Meta“卖算力”震动AI市场：算力过剩，还是过度恐慌？

一则关于Meta的消息，在全球资本市场掀起了一场关于AI基础设施未来的激烈争论。

当前，Meta正计划向外部客户提供AI计算服务，并考虑将部分闲置AI算力对外出租，以提升AI基础设施的利用率。这意味着，这家过去主要依靠广告业务消化AI投入的互联网巨头，开始尝试将巨额GPU集群直接转化为可出售的云服务，希望为持续高企的AI资本开支寻找新的回报路径。

市场第一时间给出了截然不同的定价。

当地时间7月1日，Meta股价大涨8.8%，市值单日增加约1270亿美元，而另一边，被视为AI基础设施受益者的算力产业链却集体承压。CoreWeave、Nebius分别重挫13.92%、17.01%，闪迪、美光科技等存储芯片股跌超10%。情绪随后蔓延至其他市场，7月2日，韩国三星电子、SK海力士分别下跌9.06%、14.57%，A股存储芯片、光模块、PCB等AI产业链亦普遍回调，兆易创新跌停，新易盛、澜起科技、江波龙等多只个股跌幅超过10%。

相比股价波动，更大的震荡来自市场情绪。

过去两年，在生成式AI推动下，全球科技巨头开启了一轮史无前例的资本开支竞赛。从Meta、微软、谷歌，到亚马逊、OpenAI，再到xAI，大模型竞争推动全球GPU、HBM、高速网络和数据中心持续扩张，AI基础设施成为全球资本市场最重要的投资主线之一。

如今，Meta开始尝试向外部出租算力，被投资者视为一个信号：如果连全球最大的GPU采购方之一，都开始寻求出售“富余”算力，是否意味着AI基础设施建设已经进入拐点？过去两年持续高增长的算力需求，是否开始出现过剩风险？

Meta为何引发算力过剩争论

Meta的动作，本质上是一次商业模式的调整。

过去几年，Meta持续大规模采购AI芯片和建设数据中心，其AI投入主要依赖广告业务间接变现，通过提升广告推荐效果，提高广告收入。财报显示，2025年第四季度广告收入仍占Meta总营收九成以上。

相比广告业务，Meta在大模型上的竞争并不顺利。在模型研发方面，Meta近一年持续调整AI战略，并进行了多轮组织架构调整，在谷歌Gemini、OpenAI等竞争压力下，Meta开始探索更多AI资产的变现方式。出售或出租算力，由此成为新的选择。

事实上，Meta并非第一家这样做的公司。此前，马斯克旗下xAI也曾将Colossus超级计算集群部分算力出租给Anthropic、谷歌等客户，以提高GPU利用率。

但市场担忧随之而来。

不少投资者认为，如果头部互联网公司开始出租算力，意味着此前采购的大量GPU可能已经出现闲置，AI产业链此前依赖的“持续扩产”逻辑可能发生变化，因此首先遭到抛售的是HBM、存储、光模块等AI硬件板块。

不过，多位接受第一财经采访的产业人士并不认同“算力全面过剩”的判断。

九章云极市场部相关负责人对记者表示，目前的问题不是绝对过剩，而是“结构性错配”。“如果过剩指的是低端通用算力、缺乏应用场景的智算中心，那局部确实存在过剩问题，但如果指的是能支撑大模型训推的高端智能算力、按量可调度的运营型算力，那还远远不够。”

该人士援引行业数据称，目前智算集群有效算力利用率平均不到20%，但支撑大模型训练的高端算力缺口约40%。训练算力目前从行业看，处于供不应求状态。

联想集团副总裁、联想中国首席战略官阿不力克木·阿不力米提也对记者表示，无论中国还是海外，长期来看AI算力需求依然拥有巨大增长空间，目前并未出现算力过剩。

他认为，目前真正成熟的C端AI产品仍然有限，而B端企业级AI商业化才刚刚开始。历次生产力革命最终带来的需求释放，大多来自产业端，而非消费端，因此未来AI算力需求仍有很大的增长空间。

联想内部人士此前曾透露，目前公司AI服务器仍处于供不应求状态，待交付订单约1500亿元，由于GPU等核心芯片供应紧张，部分订单仍需排队交付。

紫光集团一位内部人士同样认为，当前讨论“过剩”为时尚早。“真正的问题不是有没有算力，而是AI应用什么时候能够形成商业闭环，用应用收入覆盖基础设施投入。”

资本开支放缓，不等于产业见顶

过去两年AI产业比拼的是“谁投入更多”，但目前资本市场关注的重点已经从资本开支规模本身，逐渐转向投资效率。

群智咨询（Sigmaintell）副总经理兼首席分析师陈军对记者表示，算力投资闭环，是整个AI基础设施投资闭环不可或缺的一环，也是全球云厂商未来一段时间需要解决的核心问题。

他预计，未来AI基础设施投资将逐步从粗放式扩张进入效率提升阶段，头部云厂商在采购存储等硬件时会更加谨慎，但这并不会改变长期投资方向。

群智咨询预计，2024年至2028年全球AI基础设施投资仍将保持两位数增长。其中，2026年投资同比增长仍将达到51%，虽然较2025年104%的增速有所回落，但仍处于高速扩张阶段，2027年、2028年预计分别增长15%和11%。

这意味着，AI投资正在从爆发式增长进入更加可持续的发展阶段，而不是进入衰退周期。

这一趋势也体现在全球科技巨头的最新动作中。

就在市场担忧AI资本开支见顶之际，韩国三星电子、SK海力士近期宣布未来将在韩国投资约4755万亿韩元，加码半导体、物理AI及数据中心等AI相关业务；阿里巴巴、腾讯等中国互联网公司近期亦重申将继续扩大AI资本开支，国产算力部署持续推进。

而在多家券商看来，Meta出租算力，本质上是在优化资本回报，而不是削减投入。

光大证券表示，Meta试水外部算力租赁，是算力资本开支结构优化，短期估值存在博弈压力。Meta进军云计算的底层逻辑，是希望为巨额的AI基础设施投资创造新的变现通道。此前Meta被市场质疑的核心问题是，AI资本开支太大，何时能转化为利润，而云业务的开辟，使得Meta的GPU集群从“纯成本包袱”转为“可创收资产”，闲时算力对外变现直接摊薄折旧与运维成本，此举将有效提振市场对其未来现金流的预期。

“算力出租是资源优化手段，不改变中长期扩产规划，但扩张预期或阶段性收敛。根据扎克伯格在股东大会上表述，公司具备将部分计算资源对外出租的能力，这说明对外变现能力本身已成为支撑Meta持续扩大AI投资的现金流保证。”光大证券认为，当前AI算力租赁赛道商业模式正在获得最强背书，Meta亲自下场侧面验证当前高回报：参考xAI对Anthropic出租算力，单月租金12.5亿美元/月隐含ROI两年可以收回Capex。Open Router6月最新数据显示，6/21-6/28全球周Token总量再创新高，达到46.7万亿，环比增长0.2%，当前供不应求的局面未发生改变。

天风证券则认为，Meta做AI云不等于承认GPU全面过剩。它更可能是在把不同代际的AI算力放到不同经济用途上。最新的GB200/GB300/Rubin等资源优先服务下一代模型训练；上一代H100/H200则更多转向推理和外部算力销售。与此同时，谷歌曾因容量限制未能完全满足Meta对Gemini的访问需求，这反而说明前沿模型和高质量推理容量仍然紧张。

“因此，这不是AI CapEx交易的终结，而是商业模式从纯烧钱基建向可收费平台资产演进。市场不宜把Meta对外租售算力简单理解为AI算力需求见顶。”天风证券表示，对硬件供应链而言，真正需要观察的不是“Meta是否出租算力”本身，而是OpenAI、Anthropic的真实token用量、ARR增速是否继续上行。如果模型公司的ARR和token用量继续延续增长，同时hyperscaler CapEx没有实质下修，那么硬件主线仍然成立。

不过在采访中，阿不力克木·阿不力米提也提出了另一个值得关注的问题：当前AI产业供给侧的话语权仍然较强，产业供需循环尚未完全打通。

这一判断，也与产业人士形成共识。

Omdia中国区半导体分析师总监何晖对记者表示，大模型的开发并没有停止脚步，云厂商也在寻找可以变现的商业模式。

紫光集团人士认为，AI行业最终仍要回到商业化本身。“互联网发展初期，同样经历过基础设施先行、商业模式滞后的阶段。AI未来也必须找到真正能够持续盈利的产业场景，形成收入覆盖投入的商业闭环。”

在行业看来，目前的关注点不应该再是AI是否还会继续投资，而是数千亿美元的AI基础设施，何时能够进入自我造血、自我循环的新阶段。只有当基础设施、模型能力和应用商业化形成完整的正循环，AI产业链才能真正摆脱单纯依赖资本投入的发展模式，进入更加健康、可持续的增长周期。

（记者刘佳、王珍对此文亦有贡献）