听雨 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

模型搞不出起色，小扎开始盯上基础设施了。

起因是meta遭受了接二连三的打击：Gemini模型被限制使用、小扎承认内部AI agent技术推进比预期慢、员工士气跌到20年谷底……

总之真是流年不利。

但是没关系，小扎灵光一闪，又有了Plan B。

既然自研模型赶不上，那咱可以卖GPU啊！！

据彭博社报道，meta正考虑推出meta Compute，把庞大的AI基建开放给外部客户。

好家伙，果然都是卖铲子的天下…

meta要卖GPU了

既然要卖铲子，那么meta手里有多少铲子？

据SemiAnalysis报道，meta的数据中心和算力采购不但不会放慢，反而还会继续加速。

仅今年前6个月，meta就已经在云和托管数据中心上签下了超过5GW的容量。这还不包括它正在加速推进的自建数据中心。

meta正在建设中的两个最大数据中心园区，加起来就代表了2.5GW的容量。

而从2024年初以来，meta签下的数据中心和算力相关交易，也已经接近10GW。

地图上这些密密麻麻的点位，就是小扎卖GPU的底气。

这堆算力有几个去向：

第一，继续喂给自家模型，比如亚历山大王的MSL已经推出的Muse Spark，以及正在训练中的下一代模型Watermelon。

第二，用在广告推荐系统上。SemiAnalysis认为，meta可能希望把广告推荐系统的复杂度再放大10倍，用更多训练和推理算力提升广告收入。

第三，做类似SpaceX的neocloud交易，把一部分算力以高价租给外部客户。

如果按SpaceX那类高算力租赁合同来算，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，而且是超高利润率。

啧啧，这油水是真不少~

而且SpaceX开创了一种新模式：合同三年，但双方都可以在90天内取消——实际上相当于3个月一签，自动续约。

这意味着meta可以随时把算力收回来给MSL用。

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会做类似Amazon的Bedrock、Microsoft的Foundry、Google的Vertex这样的模型服务平台。

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来说，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可能反手就把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也正好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一样卖Claude-as-a-service。

客户不用自己找Anthropic签约、部署、运维，只要通过meta的平台调用模型就行。

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就是头号对象，但OpenAI或Google也可能加入。

如果meta的算力业务成形，那么它的对手就不只是OpenAI、Anthropic、Google这些模型公司了。

它还会站到AWS、Azure、Google Cloud，以及CoreWeave、Nebius这些AI云厂商对面。

消息一出，资本市场也立刻闻风而动。

meta股价大涨近9%，而CoreWeave、Nebius这些 neocloud公司则遭遇抛售。

华尔街显然听懂了小扎的新故事：

虽然咱模型还没赢，但GPU可以先赚钱啊！

为啥要卖算力：搞模型太烧钱

小扎从模型转向卖铲子，最直接的原因是：

研发模型，真的太烧钱了！！！

meta官方给出的2026年资本开支指引，已经上调到1250亿-1450亿美元。

作为对比，meta今年一季度的资本开支就已经达到198.4亿美元。

但是反观meta的模型进度，不禁让人捏了一把冷汗：

Llama系列开源，生态影响力很大，但也很难直接转变成收入。

而meta最新的自研模型Muse Spark，也还没有真正把meta送回第一梯队。

现在meta内部又在训练下一代模型Watermelon（西瓜），据称算力投入比Avocado高一个数量级。

亚历山大王表示：大家别着急，Watermelon已经赶上GPT-5.5的水平了。

同时，Muse Spark当前的版本也即将更新，在编程能力和智能体方面将取得重大提升。

当用户问meta什么时候能推出与Claude Opus旗鼓相当的模型时，王表示：

很快就会了！

（小王你别说了，你倒是发呀）

说到底，meta的AI雄心一直围绕着一个简单目标展开：

追上OpenAI、Anthropic和Google。

为此，小扎没少砸钱。芯片、数据中心、人才，几乎样样都按最高规格投入。

但问题是，钱砸下去了，meta还没能真正说服开发者和客户，让他们相信自家模型已经站上行业最前沿。

当模型进度无法立刻兑现，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。