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Precio en Meta Platforms

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€512,56
-€5,36(-1,03%)

*Datos actualizados por última vez: 2026-05-11 15:58 (UTC+8)

A fecha de 2026-05-11 15:58, Meta Platforms (META) tiene un precio de €512,56, con una capitalización de mercado total de €1,31T, un ratio P/E de 27,52 y un rendimiento por dividendo de 0,34%. Hoy, el precio de la acción ha oscilado entre €509,66 y €516,60. El precio actual está 0,56% por encima del mínimo del día y 0,78% por debajo del máximo del día, con un volumen de trading de 13,55M. Durante las últimas 52 semanas, META ha cotizado entre €442,00 y €676,57, y el precio actual está a -24,24% del máximo de las últimas 52 semanas.

Estadísticas clave de META

Cierre de ayer€524,10
Capitalización de mercado€1,31T
Volumen13,55M
Ratio P/E27,52
Rendimiento por dividendo (últimos doce meses)0,34%
Cantidad de dividendos€0,44
BPA diluido (últimos doce meses)27,85
Ingresos netos (ejercicio fiscal)€51,37B
Ingresos totales (ejercicio fiscal)€170,76B
Fecha de ganancias2026-07-29
BPA estimado7,19
Estimación de ingresos€51,11B
Acciones en circulación2,50B
Beta (1A)1.243
Fecha exdividendo2026-03-16
Fecha de pago de dividendos2026-03-26

Sobre META

Meta Platforms, Inc. se dedica al desarrollo de productos que permiten a las personas conectarse y compartir con amigos y familiares a través de dispositivos móviles, computadoras personales, cascos de realidad virtual y wearables en todo el mundo. Opera en dos segmentos, Familia de Aplicaciones y Laboratorios de Realidad. El segmento Familia de Aplicaciones ofrece Facebook, que permite a las personas compartir, discutir, descubrir y conectarse con intereses; Instagram, una comunidad para compartir fotos, videos y mensajes privados, así como feed, historias, reels, videos, en vivo y tiendas; Messenger, una aplicación de mensajería para que las personas se conecten con amigos, familiares, comunidades y negocios a través de plataformas y dispositivos mediante mensajes de texto, llamadas de audio y video; y WhatsApp, una aplicación de mensajería utilizada por personas y empresas para comunicarse y realizar transacciones de forma privada. El segmento Laboratorios de Realidad proporciona productos relacionados con realidad aumentada y virtual, que incluyen hardware, software y contenido para consumidores que ayudan a las personas a sentirse conectadas, en cualquier momento y lugar. La compañía fue anteriormente conocida como Facebook, Inc. y cambió su nombre a Meta Platforms, Inc. en octubre de 2021. Meta Platforms, Inc. fue incorporada en 2004 y tiene su sede en Menlo Park, California.
SectorServicios de Comunicación
IndustriaContenido e Información de Internet
CEOMark Elliot Zuckerberg
Sede centralMenlo Park,CA,US
Sitio web oficialhttp://www.meta.com
Empleados (año fiscal)78,86K
Ingresos medios (1 año)€2,16M
Ingresos netos por empleado€651,38K

Más información sobre Meta Platforms (META)

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Preguntas frecuentes sobre Meta Platforms (META)

¿A qué precio cotiza hoy Meta Platforms (META) hoy?

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Meta Platforms (META) cotiza actualmente a €512,56, con una variación en 24 h del -1,03%. El rango de trading de 52 semanas es de €442,00 a €676,57.

¿Cuáles son los precios máximo y mínimo de 52 semanas para Meta Platforms (META)?

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¿Cuál es el ratio precio-beneficio (P/E) de Meta Platforms (META) y qué indica?

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¿Cuál es la capitalización de mercado de Meta Platforms (META)?

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¿Cuál es el beneficio por acción (BPA) del trimestre más reciente de Meta Platforms (META)?

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¿Deberías comprar o vender Meta Platforms (META) ahora?

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¿Qué factores pueden afectar el precio de las acciones de Meta Platforms (META)?

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¿Cómo comprar acciones de Meta Platforms (META)?

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Aviso de riesgo

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Hace 5 minutos
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SmartMoneyWallet

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Hace 11 minutos
Recientemente estuve leyendo un estudio de a16z, y hay una metáfora bastante interesante—los LLM en realidad viven en un presente eterno, como el protagonista amnésico de la película "Memento". Una vez entrenados, se congelan, la nueva información no entra, solo pueden depender de registros de chat, sistemas de búsqueda y otros complementos para responder en emergencias. Pero, ¿es realmente suficiente así? Cada vez más investigadores piensan que no. El aprendizaje contextual ciertamente es útil, pero en esencia se trata de recuperación, no de aprendizaje. Imagina un archivo infinito, donde puedes encontrar cualquier cosa, pero nunca se ve obligado a entender, comprimir o internalizar realmente el conocimiento nuevo. Para aquellos problemas que requieren descubrimiento genuino—como nuevas demostraciones matemáticas, escenarios adversariales, o conocimientos demasiado implícitos e inarticulables—solo la recuperación claramente no basta. Por eso, la investigación en aprendizaje continuo está ganando cada vez más atención. La cuestión central es simple: **¿dónde ocurre la compresión?** Los sistemas actuales externalizan la compresión a través de ingeniería de prompts, canales RAG, envoltorios inteligentes. Pero el mecanismo que hace que un LLM sea poderoso durante el entrenamiento—compresión con pérdida, aprendizaje a nivel de parámetros—se apaga en el momento de la implementación. El mundo de la investigación generalmente se divide en tres caminos. Un extremo es el aprendizaje contextual, donde los equipos optimizan las pipelines de recuperación, gestión de contexto, arquitecturas multi-agente. Es el más maduro, con infraestructura comprobada, pero su límite es la longitud del contexto. El otro extremo es el aprendizaje a nivel de peso, que implica actualizaciones reales de parámetros—capas de memoria dispersa, ciclos de aprendizaje por refuerzo, entrenamiento en tiempo de inferencia. En medio, hay rutas modularizadas, que mediante módulos de conocimiento plug-and-play logran especialización sin alterar los pesos centrales. El enfoque de peso tiene muchas líneas de investigación. Hay métodos de regularización (como EWC), entrenamiento en tiempo de inferencia (descenso de gradiente durante la inferencia), meta-aprendizaje (enseñar al modelo a aprender), además de auto-distilación y auto-mejoras recursivas. Todas estas tendencias convergen, y la próxima generación de sistemas probablemente combinará varias estrategias. Pero aquí surge un problema clave: la simple actualización de pesos en producción trae muchos inconvenientes. Olvido catastrófico, desacoplamiento temporal, fallos en la integración lógica, y la imposibilidad fundamental de realizar operaciones de olvido. Lo más problemático es en términos de seguridad y gobernanza—una vez que se abren las fronteras entre entrenamiento y despliegue, la alineación puede colapsar, la superficie de ataques de envenenamiento de datos se expande, la auditabilidad desaparece, y los riesgos de privacidad aumentan. Todos estos son problemas abiertos, pero también forman parte de la agenda de investigación. Lo interesante es que el ecosistema emprendedor ya está actuando en estos niveles. En el lado de la gestión del contexto, hay empresas como Letta, mem0, que se especializan en gestionar estrategias de contexto; en el lado de los parámetros, hay equipos experimentando con compresión parcial, ciclos de RL, métodos centrados en datos, e incluso algunos que están rediseñando la arquitectura misma. No hay una sola solución ganadora todavía, y considerando la diversidad de casos de uso, quizás no debería haber solo un ganador. Desde cierto ángulo, estamos en un punto de inflexión. Los sistemas de recuperación son poderosos, pero la recuperación nunca equivale a aprendizaje. Un modelo que realmente pueda seguir comprimiendo experiencias y internalizando conocimientos después del despliegue, generará valor compuesto de maneras que los sistemas actuales no pueden. Esto implica avances en arquitecturas dispersas, meta-aprendizaje, ciclos de auto-mejora, y quizás también una redefinición del propio concepto de "modelo"—no solo un conjunto fijo de pesos, sino un sistema en evolución. El futuro del aprendizaje continuo está aquí. Un archivo grande es solo un archivo grande; la verdadera innovación radica en hacer que el modelo, después del despliegue, pueda entrenarse a sí mismo para mejorar: comprimir, abstraer, aprender de verdad. De lo contrario, nos quedaremos atrapados en nuestro presente eterno.
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HackerWhoCares

HackerWhoCares

Hace 15 minutos
¿Alguna vez has notado cómo todos intentan copiar la cartera ganadora en el momento en que se publica? Bueno, hay un chico alemán de 24 años llamado Leopold Aschenbrenner que básicamente ha roto ese juego. Su fondo ha subido un 61% en dos meses, y la gente está completamente loca tratando de averiguar su próximo movimiento. ¿La parte salvaje? No está comprando Nvidia. No está comprando OpenAI. No toca ninguna de las jugadas obvias de IA que todos los demás persiguen. En cambio, Leopold Aschenbrenner está apostando todo a lo que la IA realmente necesita para existir: generación de energía, fabricación de chips, centros de datos. La tesis completa es simple: el verdadero cuello de botella no son los algoritmos, son la electricidad y la potencia de computación. Sus dos mayores éxitos muestran cómo se desarrolla esto. Bloom Energy, una compañía de celdas de combustible que proporciona energía fuera de la red a centros de datos de IA, subió un 239% en lo que va del año. Su posición allí pasó de 875 millones de dólares a casi 3 mil millones. Luego, Intel: compró 20 millones de opciones de compra cuando la acción rondaba los 20 dólares y todos en Wall Street estaban bajistas. Intel alcanzó los 113 dólares la semana pasada, un máximo en 25 años. Eso es aproximadamente un retorno de 5 veces solo en las opciones. Obviamente, Reddit y blogs de inversión comenzaron inmediatamente a hacer la misma pregunta: ¿qué acción compra a continuación? The Motley Fool publicó cuatro artículos en un solo día desglosando sus participaciones. Pero aquí está lo que todos pasan por alto: los informes de posición tienen un retraso de 45 días. Para cuando ves lo que compró, el mercado ya se movió a mitad de camino. Más importante aún, no puedes realmente replicar por qué sigue acertando. La verdadera ventaja no es la tesis. Muchas personas han descubierto que la IA necesita más energía. La ventaja está en el círculo. Leopold Aschenbrenner pasó un año en el equipo de Superalignment de OpenAI trabajando directamente bajo Ilya Sutskever. Vio las hojas de ruta reales, los números de consumo de energía, los requisitos específicos de chips para modelos de próxima generación. Cuando escribió sobre demandas de energía a nivel de gigavatios en su artículo, eso no era especulación: se basaba en conocimientos internos del laboratorio. Sus LPs son básicamente los guardianes de infraestructura de Silicon Valley. Los fundadores de Stripe tienen visibilidad directa sobre qué empresas están firmando contratos de energía masivos. Nat Friedman, ex CEO de GitHub y ahora líder de producto de Meta AI, está literalmente involucrado en decisiones de adquisición de potencia de computación todos los días. Su director de investigación, Carl Shulman, pasó años en el fondo de cobertura de Peter Thiel traduciendo insights de IA en estrategias de trading reales. También está el detalle de que su prometida es jefa de personal de Dario Amodei en Anthropic. Así que Leopold Aschenbrenner tiene experiencia práctica en OpenAI y contacto regular con el liderazgo de Anthropic. Es uno de los pocos con conexiones profundas en ambas caras de la carrera por la AGI. Aún más raro: ocupó cargos en CleanSpark y Bitfarms, ambas empresas de minería de Bitcoin que están convirtiendo sus operaciones en centros de computación de IA. Resulta que pasó nueve meses en la fundación benéfica de FTX antes de que colapsara. Es básicamente uno de los pocos que entiende tanto la infraestructura cripto como los laboratorios de IA de vanguardia. Esa intersección por sí sola vale algo. La estructura de su fondo también es reveladora. Rechazó explícitamente la ruta de capital de riesgo porque quería apostar por empresas establecidas con infraestructura física existente: celdas de combustible, fabricantes de chips, granjas de minería. Estas han sido públicas durante años, pero los analistas todavía usan modelos de valoración antiguos. No han valorado seriamente la variable de "infraestructura esencial de IA". Esa es la arbitraje. Pero aquí está lo que realmente importa: esto crea un ciclo de refuerzo propio. Mejores retornos atraen a más insiders de la industria como LPs. Más LPs significan acceso a información más concentrada de los tomadores de decisiones. Mejor información significa apuestas más precisas. Retornos más altos atraen aún más LPs conectados. Para los externos, la barrera de entrada solo se hace más alta. Todos ven su cartera y quieren copiarla. Pero no estás copiando una posición, estás copiando un momento en el tiempo en que alguien tenía información que tú no tenías. Sus papeles son públicos. Sus informes de participaciones son públicos. Su lógica de inversión se explica en podcasts. Pero incluso si entiendes cada juicio perfectamente, no puedes replicar la posición en la que estaba cuando tomó esas decisiones. El conocimiento no puede compartirse de la misma manera que se pueden rastrear posiciones. Esa es la verdadera asimetría. Los retornos de Leopold Aschenbrenner no se tratan de ser más inteligente: se tratan de estar en el círculo correcto en el momento correcto. Y eso es algo que realmente no puedes comprar.
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