過剩外租 vs 瘋狂擴建，“精分” Meta 背後是明晃晃的 “陽謀”？

繼$Meta(META.US) 開始考慮算力租賃，引爆算力產業鏈見頂擔憂，市場還在糾結 Meta 是暫時過渡還是長期戰略時，Meta 用三個動作身體力行的告訴大家：做算力生意，我們是認真的！

擴建數據中心都是最直接的準備工作，量產自家 ASIC 是在平衡成本以獲得更高的 ROI，而新發布的大模型 Muse Spark 1.1 則是海豚君認為這次真正超預期的地方。

三個新變化肯定會帶來短期 Capex 繼續上提，EPS 承壓也是難免的。但逐步坐實的是，Meta 的敍事邏輯發生了變化——從 “成本趨向” 的 to C AI，轉向了 “具備經濟性” 的 To B AI，資金會看淡因前置投入帶來的基本面短期壓力，提高 AI 直接變現的預期。

雖説很多組織問題仍然存在，但爭議扎堆的當下，市場對 Meta 的估值情緒會有一個更明確的修正。

1. 大模型 “翻新”，或許還有預期差

在海豚君看來，昨晚真正超預期的 Muse Spark 1.1 的發佈，因為大模型技術才是 Meta 是否還能具備長期內生增長的直接體現，尤其是在員工團隊組織負面扎堆的當下，一定程度上能夠緩解市場對 Meta 組織活力的擔憂。

Muse Spark 1.1 是年初發布的 Muse Spark 的一次重大升級，是一款專門針對 Agent 任務構建的多模態模型，在智能性、代碼以及多模態理解方面均有顯著提升。

有一梯隊模型在手，那麼後續的算力租賃就不單純在裸租芯片上了，而是搭售大模型能力、Agent 能力等附加價值的完整方案輸出。

除了技術性能提升外，Muse Spark 1.1 的特點還在於它的性價比。相當於一個 Opus 4.8 的智能，收費只要 Opus 4.8 的 1/4，這性價比似乎比 GLM-5.2 還要高。

一週內，OpenAI、Grok、Meta 先後發了新模型，傳 Google 也將緊隨其後更新模型。大家再次拼起了刺刀，一哥 Anthropic 也很 “湊巧” 的重置了用户 Tokens 限額（算是一次臨時補償）。

為什麼 Meta 大模型能力似乎又行了？

海豚君聯想到近期關於大模型提升潛力流傳甚廣的一種説法——目前頭部大模型的競賽越來越看重數據壁壘（對齊環節核心 RLHF 的高質量標註數據），尤其是用户在使用 AI 過程中的真實行為數據——記錄用户適用每一步操作、錯誤修正、決策邏輯等流程。

比如在 Coding 領域，就受到針對 B 端脱敏的編程軌跡數據的影響。Anthropic、OpenAI 在這方面的數據積累都比較豐富，但 Google 因為合規紅線限制，“能夠被用來訓練” 的長軌跡數據體量和 Anthropic、OpenAI 存在差距。

而在流程數據收集以及數據標註上，剛好與 Meta 近一年折騰的怪異事情可以聯繫起來：

一方面，自建內部標註團隊，是 Meta 買下 Scale AI 之後，做的比較大的團隊調整，也是內部員工 “怨聲載道” 的主要原因之一（員工認為數據標註沒有技術含量，但不服從崗位調整就被裁員）。

另一方面，近期還傳出 Meta 員工吐槽公司用電腦屏幕、鼠標移動來收集工作流程數據的新聞，這又剛好與上述的長軌跡數據需求吻合。

因此，這是否意味着 Meta 後面還有厚積薄發的彎道超車機會？海豚君會繼續關注，尤其是內部組織問題能否有更多的修正，這直接影響 Meta 未來是否具備持續 “秀肌肉” 的能力。

2. 算力目標翻倍，但現金流仍尷尬

昨晚最讓 AI 產業鏈躁動，無非就是 Meta 用數據中心算力儲備翻倍的投產目標，打消了頭部客户削減 Capex 的疑慮。

路透報道，Meta 明年的算力部署目標達到 14GW，相比今年底翻倍。之前海豚君按照 Meta 的數據中心投建規劃，對 26 年的預估也是差不多 7GW，但是對 27 年底的測算是差不多 9-10GW 的水平。這相比路透的這篇報道，少估了一個 4GW 的淨差。

但這裏存在兩個問題，一個是 Meta 有沒有這麼多錢，另一個是規劃是規劃，最終是否能夠按期完成部署並投入運營。

當然後者存在太多變量，很難量化，所以市場短期樂觀時候乾脆直接忽視。但就往常情況來看，數據中心的規劃和實際落地，是存在一個預期落差的。這個是一個需要留安全墊的點，但既然算不清，海豚君也不過分糾結。

不過，第一個問題是可以做一個簡單判斷的。我們分幾個小點來討論：

（1）明年擴建算力產能，要花多少錢？

海豚君將 Meta 的 Capex 直接拆分為算力投建的支出和其他支出，算力投建支出按 GW 平均 350 億元的部署成本和各園區週期規劃來計算（同時剔除向 Blue Owl 表外融資的部分，再按 5 年平均）。剩餘其他 Capex 支出在 27 年之後按 20% 的正常增速計算。

因此我們原本的預期是 26/27 年的 Capex 支出在 1400 億/2030 億水平，但如果加上 27 年少算的 4GW 淨差，哪怕是考慮到部分採購 TPU+ 自家 ASIC 芯片 Iris 降低綜合成本，按照 300 億美元/GW 來算，那麼這兩年也需要額外增加 300*4=1200 億。

當然還有一個影響比較大的信息偏差是，如果 14GW 只是説到明年底（2027 年）的規劃而不是要求部署完成，那麼 26-27 年新增的 1200 億還可以繼續往 28 年甚至 29 年分期攤一攤。

海豚君傾向於只是到 27 年的規劃目標，而非年底就得完全部署好這麼多產能，否則按照 1-2 年的建設週期，應該馬上就會看到正在投建的 5 個數據中心之外的新數據中心要開工、建築隊伍要就位、電力也要開始找合作。

因此折中來看，大概率還是在下圖中前後預期 Capex 的區間範圍內，也就是今年 1400-1700 億區間，明年是 2000-2900 億區間。

一個觀察信號就是，月底 Meta 的 Q2 財報是否會繼續上調今年 Capex，以及業績會上談及 14GW 算力部署的口吻是否激進。

（2）Meta 有足夠的流動資金嗎？

14GW 規劃是目標，我們還得看看 Meta 有沒有這個實力。畢竟小扎的空響炮也不止放過一次了，戰略漂移、左右腦互搏也並非沒有 “前科”。

首先，Meta 目前的主營業務廣告增長勢頭是不錯的，當下美國的經濟環境雖有波動，但大概率能夠支撐後續的高增長。但如果不做算力租賃，我們原本 Capex 預期下，26、27 年 Capex 佔收入比重要達到 55%、65%。

這個數其實是比較誇張的，按 50-60% 的經營現金流/收入來看，未來兩年等於説日常經營所產生的現金流全都拿去投算力了。

雖説 Meta 一直秉持着 “Cash Neutral” 的現金管理習慣，但一個 Capex 就已經幹完了經營性流入額，如果再加上其他的對外投資、債務利息等流入流出，連續兩年這麼負現金流，對公司的經營穩定性肯定不利。

當然 Meta 這種頭部大廠，就算有錢也沒必要把自己的現金流榨乾，完全可以抵押自己的信用去低成本融資。譬如去年底密集發公司債，以及與私募信貸機構的表外融資。

但如果有了算力租賃的收入預期，那麼對 Meta 的投入壓力是有相對緩解的。

比如假設 26、27 年分別拿出 30% 用來外租，也就是 2、4GW，按照 100-150 億/GW 的裸租算力租金年化收入，那麼兩年至少新增 200、400 億收入，在原先收入預期上分別增加 8%、12%。如若搭售大模型、Agent 能力，增量還會更多。

如下圖，再考慮了新建數據中心算力需要的額外投入，同時將 30% 對外租賃所能獲得的收入，總體看 Capex 相對收入端的壓力還是有所放緩的。

但由於投入前置，短期還是需要動用存款和現金儲備（目前現金 + 短期投資 810 億，長債 590 億），因此如若真如明年最終達到 14GW 的規劃，那麼後續的債務融資仍然少不了。

但相比於之前的純成本項（廣告增長 AI 的作用並非主力），至少現在的 AI 之於 Meta，再推進債務融資來豪賭 AI，會相對減少一些來自股東的阻力。

3. ASIC 量產在即，自用降本為主

昨晚還爆出來第四代 MTIA 芯片（Iris）量產 9 月在即，目前已完成測試，暫未發現有什麼大 bug，按這個進度，Iris 肯定是促成明年 14GW 總算力的重要組成部分。

Iris 是 Meta 自主設計的適用訓練 + 推理的 ASIC 芯片（但我們預計主要還是用來做推理），協同設計和物理落地由 Broadcom 負責，TSMC 代工製造。軟件公司要自己做芯片，本質上還是苦 NVIDIA GPU 高價久矣。

硬件部署上，Meta 據稱還與重要的模塊廠商——三星、閃迪簽了長期協議，以及與 Sumitomo Electric 採購光纖設備。

不過這款芯片還是自用為主，台積電的產能份額並不適合 Meta 做芯片生意，所以持續研發芯片的本意，還是性價比的問題——降低推理成本和對特定少數公司的裹挾。

4. 小結

總的來説，相比前幾天模稜兩可的表述 “考慮將閒置算力對外出租”，這次最大的變化是確認了 Meta 要長期戰略性的佈局算力租賃業務。

更關鍵的是，一個擠能夠進一梯隊的新模型發佈（目前看紙面實力還可以，我們會繼續跟蹤用户的實際使用反饋），打消了市場對近期 Meta 內部組織問題的一部分擔憂，也讓 Meta 的算力租賃這門生意的 ROI 也增加了更多的想象空間——從裸租算力吃行業 beta 的預期到可以試着暢想一下搭售大模型 API、甚至逐步提供額外雲服務的附加價值。

值得一提的是，Meta 的這種身份轉變，雖然側面證明了短期 AI ToC 走通商業模式仍然存在阻礙，可能會弱化市場對 Meta AI 在 C 端的變現預期，但對當下投資情緒已經壓抑許久的 Meta 而言，整體仍然是有利的。

但硬幣的反面是，跳出 Meta 個體從行業視角看，在大模型邊際效用提升遞減、Anthropic 雖然 ARR 持續增長但很可能是一超多強的虹吸現象下，Meta 加入算力供給方，是否會加速產業鏈投資見頂？

眼見各家拉足火力在算力上懟資金，毫無疑問 27、28 年將是全球算力供給的膨脹大年，海豚君認為有必要更新一下全行業的算力供需缺口變化，看看硬件投產錯配的窗口期紅利還能持續多久，邊際增量空間是否已經開始收斂，敬請期待。

<此處結束>

海豚君近期 Meta 點評：

2026 年 7 月 6 日《算力死貴，Meta 掀桌》

2025 年 12 月 1 日《“AI 寵兒” 秒成 “敗家子”，Meta 還能殺回來嗎？》

本文的風險披露與聲明：海豚君免責聲明及一般披露