作者 | 华卫
过去两年里，Meta 投入数十亿美元用于开发 AI 并建设支撑其运行的数据中心，几乎买下了所能获得的每一份 AI 算力资源。如今，这家公司似乎开始考虑如何把其中一部分再卖出去，让这些数据中心承担一个更“立竿见影”的盈利角色。
据外媒援引知情人士报道，该公司正在打造一项云业务，以消化过剩的 AI 算力。这一举措或将使 Meta 与 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等云计算巨头正面竞争，也为投资者提供了一个重新审视其高额支出的理由。消息公布后，Meta 股价上涨超过 10%。
这一消息也印证了 Meta 首席执行官马克·扎克伯格今年 5 月在股东大会上的表态：将云计算业务作为回收其在 AI“超级智能”战略中巨额投入的一种方式，“绝对在考虑之中”，并称几乎“每周都有公司”主动接洽 Meta，希望购买其 AI 模型或闲置算力的使用权。
新部门已成立，产品形态权衡中
报道称，这些计划仍处于早期阶段，未来仍可能发生变化。目前，Meta 尚未有公布定价或上线时间，相关人士也强调战略仍可能调整。
对于 Meta 来说，过剩算力是真实存在且正在增加的。该公司在路易斯安那州拥有一个占地 2250 英亩的超大规模园区，在美国中西部还在建设一个吉瓦级数据中心，同时还叠加了多项外部合作，例如来自 Crusoe 的新增产能，两处站点合计约 1.6 吉瓦。但这种扩张在其他地方也遇到了限制。例如，谷歌近期因算力紧张，开始限制 Meta 访问其 Gemini 模型。
据悉，Meta 正在权衡的是产品形态，而非是否推进。
一种方案是出售运行在其自有基础设施上的 AI 模型访问权限，类似 AWS Bedrock 的模式，后者允许开发者调用来自不同公司的 AI 模型。彭博社指出，Meta 的确在考虑效仿 AWS，出售运行在其 AI 基础设施上的各类模型访问权限，其中包括其近期推出的闭源模型 Muse Spark。
另一种则是直接出售原始算力，需要高性能计算资源来训练和运行 AI 模型的企业、初创公司和开发者，这也是 CoreWeave 等“新云厂商”（neocloud）赖以构建业务的模式。无论选择哪条路径，Meta 都将直面 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure 这三大市场主导者的竞争。
消息称，该项目被整合在一个名为“Meta Compute”的新部门下，由 Meta 基础设施负责人 Santosh Janardhan 牵头，与 Meta Superintelligence Labs 的 Daniel Gross 以及 Meta 总裁 Dina Powell McCormick 共同负责。
值得注意的是，Meta 此前从未运营过公共云平台，而是构建了全球最大的私有 AI 计算网络之一，用于支持其自身产品生态，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp、Threads、Meta AI、Llama 系列模型、推荐系统、广告技术以及内容审核工具。
动机清晰：开辟新的收入来源
哪怕只是一个尚未落地的变现路径，也足以改变资本市场的情绪。消息公布后，市场几乎立即做出了反应。投资者将此消息视为一丝小小的慰藉，Meta 股价上涨超过 10%。对于一只此前表现疲软的股票而言，这是一个明显的反弹。截至周二，Meta 股价年内跌幅接近 15%，落后于标普 500 指数。此前数月，投资者们一直担忧 Meta 的支出规模及其回报，质疑其 AI 投入节奏。
与 Google 和 OpenAI 不同，Meta 尚未在其 AI 模型和服务上看到显著的外部需求。在财报中，Meta 并未单独披露 Meta AI 或其开源权重模型家族 Llama 的收入，管理层在公开表态中也更多强调 AI 在公司内部的应用。这或许意味着，Meta 的 AI 业务尚未形成实质性的独立收入来源。
然而，截至第一季度末，Meta 已承诺在未来几年投入 1829 亿美元用于 AI 基础设施建设，其中包括路易斯安那州和俄亥俄州的多个大型项目。扎克伯格表示，俄亥俄项目规模将相当于曼哈顿，并预计将在今年投入使用。在 2026 年，Meta 预计将投入 1150 亿至 1350 亿美元资本开支，用于芯片、土地和电力等基础设施建设。这是一笔巨额投入，而云业务几乎是少数几种能够将闲置产能转化为收入、而非沉没成本的方式之一。
瑞银交易员 Christina Dwyer 表示，Meta 的消息将叙事转向更严格的财务纪律，缓解了市场对资本支出持续攀升的担忧。"资本支出预期不再单边向上，焦点正转向自由现金流的稳定性。"
此外，有分析师指出，Meta 这一举措也加深了市场对其能否追赶 Anthropic 等领先 AI 实验室的疑问。扎克伯格已为此投入数十亿美元，甚至在去年引发了一场人才争夺战。今年 4 月，Meta 发布了由其高成本团队打造的首个 AI 模型 Muse Spark，但尚未向开发者开放。外媒上月报道称，该模型的发布时间仍未确定。
D.A. Davidson 董事总经理 Gil Luria 认为，报道中提到的 Meta 的云计算雄心表明，该公司正在“放弃前沿 AI”，转而出售算力。Luria 在报告中写道，如果 Meta 削减支出并开始将其 AI 基础设施变现，该公司“营收和现金流将有显著提升空间”。杰富瑞分析师 Brent Thill 则持有不同观点，认为 Meta“并非退出人工智能竞赛，而是将早期激进的运力投入转化为一种战略性的价值创造途径。”
因此，有一点是明确的，Meta 出售多余 AI 算力这件事的动机已经非常清晰：开辟新的收入来源。
大模型厂商纷纷下场，做起了“卖水”生意
一个此前四处争抢算力的公司，如今却开始考虑出售算力，这本身带有某种讽刺意味，也反映出这一轮基础设施建设的“块状特征”。算力的建设通常以巨大且不可分割的规模推进，其时间节点基于未来预测而非当下需求，这导致即便是最“饥渴”的买家，也可能在短期内持有超出使用能力的资源。
Meta 并不是第一个看到这一机会的公司。出售这些“溢出产能”，正是新云厂商以及如今它们的客户试图让商业模型成立的方式。像 Jane Street 与 CoreWeave 签订的 60 亿美元合同，就展示了这一层市场正在流动的资金规模。今年 5 月初，SpaceX 也已将 xAI 位于 Colossus 1 数据中心的全部算力出售给 Anthropic。彭博智库估算，这一合作到 2028 年可能带来超过 500 亿美元收入，到 2030 年甚至可能达到 1000 亿美元。此后，SpaceX 还与 Google 和 Reflection AI 签署了类似的租赁协议。
这种模式正在行业中逐渐成为常态：先建设远超当前需求的算力基础设施，押注未来需求增长，再在短期内出租多余产能以分摊成本。当你每年承诺向基础设施投入远超千亿美元时，为未使用部分寻找买家就不再是一个辅助项目，而更像是一种必然。
当然，这一前提是算力需求能够持续，以及数据中心本身能够维持其价值。一些质疑者警告称，当前大规模建设 AI 基础设施的竞赛，可能正在制造一个依赖快速贬值芯片的泡沫。也有人怀疑，AI 公司是否能够产生足够的终端用户收入，来支撑动辄数万亿美元规模的投入。
与此同时，新云厂商 CoreWeave 和 Nebius 股价分别下跌 10.8%和 12.4%。市场担心，作为其重要客户的 Meta 此举可能减少对其服务的支出，同时加剧行业竞争。Luria 分析道，“Meta 将算力投放到市场，对新云厂商的冲击可能大于对大型超大规模云服务商的影响。像 CoreWeave 和 Nebius 这样的公司在增长上依赖 Meta，而 Meta 未来可能不再需要它们。”
参考链接：
https://thenextweb.com/news/meta-cloud-business-excess-ai-compute
