#Meta卖算力引发存储股大跌 Meta「賣算力」震動AI市場：算力過剩，還是過度恐慌？
一則關於Meta的消息，在全球資本市場掀起了一場關於AI基礎設施未來的激烈爭論。當前，Meta正計劃向外部客戶提供AI計算服務，並考慮將部分閒置AI算力對外出租，以提升AI基礎設施的利用率。這意味著，這家過去主要依靠廣告業務消化AI投入的互聯網巨頭，開始嘗試將巨額GPU集群直接轉化為可出售的雲服務，希望為持續高企的AI資本開支尋找新的回報路徑。市場第一時間給出了截然不同的定價。
當地時間7月1日，Meta股價大漲8.8%，市值單日增加約1270億美元，而另一邊，被視為AI基礎設施受益者的算力產業鏈卻集體承壓。CoreWeave、Nebius分別重挫13.92%、17.01%，閃迪、美光科技等存儲晶片股跌超10%。情緒隨後蔓延至其他市場，7月2日，韓國三星電子、SK海力士分別下跌9.06%、14.57%，A股存儲晶片、光模塊、PCB等AI產業鏈亦普遍回調，兆易創新跌停，新易盛、瀾起科技、江波龍等多隻個股跌幅超過10%。
相比股價波動，更大的震盪來自市場情緒。過去兩年，在生成式AI推動下，全球科技巨頭開啟了一輪史無前例的資本開支競賽。從Meta、微軟、谷歌，到亞馬遜、OpenAI，再到xAI，大模型競爭推動全球GPU、HBM、高速網路和數據中心持續擴張，AI基礎設施成為全球資本市場最重要的投資主線之一。
如今，Meta開始嘗試向外部出租算力，被投資者視為一個信號：如果連全球最大的GPU採購方之一，都開始尋求出售「富餘」算力，是否意味著AI基礎設施建設已經進入拐點？過去兩年持續高增長的算力需求，是否開始出現過剩風險？
Meta為何引發算力過剩爭論Meta的動作，本質上是一次商業模式的調整。過去幾年，Meta持續大規模採購AI晶片和建設數據中心，其AI投入主要依賴廣告業務間接變現，通過提升廣告推薦效果，提高廣告收入。財報顯示，2025年第四季度廣告收入仍占Meta總營收九成以上。相比廣告業務，Meta在大模型上的競爭並不順利。在模型研發方面，Meta近一年持續調整AI戰略，並進行了多輪組織架構調整，在谷歌Gemini、OpenAI等競爭壓力下，Meta開始探索更多AI資產的變現方式。出售或出租算力，由此成為新的選擇。
事實上，Meta並非第一家這樣做的公司。此前，馬斯克旗下xAI也曾將Colossus超級計算集群部分算力出租給Anthropic、谷歌等客戶，以提高GPU利用率。但市場擔憂隨之而來。不少投資者認為，如果頭部互聯網公司開始出租算力，意味著此前採購的大量GPU可能已經出現閒置，AI產業鏈此前依賴的「持續擴產」邏輯可能發生變化，因此首先遭到拋售的是HBM、存儲、光模塊等AI硬體板塊。
不過，多位接受採訪的產業人士並不認同「算力全面過剩」的判斷。九章雲極市場部相關負責人對記者表示，目前的問題不是絕對過剩，而是「結構性錯配」。「如果過剩指的是低端通用算力、缺乏應用場景的智算中心，那局部確實存在過剩問題，但如果指的是能支撐大模型訓推的高端智能算力、按量可調度的運營型算力，那還遠遠不夠。」該人士援引行業數據稱，目前智算集群有效算力利用率平均不到20%，但支撐大模型訓練的高端算力缺口約40%。訓練算力目前從行業看，處於供不應求狀態。
聯想集團副總裁、聯想🇨🇳首席戰略官阿不力克木·阿不力米提也對記者表示，無論🇨🇳還是海外，長期來看AI算力需求依然擁有很大增長空間，目前並未出現算力過剩。他認為，目前真正成熟的C端AI產品仍然有限，而B端企業級AI商業化才剛剛開始。歷次生產力革命最終帶來的需求釋放，大多來自產業端，而非消費端，因此未來AI算力需求仍有很大的增長空間。
聯想內部人士此前曾透露，目前公司AI服務器仍處於供不應求狀態，待交付訂單約1500億元，由於GPU等核心晶片供應緊張，部分訂單仍需排隊交付。紫光集團一位內部人士同樣認為，當前討論「過剩」為時尚早。「真正的問題不是有沒有算力，而是AI應用什麼時候能夠形成商業閉環，用應用收入覆蓋基礎設施投入。」資本開支放緩，不等於產業見頂過去兩年AI產業比拼的是「誰投入更多」，但目前資本市場關注的重點已經從資本開支規模本身，逐漸轉向投資效率。
群智諮詢（Sigmaintell）副總經理兼首席分析師陳軍對記者表示，算力投資閉環，是整個AI基礎設施投資閉環不可或缺的一環，也是全球雲廠商未來一段時間需要解決的核心問題。他預計，未來AI基礎設施投資將逐步從粗放式擴張進入效率提升階段，頭部雲廠商在採購存儲等硬體時會更加謹慎，但這並不會改變長期投資方向。
群智諮詢預計，2024年至2028年全球AI基礎設施投資仍將保持兩位數增長。其中，2026年投資同比增長仍將達到51%，雖然較2025年104%的增速有所回落，但仍處於高速擴張階段，2027年、2028年預計分別增長15%和11%。這意味著，AI投資正在從爆發式增長進入更加可持續的發展階段，而不是進入衰退週期。這一趨勢也體現在全球科技巨頭的最新動作中。就在市場擔憂AI資本開支見頂之際，韓國三星電子、SK海力士近期宣布未來將在韓國投資約4755萬億韓元，加碼半導體、物理AI及數據中心等AI相關業務；阿里巴巴、騰訊等🇨🇳互聯網公司近期亦重申將繼續擴大AI資本開支，國產算力部署持續推進。
而在多家券商看來，Meta出租算力，本質上是在優化資本回報，而不是削減投入。光大證券表示，Meta試水外部算力租賃，是算力資本開支結構優化，短期估值存在博弈壓力。Meta進軍雲計算的底層邏輯，是希望為巨額的AI基礎設施投資創造新的變現通道。此前Meta被市場質疑的核心問題是，AI資本開支太大，何時能轉化為利潤，而雲業務的開闢，使得Meta的GPU集群從「純成本包袱」轉為「可創收資產」，閒時算力對外變現直接攤薄折舊與運維成本，此舉將有效提振市場對其未來現金流的預期。「算力出租是資源優化手段，不改變中長期擴產規劃，但擴張預期或階段性收斂。
根據扎克伯格在股東大會上表述，公司具備將部分計算資源對外出租的能力，這說明對外變現能力本身已成為支撐Meta持續擴大AI投資的現金流保證。」光大證券認為，當前AI算力租賃賽道商業模式正在獲得更強背書，Meta親自下場側面驗證當前高回報：參考xAI對Anthropic出租算力，單月租金12.5億美元/月隱含ROI兩年可以收回Capex。Open Router6月最新數據顯示，6/21-6/28全球週Token總量再創新高，達到46.7萬億，環比增長0.2%，當前供不應求的局面未發生改變。天風證券則認為，Meta做AI雲不等於承認GPU全面過剩。它更可能是在把不同代際的AI算力放到不同經濟用途上。最新的GB200/GB300/Rubin等資源優先服務下一代模型訓練；上一代H100/H200則更多轉向推理和外部算力銷售。與此同時，谷歌曾因容量限制未能完全滿足Meta對Gemini的訪問需求，這反而說明前沿模型和高質量推理容量仍然緊張。「因此，這不是AI CapEx交易的終結，而是商業模式從純燒錢基建向可收費平台資產演進。市場不宜把Meta對外租售算力簡單理解為AI算力需求見頂。」天風證券表示，對硬體供應鏈而言，真正需要觀察的不是「Meta是否出租算力」本身，而是OpenAI、Anthropic的真實token用量、ARR增速是否繼續上行。如果模型公司的ARR和token用量繼續延續增長，同時hyperscaler CapEx沒有實質下修，那麼硬體主線仍然成立。不過在採訪中，阿不力克木·阿不力米提也提出了另一個值得關注的問題：當前AI產業供給側的話語權仍然較強，產業供需循環尚未完全打通。這一判斷，也與產業人士形成共識。
Omdia🇨🇳區半導體分析師總監何暉對記者表示，大模型的開發並沒有停止腳步，雲廠商也在尋找可以變現的商業模式。紫光集團人士認為，AI行業最終仍要回到商業化本身。「互聯網發展初期，同樣經歷過基礎設施先行、商業模式滯後的階段。AI未來也必須找到真正能夠持續盈利的產業場景，形成收入覆蓋投入的商業閉環。」
在行業看來，目前的關注點不應該再是AI是否還會繼續投資，而是數千億美元的AI基礎設施，何時能夠進入自我造血、自我循環的新階段。只有當基礎設施、模型能力和應用商業化形成完整的正循環，AI產業鏈才能真正擺脫單純依賴資本投入的發展模式，進入更加健康、可持續的增長週期。
一則關於Meta的消息，在全球資本市場掀起了一場關於AI基礎設施未來的激烈爭論。當前，Meta正計劃向外部客戶提供AI計算服務，並考慮將部分閒置AI算力對外出租，以提升AI基礎設施的利用率。這意味著，這家過去主要依靠廣告業務消化AI投入的互聯網巨頭，開始嘗試將巨額GPU集群直接轉化為可出售的雲服務，希望為持續高企的AI資本開支尋找新的回報路徑。市場第一時間給出了截然不同的定價。
當地時間7月1日，Meta股價大漲8.8%，市值單日增加約1270億美元，而另一邊，被視為AI基礎設施受益者的算力產業鏈卻集體承壓。CoreWeave、Nebius分別重挫13.92%、17.01%，閃迪、美光科技等存儲晶片股跌超10%。情緒隨後蔓延至其他市場，7月2日，韓國三星電子、SK海力士分別下跌9.06%、14.57%，A股存儲晶片、光模塊、PCB等AI產業鏈亦普遍回調，兆易創新跌停，新易盛、瀾起科技、江波龍等多隻個股跌幅超過10%。
相比股價波動，更大的震盪來自市場情緒。過去兩年，在生成式AI推動下，全球科技巨頭開啟了一輪史無前例的資本開支競賽。從Meta、微軟、谷歌，到亞馬遜、OpenAI，再到xAI，大模型競爭推動全球GPU、HBM、高速網路和數據中心持續擴張，AI基礎設施成為全球資本市場最重要的投資主線之一。
如今，Meta開始嘗試向外部出租算力，被投資者視為一個信號：如果連全球最大的GPU採購方之一，都開始尋求出售「富餘」算力，是否意味著AI基礎設施建設已經進入拐點？過去兩年持續高增長的算力需求，是否開始出現過剩風險？
Meta為何引發算力過剩爭論Meta的動作，本質上是一次商業模式的調整。過去幾年，Meta持續大規模採購AI晶片和建設數據中心，其AI投入主要依賴廣告業務間接變現，通過提升廣告推薦效果，提高廣告收入。財報顯示，2025年第四季度廣告收入仍占Meta總營收九成以上。相比廣告業務，Meta在大模型上的競爭並不順利。在模型研發方面，Meta近一年持續調整AI戰略，並進行了多輪組織架構調整，在谷歌Gemini、OpenAI等競爭壓力下，Meta開始探索更多AI資產的變現方式。出售或出租算力，由此成為新的選擇。
事實上，Meta並非第一家這樣做的公司。此前，馬斯克旗下xAI也曾將Colossus超級計算集群部分算力出租給Anthropic、谷歌等客戶，以提高GPU利用率。但市場擔憂隨之而來。不少投資者認為，如果頭部互聯網公司開始出租算力，意味著此前採購的大量GPU可能已經出現閒置，AI產業鏈此前依賴的「持續擴產」邏輯可能發生變化，因此首先遭到拋售的是HBM、存儲、光模塊等AI硬體板塊。
不過，多位接受採訪的產業人士並不認同「算力全面過剩」的判斷。九章雲極市場部相關負責人對記者表示，目前的問題不是絕對過剩，而是「結構性錯配」。「如果過剩指的是低端通用算力、缺乏應用場景的智算中心，那局部確實存在過剩問題，但如果指的是能支撐大模型訓推的高端智能算力、按量可調度的運營型算力，那還遠遠不夠。」該人士援引行業數據稱，目前智算集群有效算力利用率平均不到20%，但支撐大模型訓練的高端算力缺口約40%。訓練算力目前從行業看，處於供不應求狀態。
聯想集團副總裁、聯想🇨🇳首席戰略官阿不力克木·阿不力米提也對記者表示，無論🇨🇳還是海外，長期來看AI算力需求依然擁有很大增長空間，目前並未出現算力過剩。他認為，目前真正成熟的C端AI產品仍然有限，而B端企業級AI商業化才剛剛開始。歷次生產力革命最終帶來的需求釋放，大多來自產業端，而非消費端，因此未來AI算力需求仍有很大的增長空間。
聯想內部人士此前曾透露，目前公司AI服務器仍處於供不應求狀態，待交付訂單約1500億元，由於GPU等核心晶片供應緊張，部分訂單仍需排隊交付。紫光集團一位內部人士同樣認為，當前討論「過剩」為時尚早。「真正的問題不是有沒有算力，而是AI應用什麼時候能夠形成商業閉環，用應用收入覆蓋基礎設施投入。」資本開支放緩，不等於產業見頂過去兩年AI產業比拼的是「誰投入更多」，但目前資本市場關注的重點已經從資本開支規模本身，逐漸轉向投資效率。
群智諮詢（Sigmaintell）副總經理兼首席分析師陳軍對記者表示，算力投資閉環，是整個AI基礎設施投資閉環不可或缺的一環，也是全球雲廠商未來一段時間需要解決的核心問題。他預計，未來AI基礎設施投資將逐步從粗放式擴張進入效率提升階段，頭部雲廠商在採購存儲等硬體時會更加謹慎，但這並不會改變長期投資方向。
群智諮詢預計，2024年至2028年全球AI基礎設施投資仍將保持兩位數增長。其中，2026年投資同比增長仍將達到51%，雖然較2025年104%的增速有所回落，但仍處於高速擴張階段，2027年、2028年預計分別增長15%和11%。這意味著，AI投資正在從爆發式增長進入更加可持續的發展階段，而不是進入衰退週期。這一趨勢也體現在全球科技巨頭的最新動作中。就在市場擔憂AI資本開支見頂之際，韓國三星電子、SK海力士近期宣布未來將在韓國投資約4755萬億韓元，加碼半導體、物理AI及數據中心等AI相關業務；阿里巴巴、騰訊等🇨🇳互聯網公司近期亦重申將繼續擴大AI資本開支，國產算力部署持續推進。
而在多家券商看來，Meta出租算力，本質上是在優化資本回報，而不是削減投入。光大證券表示，Meta試水外部算力租賃，是算力資本開支結構優化，短期估值存在博弈壓力。Meta進軍雲計算的底層邏輯，是希望為巨額的AI基礎設施投資創造新的變現通道。此前Meta被市場質疑的核心問題是，AI資本開支太大，何時能轉化為利潤，而雲業務的開闢，使得Meta的GPU集群從「純成本包袱」轉為「可創收資產」，閒時算力對外變現直接攤薄折舊與運維成本，此舉將有效提振市場對其未來現金流的預期。「算力出租是資源優化手段，不改變中長期擴產規劃，但擴張預期或階段性收斂。
根據扎克伯格在股東大會上表述，公司具備將部分計算資源對外出租的能力，這說明對外變現能力本身已成為支撐Meta持續擴大AI投資的現金流保證。」光大證券認為，當前AI算力租賃賽道商業模式正在獲得更強背書，Meta親自下場側面驗證當前高回報：參考xAI對Anthropic出租算力，單月租金12.5億美元/月隱含ROI兩年可以收回Capex。Open Router6月最新數據顯示，6/21-6/28全球週Token總量再創新高，達到46.7萬億，環比增長0.2%，當前供不應求的局面未發生改變。天風證券則認為，Meta做AI雲不等於承認GPU全面過剩。它更可能是在把不同代際的AI算力放到不同經濟用途上。最新的GB200/GB300/Rubin等資源優先服務下一代模型訓練；上一代H100/H200則更多轉向推理和外部算力銷售。與此同時，谷歌曾因容量限制未能完全滿足Meta對Gemini的訪問需求，這反而說明前沿模型和高質量推理容量仍然緊張。「因此，這不是AI CapEx交易的終結，而是商業模式從純燒錢基建向可收費平台資產演進。市場不宜把Meta對外租售算力簡單理解為AI算力需求見頂。」天風證券表示，對硬體供應鏈而言，真正需要觀察的不是「Meta是否出租算力」本身，而是OpenAI、Anthropic的真實token用量、ARR增速是否繼續上行。如果模型公司的ARR和token用量繼續延續增長，同時hyperscaler CapEx沒有實質下修，那麼硬體主線仍然成立。不過在採訪中，阿不力克木·阿不力米提也提出了另一個值得關注的問題：當前AI產業供給側的話語權仍然較強，產業供需循環尚未完全打通。這一判斷，也與產業人士形成共識。
Omdia🇨🇳區半導體分析師總監何暉對記者表示，大模型的開發並沒有停止腳步，雲廠商也在尋找可以變現的商業模式。紫光集團人士認為，AI行業最終仍要回到商業化本身。「互聯網發展初期，同樣經歷過基礎設施先行、商業模式滯後的階段。AI未來也必須找到真正能夠持續盈利的產業場景，形成收入覆蓋投入的商業閉環。」
在行業看來，目前的關注點不應該再是AI是否還會繼續投資，而是數千億美元的AI基礎設施，何時能夠進入自我造血、自我循環的新階段。只有當基礎設施、模型能力和應用商業化形成完整的正循環，AI產業鏈才能真正擺脫單純依賴資本投入的發展模式，進入更加健康、可持續的增長週期。
