量子位 18小时前
Meta也来卖铲子了!小扎:模型可以慢,GPU必须赚
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模型搞不出起色,小扎开始盯上基础设施了

起因是 Meta 遭受了接二连三的打击:Gemini 模型被限制使用、小扎承认内部 AI agent 技术推进比预期慢、员工士气跌到 20 年谷底……

总之真是流年不利。

但是没关系,小扎灵光一闪,又有了 Plan B。

既然自研模型赶不上,那咱可以卖 GPU啊!!

据彭博 . 社报道,Meta 正考虑推出Meta Compute,把庞大的 AI 基建开放给外部客户。

好家伙,果然都是卖铲子的天下…

Meta 要卖 GPU 了

既然要卖铲子,那么 Meta 手里有多少铲子?

据 SemiAnalysis 报道,Meta 的数据中心和算力采购不但不会放慢,反而还会继续加速。

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。这还不包括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,加起来就代表了 2.5GW 的容量。

而从 2024 年初以来,Meta 签下的数据中心和算力相关交易,也已经接近 10GW。

地图上这些密密麻麻的点位,就是小扎卖 GPU 的底气。

这堆算力有几个去向:

第一,继续喂给自家模型,比如亚历山大王的 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,用更多训练和推理算力提升广告收入。

第三,做类似 SpaceX 的 neocloud 交易,把一部分算力以高价租给外部客户。

如果按 SpaceX 那类高算力租赁合同来算,每 GW 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,而且是超高利润率。

啧啧,这油水是真不少 ~

而且 SpaceX 开创了一种新模式:合同三年,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 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 的 Bedrock、Microsoft 的 Foundry、Google 的 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 token。

而 Claude 也正好是目前最强的模型之一。

二是对外销售。Meta 可以像亚马逊的 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。

三是垂直应用。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 就是头号对象,但 OpenAI 或 Google 也可能加入。

如果 Meta 的算力业务成形,那么它的对手就不只是 OpenAI、Anthropic、Google 这些模型公司了。

它还会站到 AWS、Azure、Google Cloud,以及 CoreWeave、Nebius 这些 AI 云厂商对面。

消息一出,资本市场也立刻闻风而动。

Meta 股价大涨近 9%,而 CoreWeave、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:

虽然咱模型还没赢,但 GPU 可以先赚钱啊!

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 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。

但是反观 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,但也很难直接转变成收入。

而 Meta 最新的自研模型 Muse Spark,也还没有真正把 Meta 送回第一梯队。

现在 Meta 内部又在训练下一代模型Watermelon(西瓜),据称算力投入比 Avocado 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 当前的版本也即将更新,在编程能力和智能体方面将取得重大提升。

当用户问 Meta 什么时候能推出与 Claude Opus 旗鼓相当的模型时,王表示:

很快就会了!

(小王你别说了,你倒是发呀)

说到底,Meta 的 AI 雄心一直围绕着一个简单目标展开:

追上 OpenAI、Anthropic 和 Google。

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。

但现在这故事听起来近多了:

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。小扎的 Plan A 依然是超级智能

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 ~

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