北京
- 聽雨 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
模型搞不出起色，小扎開始盯上基礎設施了。
起因是Meta遭受了接二連三的打擊：Gemini模型被限制使用、小扎承認內部AI agent技術推進比預期慢、員工士氣跌到20年谷底……
總之真是流年不利。
但是沒關系，小扎靈光一閃，又有了Plan B。
既然自研模型趕不上，那咱可以賣GPU啊！！
據彭博社報道，Meta正考慮推出Meta Compute，把龐大的AI基建開放給外部客戶。
好家伙，果然都是賣鏟子的天下…
Meta要賣GPU了
既然要賣鏟子，那么Meta手里有多少鏟子？
據SemiAnalysis報道，Meta的數據中心和算力采購不但不會放慢，反而還會繼續加速。
僅今年前6個月，Meta就已經在云和托管數據中心上簽下了超過5GW的容量。這還不包括它正在加速推進的自建數據中心。
Meta正在建設中的兩個最大數據中心園區，加起來就代表了2.5GW的容量。
而從2024年初以來，Meta簽下的數據中心和算力相關交易，也已經接近10GW。
地圖上這些密密麻麻的點位，就是小扎賣GPU的底氣。
這堆算力有幾個去向：
第一，繼續喂給自家模型，比如亞歷山大王的MSL已經推出的Muse Spark，以及正在訓練中的下一代模型Watermelon。
第二，用在廣告推薦系統上。SemiAnalysis認為，Meta可能希望把廣告推薦系統的復雜度再放大10倍，用更多訓練和推理算力提升廣告收入。
第三，做類似SpaceX的neocloud交易，把一部分算力以高價租給外部客戶。
如果按SpaceX那類高算力租賃合同來算，每GW年收入可達約500億美元。
Meta只要拿出200MW算力給外部客戶，就能帶來100億美元年收入，而且是超高利潤率。
嘖嘖，這油水是真不少~
而且SpaceX開創了一種新模式：合同三年，但雙方都可以在90天內取消——實際上相當于3個月一簽，自動續約。
這意味著Meta可以隨時把算力收回來給MSL用。
第四，托管第三方模型。
SemiAnalysis甚至判斷，Meta正在與Anthropic進行最終談判，以獲得Claude的私有實例訪問權。
未來，Meta會做類似Amazon的Bedrock、Microsoft的Foundry、Google的Vertex這樣的模型服務平臺。
也就是說，Meta可以把Claude這類第三方模型部署在自己的基礎設施上，再打包賣給企業客戶。
對Meta來說，這至少有三層用途：
第一，當然是內部使用。
Google剛剛限制了Meta對Gemini的使用，而Meta可能反手就把Claude作為替代。
畢竟Meta自己的AI項目需要大量高質量模型token。
而Claude也正好是目前最強的模型之一。
二是對外銷售。Meta可以像亞馬遜的Bedrock一樣賣Claude-as-a-service。
客戶不用自己找Anthropic簽約、部署、運維，只要通過Meta的平臺調用模型就行。
三是垂直應用。Meta可以利用自己的廣告平臺，構建銷售與營銷SaaS，集成前沿AI Agent。
SemiAnalysis預計，Meta可能很快宣布類似協議，Anthropic就是頭號對象，但OpenAI或Google也可能加入。
如果Meta的算力業務成形，那么它的對手就不只是OpenAI、Anthropic、Google這些模型公司了。
它還會站到AWS、Azure、Google Cloud，以及CoreWeave、Nebius這些AI云廠商對面。
消息一出，資本市場也立刻聞風而動。
Meta股價大漲近9%，而CoreWeave、Nebius這些 neocloud公司則遭遇拋售。
華爾街顯然聽懂了小扎的新故事：
雖然咱模型還沒贏，但GPU可以先賺錢啊！
為啥要賣算力：搞模型太燒錢
小扎從模型轉向賣鏟子，最直接的原因是：
研發模型，真的太燒錢了！！！
Meta官方給出的2026年資本開支指引，已經上調到1250億-1450億美元。
作為對比，Meta今年一季度的資本開支就已經達到198.4億美元。
但是反觀Meta的模型進度，不禁讓人捏了一把冷汗：
Llama系列開源，生態影響力很大，但也很難直接轉變成收入。
而Meta最新的自研模型Muse Spark，也還沒有真正把Meta送回第一梯隊。
現在Meta內部又在訓練下一代模型Watermelon（西瓜），據稱算力投入比Avocado高一個數量級。
亞歷山大王表示：大家別著急，Watermelon已經趕上GPT-5.5的水平了。
同時，Muse Spark當前的版本也即將更新，在編程能力和智能體方面將取得重大提升。
當用戶問Meta什么時候能推出與Claude Opus旗鼓相當的模型時，王表示：
- 很快就會了！
（小王你別說了，你倒是發呀）
說到底，Meta的AI雄心一直圍繞著一個簡單目標展開：
追上OpenAI、Anthropic和Google。
為此，小扎沒少砸錢。芯片、數據中心、人才，幾乎樣樣都按最高規格投入。
但問題是，錢砸下去了，Meta還沒能真正說服開發者和客戶，讓他們相信自家模型已經站上行業最前沿。
當模型進度無法立刻兌現，算力就成了最容易被華爾街理解的資產。
因為GPU和數據中心至少可以被定價。
這些資源可以出租，可以托管模型，可以賣API，可以服務廣告主，可以做AI agent SaaS，也可以在內部繼續提升廣告推薦系統。
就好比，原本Meta是在向市場講一個很遠的故事：
- 相信我，我們會做出超級智能。
但現在這故事聽起來近多了：
- 就算超級智能沒那么快出來，這些GPU也不是沉沒成本。
當然，賣算力不代表Meta放棄自研模型。小扎的Plan A依然是超級智能
繼續搶人，繼續堆卡，繼續訓練更大的模型，繼續追趕御三家。
在追求ASI的路上，小扎永不言敗！
只不過，前沿模型競爭的不確定性太高，中途總得難免妥協億下下~
[1]https://newsletter.semianalysis.com/p/meta-compute-everyone-wants-to-be
[2]https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-01/meta-is-building-a-cloud-business-to-sell-excess-ai-compute
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