谁能回答GPU驱动的生成式AI内容和广告推荐系统革新有望驱动近200亿美元的年化收入增量

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谁能回答GPU驱动的生成式AI内容和广告推荐系统革新有望驱动近200亿美元的年化收入增量

2025-5-5

GPU驱动的生成式AI内容和广告推荐系统革新有望驱动近200亿美元的年化收入增量FB和Ins中Reel内容FoA DAU（十亿）Reel 渗透率Reel DAU（十亿）每分钟观看内容数量（条）悲观中性乐观假设2.16 70% 1.51 2.002.16 75% 1.62 2.002.16 80% 目前Reel在FoA中渗透率约60%，未来有望借助AI推荐系统持续渗透FB/Ins 1.73 2.00 每30秒看1条短视频日均用户时长-GPU驱动的AI推荐系统作用前（分钟）57.0061.7566.50目前Reel的用户时长约37分钟，仍在持续高速增长，未来有望自发增长到Tiktok日均用户时长的60%/65%/70%AD_LoadCPM（美元）AI 推送率AI推荐系统驱动时长提升总用户时长提升（十亿分钟）AI推送收入提升(十亿美元)FB和Ins中非Reel内容FoA DAU（十亿）每分钟观看内容数量（条）日均用户时长-GPU驱动的AI推荐系统作用前（分钟）AD_LoadCPM（美元）AI 推送率AI推荐系统驱动时长提升22% 4.4780%10%22% 4.5680%15%22% 4.64 广告推荐系统效能改进提升2%/4%/6%的CPM，不考虑未来AD+影响80%18%公司于Reel建成GPU驱动的AI推荐系统，参考Tiktok，绝大部分内容都基于用户兴趣通过AI推送，少部分内容基于用户订阅和关系网络推送公司于24Q1宣布，Reel采用GPU驱动的AI推荐系统后，用户时长提升了8-10%。我们认为公司未来有望采用生成式推荐模型，进一步拔高用户时长提升比例3,148.65 6.195,482.03 10.997,556.77 Reel DAU*渗透率*日均用户时长提升*365天15.44 总用户时长提升*每分钟观看内容数量*AD_Load*CPM/10002.16 6.00 34.55 8% 9.04 30%4%2.16 6.00 34.55 8% 9.22 40%8%2.16 6.00 每12秒看1条信息流34.55 目前GPU驱动的AI推送系统尚未应用到非Reel的内容中8%9.40 广告推荐系统效能改进提升2%/4%/6%的CPM，不考虑未来AD+影响50% 信息流内容很大部分基于用户兴趣和社交关系推荐，AI无法取代，故AI推送率低于Reel11%用户时长提升的原因包括采用GPU驱动的统一AI推荐系统和生成式AI模型，但传统信息流AI推送的内容比率低于Reel，因此用户时长提升比率低于Reel总用户时长提升（十亿分钟）AI推送收入提升(十亿美元)Feed+非Feed内容AI推送收入提升(十亿美元)1,022.39 4.37 10.562,044.79 8.91 19.903,067.18 FoA DAU*渗透率*日均用户时长提升*365天13.63 总用户时长提升*每分钟观看内容数量*AD_Load*CPM/1000 29.06注：以24年情况为基准广告收入DAU365*每日用户时长每分钟用户观看内容数量AD_LoadCPM资料来源：Meta、Visiable Alpha、backlinko、demand sage、wearesocial、looker studio、investing、国海证券研究所请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 24

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