--- title: "過剩外租 vs 瘋狂擴建，“精分” Meta 背後是明晃晃的 “陽謀”？" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/42574987.md" description: "繼$Meta(META.US) 開始考慮算力租賃，引爆算力產業鏈見頂擔憂，市場還在糾結 Meta 是暫時過渡還是長期戰略時，Meta 用三個動作身體力行的告訴大家：做算力生意，我們是認真的！擴建數據中心都是最直接的準備工作，量產自家 ASIC 是在平衡成本以獲得更高的 ROI，而新發布的大模型 Muse Spark 1.1 則是海豚君認為這次真正超預期的地方。三個新變化肯定會帶來短期 Capex 繼續上提..." datetime: "2026-07-10T11:40:56.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/42574987.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/42574987.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/42574987.md) author: "[海豚研究](https://longbridge.com/zh-HK/news/dolphin.md)" --- # 過剩外租 vs 瘋狂擴建，“精分” Meta 背後是明晃晃的 “陽謀”？ 繼$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](https://longbridge.cn/topics/42440434?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=24b760a0-9e61-4d4c-b522-70f6cd40d8f6)》 2025 年 12 月 1 日《[“AI 寵兒” 秒成 “敗家子”，Meta 還能殺回來嗎？](https://longbridge.cn/topics/36821094?channel=SH000001&invite-code=355628&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=176af28f-04b9-4e23-9639-2cf1c5e23123)》 本文的風險披露與聲明：[海豚君免責聲明及一般披露](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer) ### 相關股票 - [META.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/META.US.md) ## 評論 (2) - **汉云 · 2026-07-10T11:58:13.000Z**: 期待 - **小徐跟班 · 2026-07-10T11:52:07.000Z**: 優秀，meta 能看多高呢