根据《科创板日报》7月2日的报道，记者黄心怡指出，Meta正计划推出一项名为“Meta Compute”的云基础设施服务，该服务旨在向外部客户出售其过剩的AI算力，并考虑允许开发者访问托管在Meta基础设施上的AI模型。

相关消息一经发布，CoreWeave和Nebius这两个人工智能（AI）云服务商的股价均大幅下跌超过9%。并且，上游硬件供应商的股价也随即发生了调整。

事实上，Meta的首席执行官马克·扎克伯格已经在年度股东大会上通过发言释放了相关信号，他明确表示进军云计算市场这一选项绝对在公司的考虑范围之内。他还进一步具体说明，几乎每周都有外部公司前来询问是否能够以溢价方式购买Meta的算力资源，而如果未来出现算力供应过剩的情况，那么对外出售这些算力将会成为一个自然而然的选择。

对此，CIC灼识董事总经理柴代旋向《科创板日报》分析指出，Meta的这一举动实际上触及了当前市场最为敏感的议题。在上半年全球AI基础设施投入急速增长的背景下，市场各方正密切关注各大厂商的AI资本开支是否已经到达顶点。与此同时，二级市场中全球AI硬件、存储以及光模块等板块此前因资金集中涌入而形成筹码密集的状况，使得这则新闻直接充当了获利了结的触发因素。但若进行更全面的观察可以发现，单一事件并不能就此证明AI行业步入衰退，这更多地体现为大型厂商开始实施更为精细化的资产管理以及回补现金流的一种防御性策略调整。

柴代旋分析指出，依据Meta近期所签署的超大规模算力协议判断，该公司对于前沿人工智能训练的顶级算力资源依然保持着强劲的需求。我们判断，此番计划对外出租的算力资产，更多地是源于其非核心业务负载所产生的闲置产能，这也是该部分算力被界定为“富余”资源的原因所在。后续市场需予以重点关注的是，Meta是否会在接下来的财报发布周期中，对全年的资本开支结构进行调整，抑或这一举措是否会触发算力租赁领域内相关企业的价格竞争。如果算力租赁服务的价格因此呈现出持续性的下滑态势，那么方可被视为硬件需求市场触及真正峰值的右侧确认信号。

一位来自算力租赁行业的人士则向《科创板日报》的记者进行了透露，为他提供算力服务器租赁服务的供应商曾提到过，预计本月初会继续实施涨价。

不过，他基于当前市场动态进行了判断，认为推理卡与训练卡的需求有可能出现分化。随着开源大模型在参数规模和性能上的持续攀升，API服务商的token成本得以不断下降。因此，部分原本需要通过微调训练才能落地的应用，正逐渐转向直接调用开源模型或API，并借助类似harness的工程手段来实现落地。这一现象意味着，自行进行训练微调所面临的技术风险与经济成本在不断上升，而直接使用现成模型的经济成本则呈现出快速下降的趋势。在他看来，这一趋势将会导致推理卡（或旧款训练卡）与新款高端训练卡之间在市场上形成一种明显的‘温差’。

在讨论Meta计划切入云市场时，他指出，Meta此前在人工智能领域投入了大量资源，然而成果落地的过程相对缓慢。出租算力这一举措不仅可以帮助公司回笼现金流，同时也表明其正在与上一代的旧硬件以及过去的盲目扩张策略进行切割。

据悉，Meta正在评估的算力出租方案至少包含两种不同的路径。第一种路径是直接对外出租原始的算力资源，允许客户在Meta自有的数据中心内，自主地进行AI模型的训练或推理任务。这类似于CoreWeave与Nebius等新兴云服务商所提供的基础设施服务模式。第二种路径则不同，它允许客户远程接入并使用托管在Meta基础设施上的AI模型，这一方式与AWS Bedrock、Google Vertex AI以及Azure AI Foundry所采用的部分服务逻辑有相似之处。

尤其需要指出的是，Meta在不久前与CoreWeave以及Nebius等云服务商缔结了价值数十亿美元的合同协议。

传统上，AI云市场主要由AWS、微软Azure、Google Cloud以及CoreWeave这类新兴GPU云服务商所主导。然而，随着那些拥有超大规模自建算力的大模型公司开始反向进入云服务领域，该市场的行业边界正变得日益模糊。

扎克伯格在股东大会上也就这一可能性进行了说明："Meta具备出租部分算力资源的能力。之所以尚未采取这一行动，是由于自身对算力仍存在需求。很明确，如果未来判断算力出现过剩，对外出租就自然会成为可选方案之一。而这也构成了我们继续对这些基础设施进行大规模投资的信心基础。"

来源：Meta下场“卖算力”，是产能过剩信号还是巨头战略转身？ | 财联社