文|童蔚

北京時間7月2日凌晨，美股收盤，AI硬件方向遭遇了一場“血洗”。

半導體ETF-iShares暴跌6.41%，費城半導體指數重挫超6%，創近期最大單日跌幅。美光科技、閃迪跌超10%，泛林集團、應用材料跌超9%。英偉達也沒扛住，跌超1%。

連鎖反應迅速蔓延至全球，今天A股AI硬件也慘遭屠戮，5000億元存儲芯片龍頭兆易創新放量跌停，寒武紀、中際旭創、新易盛、天孚通信等AI算力龍頭股普遍出現8個點以上的跌幅。

這一切的起點，是Facebook母公司Meta傳出的一條消息。

Meta下場賣算力

7月1日，彭博社爆料，稱Meta內部正在推進一個代號為“Meta Compute”的云基礎設施項目，計劃向外部客戶出售富余的AI算力和模型訪問權限。

據報道，兩種方案正在同步討論中：一種是托管模型訪問，把自家Llama、Muse Spark等AI模型開放給企業客戶，按Token用量收費；另一種更為直接，按小時出租原始算力資源。

看起來，Meta想從算力消耗大戶轉型為算力包租公。不過，相關計劃仍處制定階段，未來戰略可能調整。

消息一出，市場立刻做出反應：Meta自己的股價漲了8.81%，報612.91美元，最新總市值約1.56萬億美元。

但另一邊，這一舉動引發質疑：近兩年巨頭在算力開支上的投入是否已經導致算力過剩？如果是的，那意味著原先高漲的預期要進行調整。

不過事實上，Meta也不是頭一個這么干的。

5月6日，馬斯克在社交平臺上宣布xAI解散、整體并入SpaceX的同一天，還發了另一條消息：SpaceX已經把Colossus 1數據中心（22萬張英偉達GPU、超300兆瓦算力）全部租給Anthropic，月租12.5億美元，合約簽至2029年。

一個月后，SpaceX又拿下一單：Google租走了Colossus 2算力集群（11萬個英偉達GPU、CPU、內存和其他相關組件），月租9.2億美元。

從“先建再想”到“賣出去”

其實，扎克伯格此前已放過風。

“幾乎每周都有外部公司愿意以高于Meta采購成本的溢價來購買算力。”

“我們目前還沒動手，是因為我們認為這些算力還有自己的用途。如果未來我們認為算力建設出現了過剩，那么往外租絕對是會認真考慮的一個方向。”

這話是他在5月股東電話會上說的，沒想到，行動來得這么快。

這兩年，為了沖刺“超級智能”的目標，Meta在算力基建上砸錢毫不手軟。2025年已經燒了722億美元，今年4月又直接把全年資本支出指引翻倍，上調到1250億到1450億美元。這個數字太大，以至于消息傳出的當天股價就跌了10%，投資者嚇得不輕。

那么，Meta為何想要下場賣算力？

主要用于訓練和推理的算力，有一個特性：非均勻消耗。訓練大模型時，幾萬張GPU能連著幾個月滿負荷運轉；但訓練一結束，這批集群的利用率可能會掉到30%-50%。

也就是說，在模型迭代的空窗期，算力資產其實是局部閑置的。機器還在，電費照交，但回報暫時停了。以Meta的訓練節奏為例，Llama 4已經訓練完畢，Llama 5還在路上，中間這段就是空窗期。

而扎克伯格一直以來的思路是：既然行業最大的瓶頸就是算力，那就先按峰值需求把基建鋪上去，建完了再想怎么用。“賣出去”，正是那個“建完了再想”的選項之一。

7000億美元的賭局

再把視線拉長一點。

2026年，微軟、谷歌、亞馬遜、Meta四家科技巨頭，合計資本支出預計將超7000億美元。這些錢絕大部分流向同一個方向：AI基礎設施。

一個問題隨之而來：這些東西建成后，到底能用滿多少？

看法分成了兩派。有人說，GPU算力價格一直在掉，大語言模型的推理成本3年里降了差不多1000倍，現在的情況開始有點像20世紀90年代的光纖泡沫；也有人認為，算力越便宜，用的人就越多，而且是爆發式地增長，現在的AI滲透率大概只相當于1995年的互聯網。

Meta這次計劃有意思的地方就在這里。扎克伯格沒有等到“確認算力過剩”才開始賣，而是在“可能過剩”的階段就提前留好了退路。

就Meta本身而言，它的大模型能力其實早就匹配不上自身的算力體量了。

摩根士丹利估算，2025年底Meta擁有約3GW算力，Anthropic和OpenAI分別有1.4GW和1.9GW算力；而到今年底，Meta的這一數字將攀升至7.5GW，是同期Anthropic的近兩倍。

2025-2027年Meta每年新增算力規模

但Meta用得了這么多嗎？訓練端，當家模型Muse Spark參數規模遠小于Anthropic的大語言模型Claude；至于推理端，除了ChatGPT，C端至今沒有跑出真正成規模的AI產品。

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