Meta“卖算力”，是过剩信号还是战略转身？

单一事件并不能证明AI行业就此走向衰退，更多是大厂开始进行精细化资产管理与回补现金流的防守性策略。 据报道，Meta正计划推出名为“Meta Compute”的云基础设施服务，计划向外部客户出售过剩AI算力，并考虑让开发者访问托管在Meta基础设施上的AI模型。 消息一出，CoreWeave和Nebius这两家AI云厂商双双跌超9%。而上游硬件供应商的股价亦随之出现回调。 事实上，Meta首席执行官马克·扎克伯格已在年度股东大会上释放过信号，称进入云计算市场“绝对在考虑范围内”。他提到，几乎每周都有外部公司询问能否以溢价购买Meta的算力，如果未来出现算力过剩，对外出售将是自然选择。 对此，CIC灼识董事总经理柴代旋向《科创板日报》分析，Meta的这一举动确实精准踩中了当下市场最敏感的神经，在上半年全球AI基础设施疯涨的情况下，市场都在密切关注大厂的AI资本开支是否见顶，再加上二级市场中全球AI硬件、存储以及光模块板块等此前筹码极其拥挤，这个新闻直接成了获利回吐直接催化剂。但仔细观察，单一事件并不能证明AI行业就此走向衰退，更多是大厂开始进行精细化资产管理与回补现金流的防守性策略。 柴代旋表示，从近期Meta签署的超大算力协议来看，Meta对最前沿AI训练的顶级算力依然需求较大。“我们推测，此次准备出租的更多是非核心工作负载的闲置产能，这也就是为什么说是富余算力。接下来需要重点关注Meta是否会在即将到来的财报季中修改全年的资本开支结构，或者其这一举动是否会引发类似算力租赁公司的价格战。如果算力租赁价格出现趋势性下滑，才是硬件需求真正见顶的右侧信号。” 一名算力租赁行业的人士则向《科创板日报》记者透露，其租赁算力服务器的供应商提到本月初会继续涨价。 不过他判断，推理卡和训练卡需求有可能在分化。随着开源大模型参数规模和性能持续攀升，API服务商的token成本不断下降，部分原本需要微调训练才能落地的应用，正逐渐转向直接调用开源模型或API，并借助类似类似harness工程手段来落地。这意味着自行训练微调的技术风险与经济成本不断上升，而直接使用现成模型的经济成本则快速下降。在他看来，这一趋势将导致推理卡（或旧款训练卡）与新款高端训练卡之间在市场上形成明显的“温差”。 谈及Meta计划切入云市场，他表示，Meta此前在AI领域投入巨大但成果落地缓慢，出租算力既能回笼现金流，也意味着其正与上一代的旧硬件及盲目扩张策略做切割。 据悉，Meta考虑的算力出租模式至少有两类：一类是直接出租原始算力，让客户在Meta的数据中心上训练或推理AI模型，这接近于CoreWeave、Nebius这类新兴云服务商模式；另一类是让客户访问托管在Meta基础设施上的AI模型，类似AWS Bedrock、Google Vertex AI和Azure AI Foundry的部分能力。 值得一提的是，Meta不久前刚与CoreWeave、Nebius等云厂商签订了数十亿美元的合同。 传统上，AI云市场由AWS、微软Azure、Google Cloud，以及CoreWeave这类新型GPU云厂商主导。但随着拥有超大规模自建算力的大模型公司反向切入云服务领域，行业边界正变得日益模糊。 扎克伯格在股东大会上亦对此有所铺垫：“Meta有能力出租其部分计算资源。之所以还没这么做，是因为对算力有需求。显然，如果我们觉得自己建设过度了，对外出租就会成为选项之一。而这在一定程度上也是我们有信心继续大规模投资建设这些设施的原因。” 本文来自微信公众号“科创板日报”，作者：黄心怡，36氪经授权发布。