美銀：Meta賣算力，意在講好AI投資回報故事

作者 | 張雅琦

　　編輯 | 硬 AI

Meta 正在謀劃將海量 AI 算力資產變現，這一佈局既是新業務線的雛形，更是回應投資者對高額資本開支回報質疑的戰略信號。

據報導，Meta 正在制定計畫，擬推出雲基礎設施業務，向外部客戶銷售 AI 算力存取權以及模型服務。消息公佈後，Meta 股價單日大漲約 10%，遠超同期 S&P 500 指數約 0.25% 的漲幅，市場對這一潛在新業務線反應積極。

據追風交易台消息，美銀證券分析師 Justin Post 和 Nitin Bansal 於 7 月 1 日發佈的研究報告指出，雲業務的推進有助於凸顯 Meta 旗下算力資產及模型研發的潛在價值，從而在一定程度上化解投資者對公司持續加碼 AI 基礎設施卻遲遲看不到回報的疑慮。美銀維持對 Meta 的買入評級，目標價 835 美元。

Meta 雲計畫浮出水面：兩條路徑並行推進

據彭博引述知情人士，Meta 雲業務計劃目前有兩個方向：其一是提供 AI 模型託管服務，允許開發者存取 Meta 現有 AI 基礎設施上運行的多種模型，包括其 Muse Spark 系列模型，並按存取量收費，該模式與 Amazon AWS 旗下的 Bedrock 產品類似；其二是直接出售原始算力，定位更接近 CoreWeave 等新興雲端運算服務商。

上述計畫隸屬於 Meta 內部名為 "Meta Compute" 的戰略舉措，專注於 AI 基礎設施的建設與運營管理。Meta 執行長此前已公開暗示企業市場存在商機，並表示公司有望以高於建設成本的價格對外出售算力。

美銀在報告中指出，從更宏觀的視角看，若 Meta 2026 年的資本開支規模能夠支撐最高 3GW 的算力建設（按每 GW 約 400 億至 450 億美元估算），則在近期建立雲業務平台將賦予公司更大的戰略彈性——一旦出現過剩算力，可按每年每 GW 100 億至 150 億美元的價格對外出租，對公司形成正面支撐。

競爭定位存疑，策略爭議難以回避

儘管市場反應熱烈，美銀也直言不諱地指出潛在質疑。Meta 自研晶片的進展似乎落後於 Amazon、Microsoft、Google 等成熟超大規模雲服務商，同時，公司本身仍在積極透過第三方協議採購算力——包括近期與 Crusoe 簽訂的 1.6GW 採購協議。

這一現象引發市場對 Meta 戰略邏輯的追問：一家自身仍需向外購買算力的公司，能否建立起有說服力的算力轉售業務？其在超大規模雲市場的競爭力又將如何定位？

美銀認為，Meta 能否在此賽道獲得更強的市場認可，在一定程度上取決於其大型語言模型（LLM）的前沿能力發展——模型水準越高，外部對 Meta 算力的需求就越強，雲業務的商業邏輯也將更為紮實。

AI 單位經濟性改善，對雲服務商構成雙刃劍

在 Meta 雲計畫之外，AI 算力成本端同樣出現值得關注的信號。據 The Information 報導，OpenAI 據稱發現了一項系統級優化方案，使特定模型的推理成本降低約一半。該優化通過更高效地利用現有伺服器基礎設施實現，無需新增硬體或引入新模型架構。據報導，OpenAI 已將該優化應用於未登入狀態的 ChatGPT 流量，相關流量僅需數百片 NVIDIA GPU 即可支撐運行。目前尚不清楚該方法的具體原理，也不確定能否推廣至登入用戶、API 工作負載或計算密集型推理產品。

美銀認為，算力成本效率的提升對大型網路公司整體方向有利：若該技術能在行業層面推廣，將在不增加硬體投入的前提下擴大現有算力的有效產出，降低對新增資本開支的迫切性，並改善 AI 業務的單位經濟模型。隨著智能體（Agentic）應用場景帶動 token 消耗大幅上升，算力優化的戰略價值將愈發突出。

然而，對超大規模雲服務商而言，推理成本下降也存在一定價格壓力風險；但與此同時，更優的毛利率結構與更寬泛的可尋址市場，有望帶動 AI 工作負載需求的持續增長，整體而言仍屬正面。