模型可慢GPU必须赚Meta卖铲子

模型研发进展不顺，扎克伯格将目光转向了基础设施领域。

一连串打击接踵而至：Gemini模型使用受限、扎克伯格本人承认内部AI agent技术推进慢于预期、员工士气更是跌至二十年来的最低点……整体而言，流年不利。

不过别急，扎克伯格灵机一动，又拿出了备用方案。既然自研模型一时难以赶超，那就来卖GPU吧！

彭博社也跟进爆料：Meta正考虑推出Meta Compute，将庞大的AI基础设施开放给外部客户。果然，卖铲子的生意才是最稳妥的。

Meta计划出售GPU算力

既然要卖铲子，那么Meta手里到底有多少库存？SemiAnalysis的报道显示，Meta的数据中心和算力采购不但没有放缓，反而在加速推进。仅今年前六个月，Meta在云和托管数据中心上签下的容量就超过了5GW，这还不包括它正在加速建设的自建数据中心。Meta正在建设的两个最大数据中心园区，合计代表2.5GW的容量。而从2024年初至今，Meta签下的数据中心及算力相关交易已接近10GW。

地图上这些密集的点位，正是扎克伯格出售GPU的底气所在。这些算力有几个去向：

第一，继续供给自家模型。比如亚历山大王旗下的MSL已推出的Muse Spark，以及正在训练中的下一代模型Watermelon。

第二，用于广告推荐系统。SemiAnalysis认为，Meta可能计划将广告推荐系统的复杂度再放大十倍，通过更多训练和推理算力来提升广告收入。

第三，开展类似SpaceX的neocloud交易，将一部分算力以高价租赁给外部客户。如果按SpaceX那种高算力租赁合同计算，每GW年收入可达约500亿美元。Meta只要拿出200MW算力给外部客户，就能带来100亿美元年收入，且利润率高得惊人。

啧啧，这油水确实不少。

此外，SpaceX开创了一种新模式：合同签三年，但双方都可以在90天内取消——实际上相当于三个月一签、自动续约。这意味着Meta可以随时将算力收回，用于MSL项目。

第四，托管第三方模型。SemiAnalysis甚至判断，Meta正在与Anthropic进行最终谈判，以获得Claude的私有实例访问权。未来，Meta将打造类似Amazon Bedrock、Microsoft Foundry、Google Vertex的模型服务平台。也就是说，Meta可以把Claude这类第三方模型部署在自己的基础设施上，再打包卖给企业客户。

对Meta而言，这至少有三层用途：

第一，当然是内部使用。Google刚刚限制了Meta对Gemini的使用，而Meta可能反手就引入Claude作为替代。毕竟Meta自己的AI项目需要大量高质量模型token，而Claude正是目前最强的模型之一。

二是对外销售。Meta可以像亚马逊的Bedrock一样提供Claude-as-a-service。客户无需自行与Anthropic签约、部署、运维，只需通过Meta的平台直接调用模型即可。

三是垂直应用。Meta可以利用自己的广告平台构建销售与营销SaaS，集成前沿AI Agent。SemiAnalysis预计，Meta可能很快宣布类似协议，Anthropic是头号目标，但OpenAI或Google也可能加入。

如果Meta的算力业务成形，那么它的竞争对手就不仅是OpenAI、Anthropic、Google这些模型公司，还会直接与AWS、Azure、Google Cloud，以及CoreWea ve、Nebius这些AI云厂商展开竞争。

消息一出，资本市场立刻闻风而动。Meta股价大涨近9%，而CoreWea ve、Nebius等neocloud公司则遭遇抛售。华尔街显然听懂了扎克伯格的新故事：虽然模型还没赢，但GPU可以先赚钱！

为何出售算力：研发模型太烧钱

扎克伯格从模型转向卖铲子，最直接的原因其实很简单：研发模型实在太烧钱了。Meta官方给出的2026年资本开支指引已经上调到1250亿至1450亿美元。作为对比，Meta今年一季度的资本开支就已达到198.4亿美元。

但反观Meta的模型进度，不禁让人捏把冷汗：Llama系列虽然开源且生态影响力很大，但很难直接转化为收入。而Meta最新的自研模型Muse Spark，也尚未真正让Meta重返第一梯队。目前Meta内部又在训练下一代模型Watermelon（西瓜），据称算力投入比Avocado高了一个数量级。

亚历山大王表示：大家别急，Watermelon已经达到GPT-5.5的水平。

同时，Muse Spark当前版本也即将更新，在编程能力和智能体方面将取得重大提升。当用户问Meta何时能推出与Claude Opus旗鼓相当的模型时，王只说了四个字：很快就会。

说到底，Meta的AI雄心一直围绕着一个简单目标：追上OpenAI、Anthropic和Google。为此，扎克伯格没少砸钱——芯片、数据中心、人才，几乎样样都按最高规格投入。但问题在于，钱砸下去了，Meta还没能真正说服开发者和客户，让其相信自家模型已站上行业最前沿。当模型进度无法立即兑现时，算力就成了最容易被华尔街理解的资产。

因为GPU和数据中心至少可以被定价。这些资源可以出租、可以托管模型、可以卖API、可以服务广告主、可以做AI agent SaaS，也可以在内部继续优化广告推荐系统。就好比，原本Meta是在向市场讲一个很远的故事：“相信我，我们会做出超级智能。”但现在这个故事听起来近多了：就算超级智能没那么快出现，这些GPU也不是沉没成本。

当然，出售算力不代表Meta放弃自研模型。扎克伯格的Plan A依然是超级智能。继续抢人、继续堆卡、继续训练更大的模型，继续追赶御三家。在追求ASI的道路上，扎克伯格永不言败。只不过，前沿模型竞争的不确定性太高，中途总得难免妥协个亿点点。

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