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出品 | 搜狐科技

作者 | 鄭松毅 梁昌均

進(jìn)入2026年下半場，一家巨頭戰(zhàn)略的悄然轉(zhuǎn)向，正讓AI行業(yè)競賽規(guī)則重新洗牌。

近日，Meta開啟布局算力租賃業(yè)務(wù)。這家All in大模型并曾在開源領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)先的科技巨頭，似乎放下了對極致技術(shù)和AGI信仰的執(zhí)念，轉(zhuǎn)身做起了能更快獲取現(xiàn)金流的算力生意。

這隨即引發(fā)全球資本市場的震動，芯片產(chǎn)業(yè)股全線下跌，更是引發(fā)全球AI產(chǎn)業(yè)的新一輪爭議：AI泡沫破裂的前兆？全球算力是否過剩？科技巨頭高額的資本開支到底該如何兌現(xiàn)？

某種程度看，這是Meta在大模型競爭賽道有所落后的臨時自救。但這也深刻揭示出，AI應(yīng)用尋求商業(yè)模式的艱難，以及產(chǎn)業(yè)鏈價值轉(zhuǎn)移的困境。

大廠變身“房東”，全球算力過剩了？

Meta是美國繼亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文、SpaceX等之后最新入局算力生意的科技巨頭。

這直接引爆了資本市場兩極行情：Meta市值單日暴漲超1270億美元，隨后持續(xù)走高，CoreWe***e等專業(yè)算力租賃廠商股價大幅跳水，并引發(fā)全球AI產(chǎn)業(yè)鏈震蕩。

Meta并非最近首個轉(zhuǎn)型算力二手“房東”的巨頭。此前，馬斯克旗下SpaceX將孟菲斯數(shù)據(jù)中心Colossus 1的全部算力對外出租，其擁有超22萬個英偉達(dá)GPU。

至此，美國大模型行業(yè)出現(xiàn)了一個耐人尋味的現(xiàn)象：手握巨額算力的AI大廠，開始對外出售部分算力，以此盤活算力資產(chǎn)，賺取確定性租金。

不過，此次Meta并非將全部算力對外出租，而是有所選擇：存量H100、H200等集群對外開放，最新的GB200、GB300等高端算力則自留，***取了“舊卡賺錢、新卡研模”的打法。

SpaceX同樣也是類似考慮，對外出租的Colossus 1內(nèi)部混合部署了英偉達(dá)多代芯片，且網(wǎng)絡(luò)設(shè)施老化，無法滿足大模型訓(xùn)練要求。

雖然相對低端的芯片，無法用于前沿模型訓(xùn)練，但仍然可以在推理側(cè)發(fā)揮作用。而這兩家巨頭還是選擇出租，背后也有現(xiàn)實(shí)因素。扎克伯格就坦言，Agent探索不及預(yù)期。

“這兩家都是模型或應(yīng)用不行，像Claud、OpenAI、Gemini，包括國內(nèi)的豆包、千問等都有大量部署，被大量使用，都是極度缺算力的。”一位AI創(chuàng)業(yè)者提到。

美國杜克大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系杰出教授陳怡然向搜狐科技分析，美國基礎(chǔ)模型壟斷的局面越發(fā)明顯，有些企業(yè)趕不上頭部（Anthropic、OpenAI），可能也會放緩模型研發(fā)，那原有算力就多出來了。

有業(yè)內(nèi)評論認(rèn)為，美國大模型行業(yè)Top 2已成定局，Meta的動作就像是 “學(xué)渣以為刷題就能提高成績，于是買了一堆練習(xí)冊（算力）回來。結(jié)果發(fā)現(xiàn)成績不行，于是學(xué)渣又把練習(xí)冊賣給了學(xué)霸”。

這也很快引發(fā)市場對AI算力是否過剩的爭議。但多家機(jī)構(gòu)均認(rèn)為，這意味著算力市場呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性分化，而非全面過剩，且在存儲限制等因素下距下行周期尚遠(yuǎn)。

野村證券認(rèn)為，市場將在今年下半年迎來史上最嚴(yán)重的供應(yīng)鏈錯配，并大幅上調(diào)全球服務(wù)器市場預(yù)期，預(yù)計(jì)今明兩年AI服務(wù)器收入將分別增長78%和76%，供需緊張局面將持續(xù)。

多位AI和算力從業(yè)者也對搜狐科技表示，僅從Meta的動作來看，不太能得出算力過剩的結(jié)論，而且其本身都還在加大資本支出，不宜對此放大化。

國內(nèi)從事算力服務(wù)的西云算力CEO莊寧對搜狐科技表示，Meta入局短期內(nèi)可緩解供需不平衡的問題，但中美算力需求都還在快速增加，這種不平衡的局面還將持續(xù)較長時間。

這一方面來自真實(shí)商業(yè)化帶動的需求，但更多的是基于企業(yè)超前投資和資本市場驅(qū)動帶來的投入需求。“后者在最近兩三年，包括未來幾年都會帶來很大需求。”

對很多大廠來說，雖然還沒有找到有價值的產(chǎn)品或應(yīng)用，但在AI的未來趨勢下，必須持續(xù)去做超前投資。“想清楚了再開始，那時候可能就晚了，所以都要先布局。”

對國內(nèi)而言，算力供需不平衡的情況可能會更明顯。

莊寧認(rèn)為，這一方面受全球產(chǎn)能影響，也受地緣政治影響，還受制于國產(chǎn)芯片的進(jìn)展，這也是國內(nèi)大廠相較國外在AI資本開支上顯得保守的因素之一。

一位芯片領(lǐng)域從業(yè)者的觀察是，自英偉達(dá)基本退出中國市場后，今年國產(chǎn)芯片加速迎來量價齊升的階段，市場訂單翻倍增長，但交付周期也在拉長。很多芯片企業(yè)產(chǎn)能受制于下游的流片封測等產(chǎn)能，并未得到根本性改善，可能要到明年才會有比較明顯的改觀。

“國內(nèi)算力供需缺口，總體還是在往擴(kuò)大的趨勢去走。國產(chǎn)芯片還無法完全頂上來，技術(shù)和生態(tài)成熟度，包括產(chǎn)能，都還有提升空間。”另有從業(yè)者預(yù)估，今年國內(nèi)AI服務(wù)器供需缺口將在二三十萬臺左右，意味著將存在一兩百萬張卡的缺口。

中國信通院數(shù)據(jù)顯示，今年一季度國內(nèi)AI算力需求同比暴漲417%，而供給增速僅為128%。伯恩斯坦預(yù)計(jì)，國內(nèi)AI芯片供需有望在28年才會實(shí)現(xiàn)平衡。

目前算力供需失衡，導(dǎo)致了部分芯片的暴漲，英偉達(dá)H100租賃價格半年內(nèi)漲了40%。還有從業(yè)者透露，高端的B300現(xiàn)貨價格更是從去年的三四百萬元增長到最近的超1300萬元，H200價格也出現(xiàn)翻倍上漲。

同時，算力需求結(jié)構(gòu)也在加速轉(zhuǎn)變。多位從業(yè)者判斷，訓(xùn)練算力今年仍還在增長，但增速出現(xiàn)放緩，而推理算力在智能體等應(yīng)用爆發(fā)下加速增長，今年將遠(yuǎn)超訓(xùn)練需求。

出于供給不足以及擺脫少數(shù)芯片廠商依賴的考慮，Anthropic、OpenAI等模型廠商都在進(jìn)行推理芯片自研，國內(nèi)的智譜、DeepSeek也被爆出類似***。

頭部玩家止血，算力租賃是們好生意嗎？

不可否認(rèn)，部分大廠戰(zhàn)略切換的底層邏輯，背后是大模型粗放式競賽的紅利消退。

過去行業(yè)信奉“縮放定律”，普遍認(rèn)為算力、參數(shù)的堆疊就能持續(xù)換取模型能力的躍升，但這一規(guī)律如今趨于失效。雖然頂級大模型的迭代邊際收益正在衰減，但有關(guān)開支還在暴增。

TrendForce此前將全球前九大云廠商（微軟、谷歌、亞馬遜、Meta、甲骨文、阿里、字節(jié)、百度、騰訊）今年合計(jì)AI資本開支上調(diào)至8300億美元，同比增長近80%，其中前四大廠商就將超過7000億美元。

然而，AI模型商業(yè)化長期陷入“燒錢難盈利”的困境。雖然全球AI行業(yè)融資和開支突破萬億級別，但麥肯錫調(diào)研顯示，高達(dá)95%的企業(yè)未能獲得實(shí)質(zhì)性的財(cái)務(wù)回報(bào)。

同時，資本市場也逐漸告別了為AGI愿景買單的時代，轉(zhuǎn)而聚焦資產(chǎn)回報(bào)率與現(xiàn)金流，這也讓大模型行業(yè)的燒錢模式不被看好。最近，***上市的OpenAI、Anthropic就因此遭遇質(zhì)疑。

相較于商業(yè)化落地周期更久、收益不穩(wěn)定的大模型業(yè)務(wù)，算力出租雖然前期需要投入重資產(chǎn)，但在目前算力供需失衡的情況下，則是一門低風(fēng)險、穩(wěn)收益的生意。

莊寧對搜狐科技介紹，目前算力出租整體投資回報(bào)周期差不多需要四年左右。“現(xiàn)在供應(yīng)鏈緊張，可能設(shè)備到位比較慢，就需要稍長的時間。”

他介紹稱，算力運(yùn)營主要成本包括設(shè)備折舊、貸款利率、電費(fèi)和人力支持等，其中設(shè)備成本大概占到70%左右。“能否賺錢，很大程度跟買設(shè)備的周期掛鉤，因此目前行業(yè)分化還是比較嚴(yán)重，且部分渠道有一定的金融投機(jī)成分。”

前述AI創(chuàng)業(yè)者提到，AI算力行業(yè)無論國內(nèi)國外，目前還遠(yuǎn)沒到卷的時候。這意味著，算力租賃這門生意依然有利可圖，市場正處于量價齊升的高景氣周期。

據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，今年一季度國內(nèi)算力租賃市場規(guī)模達(dá)680億元，同比增長62%，預(yù)計(jì)全年將突破2600億元。IDC則預(yù)測，今年全球算力租賃市場規(guī)模將突破800億美元，長期年復(fù)合增長率將超過25%。

從國內(nèi)來看，今年從事算力租賃的多家上市公司業(yè)績暴漲，一季度行業(yè)平均毛利率維持在35%至45%區(qū)間，頭部企業(yè)可達(dá)60%，部分企業(yè)凈利增速超800%。

國內(nèi)外大廠AI云業(yè)務(wù)也在爆發(fā)，如百度今年一季度GPU云收入大幅增長184%，阿里云AI業(yè)務(wù)連續(xù)第十一個季度三位數(shù)增長，甲骨文更是手握超6000億美元算力訂單。

SpaceX此前也與Anthropic和谷歌簽署了算力租賃協(xié)議，預(yù)估年化收入規(guī)模可達(dá)260億美元，超過SpaceX去年187億美元的營收，這也成為其兩萬億美元估值的核心敘事支撐。

從Meta來看，杰富瑞數(shù)據(jù)顯示，其自有數(shù)據(jù)中心算力利用率僅65%，超三成算力長期閑置。如對外出租，有望帶來巨額收益，從而對沖上千億美元的年度資本支出壓力，優(yōu)化財(cái)務(wù)報(bào)表。

半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu)SemiAnalysis發(fā)文預(yù)測稱，如Meta僅將200兆瓦的算力對外分配，就能帶來每年100億美元的收入，且利潤率極高，并將繼續(xù)加速算力***購。

同時，該機(jī)構(gòu)還透露，Meta正在與Anthropic進(jìn)行最后談判，以獲得Claude的訪問權(quán)限，有望和其它云廠商一樣成為Claude甚至OpenAI模型的網(wǎng)絡(luò)分發(fā)渠道。

這意味著，Meta不僅想做算力“房東”，還想成為類似微軟的模型運(yùn)營公司，以賺取模型Token分成。

莊寧認(rèn)為，Token計(jì)費(fèi)的模式未來是個趨勢，和算力租賃按卡時計(jì)費(fèi)的方式將會并存。“對算力租賃公司而言，客戶是模型公司，就按卡數(shù)來計(jì)費(fèi)。對做模型運(yùn)營的公司，提供的是推理服務(wù)，則按Token計(jì)費(fèi)。”

對于Meta這種都想做的巨頭來說，可以賺雙份錢。 這并非擺爛之舉，更像是一場從“為技術(shù)理想內(nèi)卷”想“技術(shù)研發(fā)+算力變現(xiàn)”更理智的模式轉(zhuǎn)型。

算力吃肉、應(yīng)用苦戰(zhàn)，一場艱難的價值轉(zhuǎn)移

SpaceX和Meta先后跨界轉(zhuǎn)型算力“房東”，很大程度坐實(shí)了當(dāng)下AI行業(yè)最扎心的極端利益分配格局——算力吃肉、模型喝湯、應(yīng)用苦戰(zhàn)。

自這波大模型浪潮以來，整條產(chǎn)業(yè)鏈的利潤就在持續(xù)向上游基礎(chǔ)設(shè)施高度集中，手握算力***的企業(yè)，典型如英偉達(dá)，賺走了行業(yè)最穩(wěn)定且豐厚的利潤，做算力租賃的企業(yè)也跟著收益。

中游大模型廠商陷入技術(shù)內(nèi)卷，目前還僅靠API調(diào)用、基礎(chǔ)服務(wù)賺取微薄收益；下游AI應(yīng)用創(chuàng)業(yè)則身處同質(zhì)化的紅海，獲客成本和付費(fèi)壁壘高，陷入有場景、難賺錢的苦戰(zhàn)局面。

這種格局能否打破？何時能實(shí)現(xiàn)做應(yīng)用、做算力同樣賺錢的均衡局面？多位業(yè)內(nèi)人士表示，這在短期甚至在相當(dāng)長的時間內(nèi)還難以改變。

目前，高昂的成本、偏低的C端與B端付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，讓模型企業(yè)長期處于虧損周期。英國投行Panmure Liberum研究顯示，目前AI投資回報(bào)率出現(xiàn)倒掛，企業(yè)每投入1美元的Token費(fèi)用，僅能產(chǎn)生約0.18美元的直接業(yè)務(wù)增值，甚至多數(shù)頭部云廠商ROI也還處于負(fù)值。

至頂智庫執(zhí)行主任兼首席分析師孫碩對搜狐科技表示，當(dāng)下AI產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)找媸Ш獾母丛谟谙掠紊虡I(yè)化落地進(jìn)度嚴(yán)重滯后，趨于平衡至少還要等待三至五年。

他認(rèn)為，想要打破現(xiàn)有極端格局，核心要看智能體和各類AI應(yīng)用能否真正落地釋放生產(chǎn)力。“只有AI降本增效的實(shí)際價值凸顯，下游應(yīng)用市場才能迎來繁榮周期，進(jìn)而反向帶動整條產(chǎn)業(yè)鏈價值重估。”

在莊寧看來，大廠的巨額投入最終可能很多會成為沉沒成本，僅有部分轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，變成實(shí)際落地的商業(yè)化剛需，跑通商業(yè)閉環(huán)。即便只是少數(shù)，規(guī)模就會非常大。

天策波投資測策略研究中心投研總監(jiān)陳冬連對搜狐科技表示，目前AI應(yīng)用還沒廣泛深入到普通老百姓的生活中，工業(yè)端也在加速變革。“應(yīng)用要是起來了，算力需求會指數(shù)級上升。”

不過，雖然算力等基礎(chǔ)設(shè)施，在過去、現(xiàn)在且也會是未來一段時間內(nèi)AI浪潮中最大的受益方，但行業(yè)認(rèn)為最終應(yīng)用將是最有價值的部分。

莊寧對此也表示認(rèn)同，但他認(rèn)為，做研發(fā)投入和應(yīng)用的公司風(fēng)險挺高。如果技術(shù)路線選錯，找不到商業(yè)模式，沒法閉環(huán)，研發(fā)很多時候就變成了沉沒成本，不是所有企業(yè)都能跑出來。

他同樣強(qiáng)調(diào)，應(yīng)用爆發(fā)的關(guān)鍵還是要真正解決場景實(shí)際的痛點(diǎn)，這是個從點(diǎn)到線再到面的過程。“就像互聯(lián)網(wǎng)時代，最開始誰也不知道如何賺錢，最后才慢慢摸索出來。”返回搜狐，查看更多