扎克伯格一句话，全球股市，崩了

文|童蔚

北京时间7月2日凌晨，美股收盘，AI硬件方向遭遇了一场“血洗”。

半导体ETF-iShares暴跌6.41%，费城半导体指数重挫超6%，创近期最大单日跌幅。美光科技、闪迪跌超10%，泛林集团、应用材料跌超9%。英伟达也没扛住，跌超1%。

连锁反应迅速蔓延至全球，今天A股AI硬件也惨遭屠戮，5000亿元存储芯片龙头兆易创新放量跌停，寒武纪、中际旭创、新易盛、天孚通信等AI算力龙头股普遍出现8个点以上的跌幅。

这一切的起点，是Facebook母公司Meta传出的一条消息。

Meta下场卖算力

7月1日，彭博社爆料，称Meta内部正在推进一个代号为“Meta Compute”的云基础设施项目，计划向外部客户出售富余的AI算力和模型访问权限。

据报道，两种方案正在同步讨论中：一种是托管模型访问，把自家Llama、Muse Spark等AI模型开放给企业客户，按Token用量收费；另一种更为直接，按小时出租原始算力资源。

看起来，Meta想从算力消耗大户转型为算力包租公。不过，相关计划仍处制定阶段，未来战略可能调整。

消息一出，市场立刻做出反应：Meta自己的股价涨了8.81%，报612.91美元，最新总市值约1.56万亿美元。

但另一边，这一举动引发质疑：近两年巨头在算力开支上的投入是否已经导致算力过剩？如果是的，那意味着原先高涨的预期要进行调整。

不过事实上，Meta也不是头一个这么干的。

5月6日，马斯克在社交平台上宣布xAI解散、整体并入SpaceX的同一天，还发了另一条消息：SpaceX已经把Colossus 1数据中心（22万张英伟达GPU、超300兆瓦算力）全部租给Anthropic，月租12.5亿美元，合约签至2029年。

一个月后，SpaceX又拿下一单：Google租走了Colossus 2算力集群（11万个英伟达GPU、CPU、内存和其他相关组件），月租9.2亿美元。

从“先建再想”到“卖出去”

其实，扎克伯格此前已放过风。

“几乎每周都有外部公司愿意以高于Meta采购成本的溢价来购买算力。”

“我们目前还没动手，是因为我们认为这些算力还有自己的用途。如果未来我们认为算力建设出现了过剩，那么往外租绝对是会认真考虑的一个方向。”

这话是他在5月股东电话会上说的，没想到，行动来得这么快。

这两年，为了冲刺“超级智能”的目标，Meta在算力基建上砸钱毫不手软。2025年已经烧了722亿美元，今年4月又直接把全年资本支出指引翻倍，上调到1250亿到1450亿美元。这个数字太大，以至于消息传出的当天股价就跌了10%，投资者吓得不轻。

那么，Meta为何想要下场卖算力？

主要用于训练和推理的算力，有一个特性：非均匀消耗。训练大模型时，几万张GPU能连着几个月满负荷运转；但训练一结束，这批集群的利用率可能会掉到30%-50%。

也就是说，在模型迭代的空窗期，算力资产其实是局部闲置的。机器还在，电费照交，但回报暂时停了。以Meta的训练节奏为例，Llama 4已经训练完毕，Llama 5还在路上，中间这段就是空窗期。

而扎克伯格一直以来的思路是：既然行业最大的瓶颈就是算力，那就先按峰值需求把基建铺上去，建完了再想怎么用。“卖出去”，正是那个“建完了再想”的选项之一。

7000亿美元的赌局

再把视线拉长一点。

2026年，微软、谷歌、亚马逊、Meta四家科技巨头，合计资本支出预计将超7000亿美元。这些钱绝大部分流向同一个方向：AI基础设施。

一个问题随之而来：这些东西建成后，到底能用满多少？

看法分成了两派。有人说，GPU算力价格一直在掉，大语言模型的推理成本3年里降了差不多1000倍，现在的情况开始有点像20世纪90年代的光纤泡沫；也有人认为，算力越便宜，用的人就越多，而且是爆发式地增长，现在的AI渗透率大概只相当于1995年的互联网。

Meta这次计划有意思的地方就在这里。扎克伯格没有等到“确认算力过剩”才开始卖，而是在“可能过剩”的阶段就提前留好了退路。

就Meta本身而言，它的大模型能力其实早就匹配不上自身的算力体量了。

摩根士丹利估算，2025年底Meta拥有约3GW算力，Anthropic和OpenAI分别有1.4GW和1.9GW算力；而到今年底，Meta的这一数字将攀升至7.5GW，是同期Anthropic的近两倍。

2025-2027年Meta每年新增算力规模

但Meta用得了这么多吗？训练端，当家模型Muse Spark参数规模远小于Anthropic的大语言模型Claude；至于推理端，除了ChatGPT，C端至今没有跑出真正成规模的AI产品。

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