Meta 出租算力？AI 新雲廠商到底是不是泡沫

上週，市場突然傳出 Meta 準備對外出租 AI 算力的消息。雖然公司至今沒有正式確認，但市場已經率先給出了反應。存儲、AI 硬件、特別是 NeoCloud 板塊隨即集體下跌。

一方面，我趁着 Meta 有浮盈，先落袋為安了一部分，等調整再接。小紮在華爾街口碑本來就很有爭議，等後期市場情緒穩定了，被資金藉機砸盤很有可能。另一方面存儲板塊的 DRAM、RAM、MU、SNDK、WDC 小幅度加倉拉低成本…

事到如今，最對不起的還是家人！

説點不光彩的事，今年年初我通過 sell put 的方式，接了一些 NBIS。當時純粹想賣個 Put 收點權利金，俗稱低頭撿鋼鏰，偶爾被車撞。結果 NBIS 跌到行權價，只能乖乖接股……

這也激起了我對新雲廠商濃厚的興趣。由於 CRWV 管理層不斷減持套現，我後來逐漸放棄了繼續研究這家公司。NBIS 除了公司成立背景有些爭議之外，它的商業模式反而讓我越研究越覺得有意思。

前段時間股價一路上漲的時候，因為這筆倉位本來就是被迫接股，我一直沒好意思拿出來和朋友討論。最近既然跌了不少，那正好可以認真聊聊：NeoCloud 到底是不是泡沫？

在聊 NBIS 之前，我們先搞清楚一個概念。什麼是 NeoCloud？為什麼短短一年時間，這幾家公司就成為華爾街最熱的 AI 基礎設施標的？

一、AI 新雲廠商是什麼？

關注 AI 板塊應該會看到過這幾個名字：CoreWeave、NBIS、IREN

它們既不是微軟、Meta 這樣的大模型廠商，也不像 AWS、Azure 那樣是大家熟悉的傳統雲計算平台。但過去一年，它們卻成為華爾街最熱門的 AI 基礎設施公司之一，股價一度漲的比很多 AI 龍頭還要瘋狂。

很多朋友第一次看到這些公司，都會有一個疑問：它們到底是幹什麼的？

簡單來説，NeoCloud 可以理解為新一代 AI 雲基礎設施服務商。

為什麼過去十幾年沒有 NeoCloud，偏偏 AI 時代出現了？原因就在於大模型對算力的需求與傳統雲計算已經完全不是一個數量級。

傳統雲計算公司提供的是通用計算資源，例如服務器、存儲和網絡，幫助企業部署網站、數據庫和各種應用，而 NeoCloud 提供的，則是專門為 AI 準備的基礎設施。

訓練一個大模型，或者運行大規模 AI 推理，並不僅僅需要幾塊 GPU 那麼簡單。它背後還需要高速網絡、大規模 GPU 集羣、液冷系統、數據中心、電力供應，以及一整套能夠快速部署的基礎設施。

這些公司本身並不研發大模型，也不開發 AI 應用，而是專門負責把這些基礎設施搭建好，再租給微軟、Meta、OpenAI 以及越來越多的大模型公司使用。它們更像是 AI 時代的水、電、煤，不直接創造 AI，卻決定着 AI 能不能順利運行。

很多人喜歡把 NeoCloud 理解成新的 AWS，我覺得這種説法並不準確。AWS 更像是一座大型商業綜合體，幾乎什麼業務都能做。而 NeoCloud 更像是一家專業工廠，它只專注做一件事——為 AI 提供算力基礎設施。

也正因為如此，隨着全球 AI 資本開支持續增長，越來越多的大模型公司開始把部分算力需求交給這些專業廠商，NeoCloud 也因此成為過去一年資本市場最受關注的新賽道之一。

不過，真正讓 NeoCloud 迅速崛起的原因，並不僅僅是 GPU 越來越貴。

AI 真正稀缺的資源，其實早就不是 GPU 了。

二、AI 真正缺的是什麼？

過去一年，華爾街對 AI 最大的擔憂一直都是同一個問題：GPU 夠不夠？

幾乎所有人都認為，只要拿到更多英偉達 GPU，就意味着擁有了更多 AI 算力。

但最近一年，這個邏輯已經開始發生變化。GPU 當然重要，但它已經不是整個 AI 產業鏈裏最稀缺的資源。

舉個簡單的例子，假設今天英偉達突然賣給你一萬塊 GPU，你是不是馬上就能開始訓練大模型？

答案其實是否定的。因為這些 GPU 並不能直接工作，它們還需要安裝到服務器，需要高速網絡互聯，需要液冷散熱，需要穩定供電，還需要足夠大的數據中心來承載。

更重要的是，這一切都必須提前規劃。很多人可能都知道，現在美國不少大型數據中心真正缺的並不是 GPU，而是電。準確地説是已經完成審批、能夠立即接入電網的大規模電力資源。

過去幾年，AI 需求增長速度遠遠超過了基礎設施建設速度。GPU 可以不斷擴產，服務器可以買，甚至資金也可以通過融資解決。但電網擴容、變壓器交付、數據中心建設，這些都需要幾年時間。

有些資源，不是有錢就能馬上買到。

這也是為什麼，現在越來越多的大模型公司開始把部分 AI 基礎設施交給專業廠商去建設。他們真正購買的，並不僅僅是幾塊 GPU，而是一整套已經部署完成、通了電、接好了網絡、能夠馬上投入使用的 AI 基礎設施。

換句話説，過去大家搶的是 GPU，現在大家搶的是已經可以運行 GPU 的數據中心。

我覺得，這也是很多投資者容易忽略的一點。市場一直把 NeoCloud 理解成 GPU 租賃公司。但如果深入去看幾家公司的業務，你會發現它們真正賣的其實不是 GPU，而是 GPU 背後的基礎設施。

這也是為什麼，我越來越傾向於認為，NeoCloud 本質上並不是傳統雲計算公司。它更像是一家 AI 基礎設施運營商。

誰能夠率先鎖定土地、電力、數據中心和交付能力，誰就更有機會在未來幾年佔據主動。

所以，如果未來限制 AI 發展的瓶頸真的從 GPU 轉向基礎設施，那麼 NeoCloud 真正的競爭力，也許並不是擁有多少 GPU，而是誰能夠最快把這些 GPU 真正運行起來。

當然，NeoCloud 並不是一家公司的名字，而是一個行業。雖然大家都屬於 AI 基礎設施賽道，但幾家代表公司的商業模式其實不完全相同。

三、這三家新雲廠商有什麼不同？

很多朋友第一次接觸 NeoCloud，都會把這幾家公司理解成同行。事實上，它們都屬於 AI 基礎設施賽道，但商業模式卻不完全相同。

至少目前來看，我更願意把它們理解成三種不同的發展路線。

1、CoreWeave 拼的是速度

如果説誰是 NeoCloud 賽道目前最耀眼的明星，CoreWeave 應該沒有什麼爭議。過去幾年它幾乎成為整個 AI 基礎設施行業增長最快的公司之一。

CoreWeave 最大的特點就是擴張速度非常快。一邊瘋狂採購 GPU，一邊建設數據中心，再通過不斷融資擴大規模，把越來越多的 AI 算力交付給微軟、OpenAI、Meta 等客户。

這種模式最大的優勢，就是能夠在 AI 需求爆發的時候，迅速搶佔市場。但缺點也同樣明顯，它對融資環境的依賴非常高。只要 AI 需求持續增長，這套模式就能高速運轉，但如果行業進入調整，高槓杆也意味着更大的壓力。

所以，在我看來，CoreWeave 賭的是未來幾年 AI 需求仍然會高速增長。

2、IREN 拼的是電力

相比 CoreWeave 不斷擴張 GPU，IREN 的思路反而完全不同。它真正重視的，不是 GPU，而是電。

很多人覺得，GPU 才是 AI 時代最稀缺的資源。但如果前面第二部分的邏輯成立，那麼真正決定未來競爭力的，很可能是那些已經完成審批、能夠穩定供電的數據中心。

IREN 過去幾年持續佈局土地、電力和數據中心，本質上就是在提前鎖定未來最稀缺的資源。別人搶 GPU，IREN 搶的是 GPU 未來能夠運行的地方。

如果未來 AI 基礎設施競爭真的進入拼電力階段，那麼 IREN 的價值可能會重新被市場認識。

3、NBIS 拼的是商業模式

當然，我這裏也要提前説明。我目前持有 NBIS，因此觀點難免會帶有一定主觀色彩。

相比很多還在拼命擴張的新雲廠商，NBIS 已經開始證明這門生意並不是只能燒錢。

隨着業務規模不斷擴大，它的盈利能力、現金流以及經營效率，都開始逐漸改善。

我目前選擇 NBIS，並不意味着它一定最好，只是更符合我的投資框架。

三家公司賭的是三種未來。與其説它們是競爭對手，不如説它們分別押注了 AI 基礎設施未來最重要的三個方向。

很多人喜歡比較 CoreWeave、NBIS、IREN 誰更值得投資。但在我看來，它們真正的區別並不是誰更優秀，而是誰選擇了不同的發展路徑。

未來幾年，這三條路到底誰能走得更遠，現在還沒有答案。但可以確定的是，它們競爭的，早已不僅僅是誰擁有更多 GPU。

四、Meta 出租算力，真的改變行業了嗎？

回到文章開頭，這次 NeoCloud 板塊的大跌，導火索就是市場傳出的 Meta 可能對外出租 AI 算力的消息。

市場擔心的邏輯其實並不複雜。如果 Meta 自己都開始出租算力，那麼微軟、谷歌、亞馬遜未來會不會也跟着做？如果七巨頭最終都把 AI 基礎設施做成自己的生意，那 CoreWeave、NBIS、IREN 這些新雲廠商還有存在的必要嗎？

這種擔憂並不是完全沒有道理，但我覺得，這裏面可能存在一些過度解讀。

首先，截至目前 Meta 出租算力這件事本身都沒有完全坐實，更多還是媒體報道和市場預期。即使未來 Meta 真的開放部分 AI 算力，我認為也不能簡單推導出 NeoCloud 商業模式失效。

原因很簡單，Meta 出租的是自己部分閒置資源，提高資產利用率，而 NeoCloud 提供的是一整套 AI 基礎設施解決方案。這兩件事情，本身並不是完全重合的業務。

更重要的是，Meta 自己依然是全球 AI 資本開支最大的公司之一。未來幾年，它仍然需要持續建設數據中心、採購 GPU、擴充基礎設施。如果行業需求真的開始下降，它自己也不會繼續投入上千億美元建設 AI 基礎設施。

出租部分算力，並不意味着停止建設 AI 基礎設施，這兩者完全可以同時存在。

除此之外，我覺得市場還有一個容易忽略的問題。很多投資者認為，只要七巨頭有錢就可以把所有 AI 基礎設施全部自己完成，但現實遠沒有這麼簡單。

GPU 可以買，服務器可以買，甚至土地也可以買。但真正限制行業發展的，往往不是資金，而是建設週期。

一個大型數據中心，從選址、審批到接入電網，再到變壓器安裝、液冷系統建設，並不是幾個月就能完成的事情。很多資源，即使有錢，也需要等待。

這也是為什麼過去一年，越來越多的大模型公司開始選擇與專業 AI 基礎設施公司合作，而不是全部自己建設。

NeoCloud 真正提供的，從來不僅僅是幾塊 GPU，而是一套能夠快速交付、快速部署、快速上線的 AI 基礎設施。

因此，在我看來 Meta 出租算力這件事，更像是增加了一位新的參與者，而不是徹底改變整個行業的底層邏輯。

當然，這並不意味着 NeoCloud 沒有風險。恰恰相反，我認為這個板塊最大的風險，從來都不是 Meta，而是估值。

過去半年，整個 NeoCloud 板塊經歷了非常誇張的上漲，市場已經提前透支了不少未來幾年的成長預期。只要未來資本開支放緩、AI 需求低於預期，或者 GPU 折舊速度快於市場預期，整個板塊都有可能重新估值。

所以市場擔心未來，這本身沒有問題。但如果僅僅因為一則尚未完全證實的消息，就否定整個 NeoCloud 行業，我認為多少有些情緒化了。

五、有泡沫，但不等於沒有價值

從估值來看，整個 NeoCloud 板塊已經存在一定程度的泡沫。

市場給予它們的估值已經不僅僅反映今天的業績，而是提前計入了未來幾年 AI 基礎設施持續高增長的預期。

這種情況下，只要出現一點風吹草動，股價出現劇烈波動其實是一件很正常的事情。

但泡沫和價值，本來就是兩件不同的事情。回顧過去二十多年，互聯網曾經有過泡沫，新能源汽車也有過泡沫，雲計算剛興起的時候，同樣經歷過一輪又一輪估值重塑。最後真正留下來的，並不是整個行業，而是那些能夠持續創造價值的公司。

NeoCloud 也是一樣，未來幾年這個賽道一定會經歷分化。

有些公司可能因為融資能力不足、客户過於集中，最終被市場淘汰。也有一些公司，會憑藉更強的運營能力、更穩定的客户資源，以及更加稀缺的基礎設施資產，逐漸建立起自己的護城河。

所以，我並不會因為一則關於 Meta 出租算力的消息，就否定整個行業。

至少從目前來看，我沒有看到 AI 基礎設施需求出現明顯減弱的跡象。相反，無論是全球科技巨頭持續增加資本開支，還是越來越多企業開始部署 AI 應用，都説明這個行業仍然處於快速發展的階段。

當然，這並不意味着任何價格都值得買入。對於成長行業來説，方向決定未來，價格決定收益。

一個優秀的行業，也可能因為估值過高而帶來很差的投資體驗。一家公司商業模式再好，如果買得太貴，同樣可能長期賺不到錢。

因此，比起討論 NeoCloud 有沒有泡沫，我更關心另外兩個問題。第一，這個行業未來五到十年的需求是否真實存在？第二，現在的股價是否已經充分反映了這些樂觀預期？

如果答案依然是需求真實，而價格迴歸合理。那麼市場每講一次鬼故事，反而都是重新研究這些公司的機會。

至少對於我來説，這次因為 Meta 出租算力引發的調整，並沒有改變我對 AI 基礎設施長期發展的判斷。真正需要重新評估的不是行業本身，而是每一家公司的競爭力，以及它們是否已經貴到透支未來。

六、最後説幾句

回過頭來看，我覺得這次 Meta 出租算力，更像是一塊石頭扔進了湖裏。它確實激起了市場情緒，也暴露了 NeoCloud 板塊估值偏高的問題。

但真正決定這個行業未來的，依然是 AI 需求會不會持續增長，全球科技巨頭是否還願意繼續投入，以及這些新雲廠商到底能不能建立起屬於自己的護城河。

今天我們討論 NeoCloud 是不是泡沫。也許幾年以後，我們討論的是誰能夠成長為 AI 時代新的基礎設施巨頭。

我未來會不會繼續跟蹤 CoreWeave、NBIS、IREN？會。

至於 NeoCloud 到底是不是泡沫？

我的答案還是那句話：有泡沫，但不等於沒有價值。

至少現在，我還沒有因為一則尚未完全確認的消息，就改變對整個 AI 基礎設施行業的長期判斷。

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