扎男服輸，AI大廠開始“分流”

扎克伯格剛剛承認，Meta的AI agent進展比預期慢了。

據路透社報道，他在Meta內部全員會上表示，過去4個月，AI agent技術的發(fā)展“沒有像我們預期的那樣加速”，公司年初圍繞AI推進的組織重構，也“還沒有兌現(xiàn)”預期。但另一邊，Meta今年的資本支出最高可能達到1450億美元，其中很大部分指向AI基礎設施和數據中心擴張。

錢已經砸下去，產品回報還在路上。

幾乎同一時間，彭博社稱，Meta正在籌備一項云業(yè)務，計劃出租多余AI算力。這讓Meta站到了一個微妙的位置上：它曾是硅谷最激進的算力囤積者之一，且這種算力囤積是為自家激進的AI研發(fā)計劃服務的，如今卻開始考慮把自家的AI基礎設施拿出去變現(xiàn)。

這條路，馬斯克已經先走一步。SpaceX把Colossus算力租給Anthropic，又和谷歌簽下多年云服務協(xié)議。現(xiàn)在，小扎像是在摸著馬斯克過河。

AI算力競爭正在出現(xiàn)一個新轉向。過去比的是誰能搶到更多GPU，現(xiàn)在要回答的是搶到之后，誰能把這些GPU用滿、租出去、變成收入。

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小扎摸著馬斯克過河？

Meta要賣算力的消息，是在當地時間7月1日傳出來的。

彭博社稱，Meta正在籌備一項云業(yè)務，計劃出售多余的AI計算能力。

按照報道，這項計劃還在開發(fā)中，策略仍可能變化，Meta也拒絕置評。但大致方向已經很清楚：Meta可能讓開發(fā)者訪問托管在其基礎設施上的AI模型，比如Muse Spark，并按照運行這些模型所需的算力收費。與此同時，它也在考慮像CoreWeave、Nebius這類neocloud一樣，直接出租原始AI算力。

這不是一個小動作。過去很長時間里，Meta并不是一家云服務商。它的基本盤是社交平臺和廣告業(yè)務，AI基礎設施更多是為內部模型、推薦系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)和產品功能服務。

外界立刻開始猜測——這是否意味著Meta已經準備好將重心從自研/全棧AI上移開？Meta是不是正在給巨額AI投入尋找一條更現(xiàn)實的回本路徑？

這種猜測并非毫無根據。Meta這幾年在AI上投入很重，但前沿模型敘事并不算順利。它4月發(fā)布了Muse Spark，這是Meta新組建的高成本AI團隊推出的首個模型，但其主打輕快，更核心的“旗艦大模型”遲遲未現(xiàn)身。

問題在于，錢已經先花出去了。Meta在一季度財報中把2026年資本開支預期提高到1250億至1450億美元，高于此前1150億至1350億美元的區(qū)間，理由包括組件價格上漲，以及為未來算力容量增加數據中心成本。

當AI基礎設施支出膨脹到千億美元級別，投資者自然會關心這些GPU、數據中心和電力什么時候能變成收入。

所以，市場對“Meta要出租算力”的反應很直接。報道傳出后，Meta股價漲超10%，這緩解了它此前跑輸標普500指數的壓力。與此同時，CoreWeave和Nebius分別下跌10.8%和12.4%。

Meta要賣算力，最直接的好處就是“回血”。

這條路，馬斯克已經先走一步。

今年5月，SpaceX就把旗下孟菲斯數據中心Colossus的算力租給了Anthropic。Anthropic當時表示，它將使用SpaceXColossus1設施的全部算力。這個設施擁有超過22萬顆英偉達處理器，并將在一個月內為Anthropic帶來300兆瓦新增容量。

隨后，SpaceX又和谷歌簽下多年云服務協(xié)議。按照文件，谷歌將從2026年10月到2029年6月，每月向SpaceX支付9.2億美元，換取約11萬顆英偉達GPU以及CPU、內存等相關組件提供的計算能力。

路透計算稱，SpaceX與Anthropic、谷歌這兩份算力訪問協(xié)議，按年計算合計約260億美元；如果兩份合同都不提前終止，總規(guī)模超過700億美元。

馬斯克本來也是AI算力軍備競賽里最激進的玩家之一。Colossus原本服務于xAI和Grok的敘事，是馬斯克追趕OpenAI、Anthropic的重要基礎設施。但在自己的AI業(yè)務還沒有完全消化這些算力之前，SpaceX先把算力租給了更缺算力、更能立刻消化算力的Anthropic和谷歌。

更關鍵的是，馬斯克強調這種合作的短期性和靈活性。

關于Anthropic租用Colossus的安排，他后來專門澄清，SpaceX先簽了180天租約，之后雙方都可以提前90天通知取消。他還說，短期安排是SpaceX方面提出的，如果未來算力變得非常緊，SpaceX可能需要把算力拿回來。

這句話說明了出租算力的真正意圖：它不等于放棄AI自研，也不等于承認自家AI業(yè)務沒戲。公司選擇在內部需求和外部變現(xiàn)之間保留彈性。算力可以先租給更饑渴的客戶，換取現(xiàn)金流；等自己的模型、產品和用戶需求追上來，再把算力拿回來。

放到Meta身上，也是同樣的道理。它并不需要宣布自己轉型云廠商，也不需要承認AI自研路線受挫。只要把一部分多余或暫時沒有被內部完全消化的算力拿出來，就能同時講兩個故事：對內，AI基礎設施仍然是未來戰(zhàn)略；對外，這些基礎設施已經可以開始產生收入。

于是，AI算力競爭出現(xiàn)了一個微妙轉向。

過去幾年，硅谷巨頭爭相競爭誰能更快搶到GPU、建起更大的數據中心。現(xiàn)在，問題開始變成搶到之后，誰能把這些GPU用滿。而這種“用滿”，可以是自己用，也可以是別家用。

02

算力冗余與短缺的兩重天

但Meta和SpaceX開始出租算力，并不意味著整個AI行業(yè)都已經進入算力過剩。

恰恰相反，幾乎在同一時期，算力短缺仍然是AI新聞中最常出現(xiàn)的關鍵詞。

Anthropic今年5月宣布完成650億美元H輪融資時稱，公司投后估值達到9650億美元，年化收入在5月初已經超過470億美元。Anthropic說，這筆融資將用于擴大算力，以滿足Claude不斷增長的需求。

路透也在報道中提到，Anthropic過去幾個月一度難以滿足需求，不得不在高峰時段設置使用限制，并通過鼓勵用戶在非高峰時段使用來調節(jié)算力壓力。

Anthropic隨后公布的算力合作，更能說明這個問題。除了SpaceX，Anthropic還列出了其他幾項算力安排：與Amazon最高5吉瓦的協(xié)議，其中包括2026年底前近1吉瓦的新容量；與谷歌和Broadcom的5吉瓦協(xié)議；與微軟和英偉達的300億美元Azure容量合作；以及和Fluidstack在美國AI基礎設施上的500億美元投資。

對Anthropic來說，更多算力意味著更高的Claude Code使用上限、更大的API調用容量，以及更多企業(yè)客戶能被接進來。

OpenAI也是類似情況。4月29日，OpenAI在介紹Stargate進展時說，為了滿足消費者、企業(yè)、開發(fā)者和政府對AI日益增長的需求，公司正在繼續(xù)擴大算力版圖，把新容量更快投入使用。OpenAI還提到，2025年1月宣布“星門Stargate”時，曾承諾到2029年在美國確保10吉瓦AI基礎設施；一年多后，這一目標已經提前超過，其中過去90天就新增超過3吉瓦。

所以，不能簡單說AI算力泡沫已經破了。更準確的說法是，算力開始出現(xiàn)錯位。

一邊是Anthropic、OpenAI這類公司。它們已經有明確的產品入口、開發(fā)者生態(tài)和企業(yè)客戶，用戶需求直接轉化成token調用、訂閱收入和API賬單。

對它們來說，算力越多，能承接的需求就越多，收入天花板也越高。

另一邊，則是Meta和xAI/SpaceX這類玩家。它們同樣是AI算力軍備競賽中最激進的囤積者，但自己的AI產品和商業(yè)閉環(huán)還沒有被同等程度地驗證。

Meta有Meta AI、AI眼鏡、Instagram和WhatsApp里的AI功能，也有Muse Spark這樣的新模型。xAI有Grok和馬斯克生態(tài)。但相比Anthropic靠Claude Code、API和企業(yè)客戶跑出來的增長，Meta和xAI的AI投入，還沒有形成同樣清晰的收入閉環(huán)。

在當下，最需要算力的人，未必就是最早、最激進囤算力的人。

算力短缺和算力冗余正在同時發(fā)生。真正能把算力變成收入的公司仍然缺算力，而那些先把算力建起來、但內部產品需求尚未完全釋放的公司，則開始把算力當成一種可以出租、交易與回收現(xiàn)金流的資產。

AI算力競爭正在從“囤積階段”進入“變現(xiàn)階段”。

03

算力流通的新格局

算力開始流通之后，AI基礎設施市場的玩家位置也在重新排列。

最早，也最自然吃到這波需求的，還是傳統(tǒng)云廠商。微軟、谷歌和亞馬遜AWS本來就是云服務商，出租計算資源是它們的主業(yè)。只是到了AI時代，云服務的核心資源正在從CPU、存儲和數據庫，轉向GPU、TPU、模型調用和AI開發(fā)平臺。

谷歌就是一個典型例子。Alphabet一季度財報電話會上，皮查伊說，谷歌云一季度收入同比增長63%，首次超過200億美元；未履約訂單，也就是已經簽約但尚未確認收入的合同金額，環(huán)比接近翻倍，超過4600億美元。谷歌云的增長，來自企業(yè)AI產品和AI基礎設施需求。

谷歌還說，其第一方模型通過客戶直接API調用處理的token數量，從上一季度的每分鐘100億個，增長到每分鐘160億個以上。與此同時，谷歌繼續(xù)把自研TPU、Axion CPU和英偉達GPU一起打包進云服務，并在Cloud Next上推出第八代TPU。

微軟也不是突然開始賣AI算力。Azure本來就是全球最大的云平臺之一，只是AI讓它的增長和成本結構都發(fā)生了變化。

微軟2026財年三季度財報電話會顯示，微軟云收入達到545億美元，同比增長29%；Azure和其他云服務收入增長40%。但微軟同時強調，客戶需求仍然超過可用容量。也就是說，對微軟來說，算力還不夠用。

不過，AI算力也在改變微軟的商業(yè)模式。微軟稱，公司毛利率同比下降，原因包括持續(xù)投資AI基礎設施，以及AI產品使用量增長。GitHub Copilot就是一個例子。微軟說，GitHub Copilot已經有近14萬家組織使用，企業(yè)訂閱用戶同比接近增長兩倍；但它也宣布從6月1日起，將GitHub Copilot轉向更符合實際使用量和成本的定價模式。

這說明，傳統(tǒng)云廠商和Meta、SpaceX面臨的問題并不一樣。微軟和谷歌本來就有云平臺、企業(yè)客戶、銷售體系和計費系統(tǒng)，AI算力可以自然裝進既有業(yè)務里。它們要解決的是，如何讓昂貴的GPU、TPU和數據中心投入，繼續(xù)轉化成高質量收入。

當Meta、SpaceX這樣的大玩家的算力從內部戰(zhàn)略資源，變成了市場上的供給，原有的云廠商——尤其是中小云廠商——的生意勢必會受到影響。

被直接擠到的，是CoreWeave、Nebius這類neocloud。所謂neocloud，本質上就是一批圍繞AI算力缺口長出來的新型云服務商。它們從英偉達那里拿GPU，建設專門服務AI訓練和推理的數據中心，再把算力租給OpenAI、微軟、Meta、xAI、Anthropic這類客戶。

過去兩年，AI公司缺算力，傳統(tǒng)云廠商也排隊擴建，neocloud因此有了很大的生存空間。

但Meta考慮出租算力的消息一出來，市場立刻意識到，這個空間可能被重新擠壓。MarketWatch報道稱，Meta目前和CoreWeave有352億美元基礎設施合同；如果Meta自己建設“Meta Compute”部門，既向開發(fā)者提供托管模型，也直接出租原始算力，就會和現(xiàn)有neocloud形成直接競爭。

這就是CoreWeave、Nebius股價下跌的原因。對neocloud來說，它們原本扮演的是中間商：從芯片公司和資本市場那里拿資源，再把算力賣給AI公司。如今可能遭到兩頭擠壓，一頭是谷歌、微軟、AWS這些老牌云廠商，另一頭是原本只自用、現(xiàn)在也開始對外出租算力的非云巨頭。

英偉達則站在更上游的位置。它不只是賣芯片，也在想辦法讓這些芯片進入更順暢的流通體系。

去年5月，英偉達就推出過Lepton平臺，試圖建立一個AI算力市場。路透當時報道，Lepton可以讓云計算公司在一個平臺上出售GPU容量，CoreWeave、Nebius、Crusoe、Firmus、Foxconn、GMI Cloud、Lambda、Nscale、SoftBank和Yotta等公司都加入了這一平臺。英偉達云業(yè)務副總裁Alexis Bjorlin當時說，開發(fā)者尋找可用算力的過程仍然非常手工化，“幾乎像所有人都在給所有人打電話，問哪里還有算力”。

今年7月，英偉達又把這件事往前推進了一步。

英偉達官方博客稱，公司正在和AI云廠商合作部署大規(guī)模、多租戶的AI工廠，并通過收入分成和信用支持模式對齊經濟利益。按照這套模式，AI云廠商出售基于英偉達的云服務，英偉達除了獲得標準產品收入，還可以從受支持算力的云收入中分成。首批合作方包括Sharon AI和Firmus，前者計劃部署最多4萬顆Grace Blackwell GB300 GPU，后者在印度尼西亞Batam建設的DSX AI工廠園區(qū)預計規(guī)模最高可達360兆瓦、17萬顆英偉達GPU。

這已經不只是賣芯片了。英偉達開始像整個GPU云市場的組織者和兜底者。它要幫助新云廠商拿到資本、建起AI工廠、把GPU租出去，再從它們的云收入里繼續(xù)分一杯羹。

路透去年還報道過，CoreWeave和英偉達簽下63億美元訂單，協(xié)議保證英偉達會購買CoreWeave未售出的云計算容量，直到2032年4月13日。 這類安排說明，GPU不再只是硬件，而是可以被融資、租賃、保底、收入分成和重新分配的資產。

到這里，算力市場的新格局就清楚了。谷歌、微軟、AWS這樣的傳統(tǒng)云廠商，繼續(xù)把AI算力整合進原有的云業(yè)務里；Meta、SpaceX這樣的非云巨頭，開始把內部AI基礎設施拿出來出租；CoreWeave、Nebius這樣的neocloud，既吃到AI算力短缺的紅利，也要面對巨頭親自下場的壓力；英偉達則從賣鏟子的人，變成算力流通體系里的組織者、撮合者和風險兜底方。

這不是一個簡單的“算力過剩”或“算力短缺”的故事。更準確地說，AI算力正在從戰(zhàn)略儲備變成可交易資產。

接下來，誰能把算力變成真正的收入，誰才算穿越AI軍備競賽的下半場。