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Meta Plans to Sell GPU Capacity: Zuckerberg Shifts Focus to AI Infrastructure

Meta也来卖铲子了!小扎:模型可以慢,GPU必须赚

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凤凰网科技
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Meta is considering launching a service called Meta Compute to lease its massive AI infrastructure and GPU capacity to external customers, aiming to generate significant revenue. The move comes as Meta faces setbacks in its own AI model development and seeks to monetize its data center investments.
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听雨 发自 凹非寺<br> 量子位 | 公众号 QbitAI<br> 模型搞不出起色,小扎开始盯上基础设施了。<br> 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……<br> 总之真是流年不利。<br> 但是没关系,小扎灵光一闪,又有了Plan B。<br> 既然自研模型赶不上,那咱可以卖GPU啊!!<br> 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。<br> 好家伙,果然都是卖铲子的天下…<br> Meta要卖GPU了<br> 既然要卖铲子,那么Meta手里有多少铲子?<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 地图上这些密密麻麻的点位,就是小扎卖GPU的底气。<br> 这堆算力有几个去向:<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 啧啧,这油水是真不少~<br> 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。<br> 这意味着Meta可以随时把算力收回来给MSL用。<br> 第四,托管第三方模型。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 对Meta来说,这至少有三层用途:<br> 第一,当然是内部使用。<br> 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。<br> 毕竟Meta自己的AI项目需要大量高质量模型token。<br> 而Claude也正好是目前最强的模型之一。<br> 二是对外销售。Meta可以像亚马逊的Bedrock一样卖Claude-as-a-service。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 它还会站到AWS、Azure、Google Cloud,以及CoreWeave、Nebius这些AI云厂商对面。<br> 消息一出,资本市场也立刻闻风而动。<br> Meta股价大涨近9%,而CoreWeave、Nebius这些 neocloud公司则遭遇抛售。<br> 华尔街显然听懂了小扎的新故事:<br> 虽然咱模型还没赢,但GPU可以先赚钱啊!<br> 为啥要卖算力:搞模型太烧钱<br> 小扎从模型转向卖铲子,最直接的原因是:<br> 研发模型,真的太烧钱了!!!<br> 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。<br> 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。<br> 但是反观Meta的模型进度,不禁让人捏了一把冷汗:<br> Llama系列开源,生态影响力很大,但也很难直接转变成收入。<br> 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。<br> 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。<br> 亚历山大王表示:大家别着急,Watermelon已经赶上GPT-5.5的水平了。<br> 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。<br> 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:<br> 很快就会了!<br> (小王你别说了,你倒是发呀)<br> 说到底,Meta的AI雄心一直围绕着一个简单目标展开:<br> 追上OpenAI、Anthropic和Google。<br> 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。<br> 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。<br> 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。<br> 因为GPU和数据中心至少可以被定价。<br> 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,也可以在内部继续提升广告推荐系统。<br> 就好比,原本Meta是在向市场讲一个很远的故事:<br> 相信我,我们会做出超级智能。<br> 但现在这故事听起来近多了:<br> 就算超级智能没那么快出来,这些GPU也不是沉没成本。<br> 当然,卖算力不代表Meta放弃自研模型。小扎的Plan A依然是超级智能。<br> 继续抢人,继续堆卡,继续训练更大的模型,继续追赶御三家。<br> 在追求ASI的路上,小扎永不言败!<br> 只不过,前沿模型竞争的不确定性太高,中途总得难免妥协亿下下~<br> “特别声明:以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储空间服务。<br> Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”