Meta也来卖铲子了！小扎：模型可以慢，GPU必须赚

模型这边一直没太大起色，小扎开始把目光转向了基础设施。

事情是这样：Meta最近确实有点流年不利。Gemini用不了、自家AI Agent的推进比预想的慢、员工士气也滑到了近二十年的低谷……

简直是一连串的打击。

但没关系，小扎灵光一闪，又想出了一个Plan B。

既然自研模型一时半会儿赶不上，那咱可以

啊！！

据彭博社报道，Meta正考虑推出

，把自家庞大的AI基建开放给外部客户。

看来，果然是“卖铲子”的天下……

Meta要卖GPU了

既然要卖铲子，那Meta手里到底有多少存货？

据SemiAnalysis报道，Meta在数据中心和算力上的采购不但不会放慢，反而还在加速。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。这还不算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2.5GW的容量。而从2024年初算起，Meta签下的数据中心和算力相关交易，也已经逼近10GW。

地图上这些密密麻麻的点位，就是小扎卖GPU的底气。

这些算力具体有几个去向：

第一，继续喂给自家模型。比如亚历山大王领导的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，用更多的训练和推理算力来提升广告收入。

第三，做类似SpaceX的“neocloud”交易，拿出一部分算力以高价出租。如果参照SpaceX那类高算力租赁合同，每GW的年收入可达约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，而且利润率极高。

啧啧，这油水是真不少。

而且SpaceX还开创了一种新模式：合同签三年，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自家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 Bedrock、Microsoft Foundry、Google 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的token，而Claude也正好是目前最强的模型之一。

第二，对外销售。Meta可以像Amazon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。

第三，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，那它的对手就不只是OpenAI、Anthropic、Google这些模型公司了，还会站到AWS、Azure、Google Cloud，以及CoreWea ve、Nebius这些AI云厂商的对面。

消息一出，资本市场也立刻闻风而动。Meta股价大涨近9%，而CoreWea ve、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：

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，已经上调到了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，但很难直接转化为收入。而Meta最新的自研模型Muse Spark，也还没能真正把Meta送回第一梯队。现在Meta内部又在训练下一代模型

（西瓜），据称算力投入比A vocado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当前版本也即将更新，在编程能力和智能体方面将有重大提升。当用户问Meta什么时候能推出与Claude Opus旗鼓相当的模型时，小王表示：“很快就会了！”

说到底，Meta的AI雄心一直围绕着一个简单目标：

。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。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。

就好比，原本Meta是在向市场讲一个很远的故事：“相信我，我们会做出超级智能。”但现在的故事听起来近多了：“就算超级智能没那么快出来，这些GPU也不是沉没成本。”

当然，卖算力不代表Meta放弃自研模型。

。继续抢人、继续堆卡、继续训练更大的模型、继续追赶御三家。在追求ASI的路上，小扎永不言败！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~