 두 가지 측면을 키우다 보면 필요한 컴퓨팅 규모가 커지게 됩니다. 세 가지 측면에서 점점 더 규모를 키울 수록 사용자들이 광고나 콘텐츠에 만족도가 올라가며 체류시간이나 시청시간이 증가하고 있습니다. 두 번째, 광고 분야에서는 크게 네 가지 영역에 도입했습니다.

*AI를 통해 광고 캠페인 생성을 자동화할 수 있는 Advantage+는 제외하고 기술 스택만을 정리해봅니다. *왼쪽 위 : Meta GEM 구조 설명 사진 / 오른쪽 위 : Meta Lattice 구조 설명 사진 *왼쪽 아래 : Meta Andromeda 구조 설명 사진 / 오른쪽 아래 : Sequence Learning 아키텍처 설명 사진 메타가 광고에 AI를 도입한 방법: 4가지 Meta GEM - 거대한 뇌 : 생성형 광고 추천모델인 GEM은 수천~수만 개의 GPU에서 학습된 ML 모델로 광고 상품에 대한 결과를 추적해서 광고 타겟팅 성능을 개선하는 데 초점을 맞추고 있는 모델입니다.

방대한 양의 데이터를 빠르게 처리해서 관련성이 높고 개인화된 광고를 제공할 수 있게 하여 추천 시스템의 효율을 훨씬 더 높일 수 있었습니다. 4Q25에는 GEM 훈련에 쓰이는 GPU 수를 2배로 늘리고, 시퀀스 러닝 모델 훈련을 개선했더니 Facebook 광고 클릭률은 3.5%, 인스타그램 전환율은 1% 이상 향상됐습니다. Meta Lattice - 거대한 도서관 : 거대한 도서관의 사서와도 같은 역할입니다. 메타 플랫폼즈 기업 내에 수많은 다양한 마이크로서비스별로 추천과 랭킹 알고리즘이 따로 있었는데, 이것들을 전체적으로 하나의 모델 하에서 통합하여 데이터를 볼 수 있게끔 하는 과정과도 같습니다. 여러 개의 작은 시스템으로 추천하는 것보다 하나의 강력한 시스템으로 추천 시스템을 구성하는 것이 훨씬 더 추천효율이 좋음을 보여주는 사례입니다.

메타는 Lattice를 계속해서 더 다양한 기능들에 적용 중입니다. 1H25에는 Facebook Feed, Video 모델 통합을 통해 광고 추천 품질을 높였고 → 4Q25에는 Facebook Story 등 기타 모델까지 전체 모델로 합쳤더니 광고 품질이 12% 향상됐습니다. 26년에는 GPU가 늘어나는 만큼 이전보다 더 소수의 고성능 모델로 추론하도록 지난 2년 동안 통합했던 규모보다 더 크게 통합하여 효율을 끌어올리겠다고 말했습니다. Meta Andromeda - 개인 비서 : 안드로메다는 2024년에 출시된 End-to-End 하드웨어~소프트웨어~머신러닝 워크로드 공동 설계 시스템입니다. 메타의 ASIC인 MTIA와 엔비디아 GH200 칩을 통해 구동하는 구조입니다.

안드로메다 덕분에 메타는 광고 검색에 쓰이는 모델의 복잡성을 10,000배 이상 키울 수 있었으며, 사용자의 스마트폰 화면 안에 사용자가 가장 좋아할 만한 광고를 보여주는 랭킹 프로세스의 첫 번째 단계로 안드로메다가 쓰이고 있습니다. 4Q25에는 안드로메다 광고 검색 엔진을 NVIDIA, AMD, MTIA에서 실행할 수 있도록 설계하여 컴퓨팅 효율을 3배 끌어올렸고 → 1Q26에는 MTIA를 통해서 추론 워크로드 외 자체 광고엔진들을 위한 랭킹 및 추천 모델 훈련 워크로드를 지원할 예정입니다. Sequence Learning - 메모리 게임 : 시퀀스 학습 방법은 광고 시스템이 사용자가 광고를 보기 전에 직전에 어떤 행동을 했는지에 대한 순서를 고려하도록 하는 AI 모델링 기술입니다.

특정 링크로 유입시키거나 제품을 구매전환 시키기 위해서 패턴을 더 깊게 이해시키는 과정입니다. 예전에는 스키 리조트 광고에 관심을 가진 사람에게 스키 리조트 광고만 보여주고, 리조트 객실을 구매했음에도 불구하고 객실 광고를 보여줬다면, 이제는 스키 리조트 객실 광고를 보고 구매전환한 고객에게는 스키 장비, 리프트 티켓, 스키 가방에 대한 광고를 보여주는 식입니다. 4Q25부터 새로운 시퀀스 모델을 훈련시켜서 랭킹 및 추천 성능을 끌어올렸고, 앞으로 GEM 모델에서 훈련시킨 내용을 각종 모델에 적용하는 방법도 개선할 예정입니다. 이런식으로 스택의 여러 요소에 걸쳐서 앞으로 GPU를 충분히 다 쓸 수 있으며, 이를 통해 거두는 성과가 ROIC가 매우 높기 때문에 자신있다는 입장입니다.

어닝콜 정리 충분한 GPU를 갖추자 광고엔진에 잔뜩 투입 중 메타, 4Q25 주요 내용 매출 YoY 23.8%, 영익 YoY 5.9%, EPS YoY 11%. Agent 작동하는 것 보기 시작. 몇 달 안(over the coming months)에 신모델, 신제품 출시할 것. 첫 모델은 훌륭할 거라 기대하지만 계속해서 새로운 모델 출시하는 첫 시작점이라는 게 더 중요. 개인 맞춤형 초지능 구축이 목표. 과거, 관심사, 콘텐츠, 관계 등 개인적 맥락을 이해하는 AI 가능성 보기 시작. LLM을 FB, IS, Threads 등 광고 시스템에 쓰이는 추천 시스템과 통합 중, 이미 성장 중이지만 앞으로 보일 기능에 비하면 초기 단계임

새로운 유형의 콘텐츠 나올 것. 피드는 전반적으로 상호작용적으로 변할 것. 글래스 판매량 YoY 300% 증가, RL 손실 작년과 비슷. 피크 이후 점차 손실 줄일 것. MTIA 계속 발전. 워크로드에 대해 컴퓨팅 유연성 확보할 수 있게 설계 중. AI 툴에 투자하여 업무효율 지원, 재능 있는 소수의 인재가 대규모 팀이 필요했던 프로젝트 대체 중. 광고노출 YoY 18%, 광고단가 YoY 6%. 총비용 YoY 40%. CAPEX $22.1B, FCF $14.1B. AI 수익화 분야 많음. 1Q26(G) 매출 YoY 30% Reels 미국 시청시간 YoY 30%. 모델 확장성 키우기 위해 랭킹 아키텍처 간소화.

더 긴 컨텍스트로 관심사 더 정확히 파악. LLM 기반으로 처음부터 아키텍처 구축하는 차세대 추천시스템 개발이 주요 투자 분야. 언어번역으로 시청시간 키우는 중 긍정적이었던 내용 GPU를 조려봤습니다, 또 한 번의 서프라이즈 매출성장률 서프라이즈 매출성장률이 4Q25 YoY 23.8%인 것도 좋았지만 1Q26 가이던스가 YoY 26.4~33.5%로 중간값 30%라 매우 좋았습니다. 1Q25가 YoY 16.1%였기 때문에 기저효과가 크지만, '만약' 1Q25가 YoY 21%였다고 하더라도 YoY 25%였을 정도로 값 자체가 높습니다. 보통은 가이던스보다 실제 실적은 더 좋기 때문에 올해 실적도 기대해볼만 합니다.

AI 덕분에 광고노출과 광고단가가 크게 상승한 덕입니다. 컴퓨팅이 곧 매출이다 메타의 펀더멘탈을 가장 많이 바꾸는 요인은 콘텐츠 및 광고의 추천/랭킹 시스템 개선 효과입니다. 이번 분기도 엄청난 성과의 비결은 광고노출이 YoY 18% 증가하고, 광고단가가 YoY 6% 증가한 데에서 나왔습니다. 이유는 제각기 다르지만 GPU를 통해서 혁신 중인 분야들입니다. 콘텐츠 4Q25 미국 내 Instagram Reels 시청시간이 YoY 30% 증가했습니다. Facebook 내 동영상 시청 시간은 YoY 두 자릿수 성장했습니다. Facebook Feed, Video 게시물 조회수가 YoY 7% 증가했습니다.

Facebook 내에서 당일 게시된 Reels 콘텐츠를 QoQ 25% 더 많이 추천 중입니다. Instagram에서 미국 내 오리지널 콘텐츠 비중을 10%p 늘려, 현재 추천 콘텐츠 75%가 오리지널 게시물에서 나오고 있습니다. 추천 시스템 최적화 작업을 통해서 Threads 이용시간이 YoY 20% 증가했습니다. 광고 4Q25 Threads에 광고를 확대하고 있습니다. WhastApp에도 올해 안에 광고를 점진적으로 도입할 예정입니다. Facebook 광고 클릭률이 YoY 3.5% 향상됐고, Instagram 전환율이 YoY 1% 높아졌습니다.

Instagram Feed, Stories, Reels에 적용되는 새로운 모델을 출시하여 전환율이 YoY 3% 증가했습니다. Facebook 전체의 광고 품질이 YoY 12% 향상됐습니다. 각종 도구 & Business 사업 추구 Edits의 총 매출액이 4Q25에 $10B를 넘겼습니다. Meta AI 비즈니스 어시스턴트를 광고주 대상으로 테스트하기 시작했습니다. WhatsApp 내의 유료 메시징 매출이 4Q25 기준 ARR $2B(매출비중 1%)를 돌파했으며, 멕시코와 필리핀에서 Business AI가 초기 성과를 거두면서 사람과 Business AI 사이의 주간 대화량이 100만 건을 넘겼습니다.

올해 기대하는 부분들 컴퓨팅 규모를 크게 키웠기 때문에, 차세대 추천 시스템을 개발하고 있습니다. LLM을 기반으로 하는 새로운 모델을 처음부터 구축할 예정입니다. 원래는 지금까지 GPU 가속컴퓨팅으로 바꾸는 게 메인이었다면 앞으로는 LLM 기반으로 사람들의 관심사를 더 정확하게 추론하겠다는 목표입니다. 부정적이었던 내용 올해는 이익 성장이 거의 없을 것으로 예상 CY26 총비용 성장률 YoY 37.6%~43.6% 문제는 올해 컴퓨팅과 MSL 인재 영입 및 유지비용에 크게 선투자하기로 했기에, CY26 영업이익 및 EPS 성장 기대가 높지 않다는 점입니다.

이번 4Q 실적에서 밝힌 총비용 가이던스는 $162~$169B(YoY 37.6%~43.6%)입니다. CY25 총비용이 $117.69B(YoY 24%)였음을 생각하면 상당히 높아진 겁니다. 대신, 최소한의 한도는 정해줬습니다. 메타 CFO가 "CY26 영업이익이 CY25 영업이익보다는 많을 것(In 2026, we expect to deliver operating income above 2025 operating income)"이라는 표현을 통해서 YoY가 Positive일 것이라고 남겼습니다. AI 인프라에 투자할 수 있는 기회를 놓치지 않겠다, 유능한 AI 인재를 유치하기 위해서 매출성장이 나오더라도 그만큼 투자를 아끼지 않겠다는 맥락입니다.

올해는 웬만하면 투자를 하고, CY27에 수익화한다고 보면 CY27 PER 대비 얼마가 적정일 것인가를 기준 잡는 해가 될 것으로 예상합니다. 투자성과 확인이 중요하다 올해 메타의 투자비용 자체가 헤비하다는 것은 이미 확인했으므로, 투자의 성과가 ⓐ매출성장률이 얼마나 높아진 상태를 유지할 것인지와 ⓑLLM 기술 리더십을 되찾을 수 있을지가 중요한 해입니다. 오픈AI ChatGPT의 무료 사용자 규모, 구글 Gemini 앱의 트래픽을 각 기업들의 경쟁역량으로 여기듯이, LLM 기술 리더십은 곧 새로운 앱, 트래픽으로 연결될 것이기 때문입니다.

특히, 메타는 수익화 엔진은 많습니다. MSL의 모델을 바탕으로 ⓐ추천 및 랭킹 알고리즘을 강화할 수 있습니다. ⓑ텍스트 모델을 잘 갖추면 Threads 엔진을 강화하거나, WhatsApp 유료 메시징 성장에 사용할 수 있습니다. ⓒ음성 모델을 잘 갖추면 Reels의 영상들을 전 세계 사용자들에게 보게 할 수 있고(이미 인스타그램 사용 시간 성장에 기여 중), Ray-ban Meta 글래스에 사용할 수 있습니다. ⓓ비디오 생성 모델을 잘 만들면 Meta AI 앱 내의 생성형AI 영상만 나오는 숏폼인 Vibes에 녹여서 수익화 할 수 있습니다. 빅테크 중에서 수익화로는 가장 확실한 채널들이 많은 기업입니다.

Meta CTO "MSL 팀이 내놓은 첫 모델이 매우 훌륭하다" 메타 CTO가 다보스 포럼 중 기자회견에서, MSL에서 1월 초 사내에 처음으로 주목할 만한 AI 모델을 내놓았으며 "매우 훌륭하다"고 평했습니다. 좋다고 표현한 모델이 파운데이션인 Avocado인지, 이미지 및 비디오 모델인 Mango일지는 모르고, 실제로 나와봐야 평가할 수 있겠지만 우선 성능이 좋다는 내부 기대는 긍정적입니다. 재판 리스크가 줄고 있기는 한데, 끝난 건 아니다 이전에 메타 2Q25 실적발표에서 재판 리스크는 크게 우려하지 않으셔도 된다고 전해드렸었는데, 이후에 2025년 11월 18일 워싱턴 D.C.

제임스 보아스버그 판사가 '메타가 SNS를 독점하고 있다는 것을 입증할 충분한 증거가 없다'고 판결했습니다. FTC쪽에서는 다소 무리한 소송을 계속 진행 중입니다. 2021년에 이미 기각한 바가 있었는데, 항소했었고 이 수정안을 가지고 판결한 것이 현재의 결과입니다. 그런데 FTC는 11월에 재판이 끝나자마자 또 항소하겠다는 입장입니다. FTC가 계속해서 'SNS'라는 것을 너무 좁은 의미로 해석하고 있다고 봅니다. 그래서 리스크가 상당부분 낮아졌음에도 불구하고, 끝난 건 아닙니다. 그리고 최근 캘리포니아 로스앤젤레스 카운티 고등법원에서 19세 여성이, 자신이 어린 시절부터 메타·틱톡·유튜브에 중독됐고 이로 인해 우울증이 강화됐다고 소송을 한 것도 하나가 있습니다.

배심원단들이 해당 플랫폼이 과실이 있는지, 앱 사용이 실제 정신 건강 악화의 중요한 원인이었는지를 판단할 예정입니다. 6~8주간 진행될 예정이며 마크 저커버그도 증언대에 설 예정입니다. 현재 미국 내 40개 이상의 주 검찰들도 메타를 상대로 청소년을 중독시키도록 설계됐다는 이유로 소송을 제기한 상황이라, 만약 캘리포니아 재판에서 메타가 패소할 경우 대대적인 규제 변화가 발생할 수도 있습니다. 다만, 2024년에 이미 비슷한 종류의 재판에서 연방 판사가 메타의 책임을 면제해준 바 있던 만큼 패소할 가능성은 낮다고 보고 있습니다.

*스냅은 리스크를 지기 싫어하는 마음이었기에 1월에 조용히 합의했습니다. 투자의 생각 : 메타(META) 메타(META) 27년 PER 20배(시간외 $721 기준) : 실적발표 후 고민은 많이 해봤는데, 매출성장과 지표들이 좋기는 하나 CY27의 EPS에 대해서 예상하고 접근해야 하는 기업이라 Neutral을 유지합니다. 매출성장률이 좋습니다. 특히 가이던스는 보통 실제 실적 예상치보다 낮게 준다는 걸 예상해보면, 1Q26 매출성장률 ~33.5% 가이던스는 상당히 고무적인 값입니다.

그럼에도 불구하고 현 시점에서 총비용 성장률이 높으며 계속해서 투자 기회가 있다면 투자를 우선하겠다는 입장을 유지하고 있는 점, 추천 및 랭킹 알고리즘을 통한 성장에는 가시성이 있다고 생각하나 그것을 넘어서 Avocado를 비롯한 차세대 모델의 성능을 모르기에 향후 AI를 통해서 향후 더 큰 성장의 Wave를 이끌어낼 수 있을 거라고 기대하기는 어려운 점 등을 고려했습니다.