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变天了!集体暴跌,AI硬件逻辑全部崩坏了?

1月前浏览379
一夜之间,AI 硬件的逻辑全部崩坏掉了?!

昨天晚上,外媒发布了一则报道:Meta正在搭建云计算业务,将向外部客户出售AI算力。

一石激起千层浪,Meta作为此前在大模型上最激进、囤卡最多的玩家,竟然都要出租算力了,现在的主流不是缺算力吗?

于是市场开始交易算力过剩的预期,meta快速拉升,而AI硬件板块却集体大跌。

究竟该如何看待这件事情呢?

只能说涨多了鬼故事就是多!

实际上,人家小扎的原话是:meta 现在还没有卖,因为认为算力自己用得上;未来如果发现建多了,可以通过云业务对外销售。

而彭博社传出的独家消息是正在筹建云业务,可能销售外部算力和模型访问。

然而到了路透社,标题就变成了:meta 建设云业务,销售"过剩AI 算力" 。

不断不说路透社不愧是那个路边社,是懂得流量玩法的,标题党玩的很溜呀,但这个意思和小扎的原话意思差别挺大的了。

作为美国互联网公司巨头之一,meta的囤卡数量是最多的之一,很多人以为训练集群,GPU是24小时满负荷运转的,实际上并非如此,超大规模训练集群存在大量非计算时间,训练需求本身也有波峰波谷,加上训练任务之间有切换成本,模型 checkpoint 保存、数据加载、网络拓扑调整、任务迁移这些都会产生待机时间。

也就是资源本来就是有闲置的,如果有云业务还好,算力代际更替可以形成天然的资源梯次利用,最新一代 GPU 用于训练最先进模型,上一代 GPU 可以下沉到云端做企业推理、托管服务或普通计算。这样既能保证自己永远用最先进算力,又能最大化回收旧集群价值。但对没有云业务的公司来说,这种梯次利用天然更难实现。

而meta没有成熟的云业务,加上囤卡也多,就导致自身算力存在阶段性时间的闲置。做云服务,就可以像其他互联网巨头一样梯次利用算力,提升资本开支的效率。

当然了,还有一个原因是meta自身的大模型并没有很好,结合此前传出谷歌无法足额供应meta所需的Gemini模型算力额度消息来看,更可以看出meta大模型的劣势。

所以,其实如果更简单一点来看待这个消息,可以理解为这就是特斯拉Xai 的翻版,不是AI不行了,是meta的大模型不行了,丢队了。行业有望复刻之前中国的千团之战,开始进入淘汰赛。

那么问题来了,大模型热潮进入淘汰赛后,是否就意味着算力需求下降,开始要过剩了?

会这么想的,其实都是对于AI技术没有信心的。

从第一性原理而言,算力需求的根本不就是AI最终的应用范围有多广吗?

如果大模型的能力越来越强,能做的事情越来越多,那么对于算力的需求只会越来越大。

这道理很简单吧,想想互联网就知道了,经历过了互联网大战,现在每个领域剩下的互联网巨头都不多了,但大家对于互联网的使用会减少吗?使用的流量会减少吗?

答案当然是否定的,非但没有减少,反而越来越多,因为虽然场上剩下的玩家不多,但因为剩下的玩家都足够好用,我们对这些互联网巨头的依赖程度是越来越高的。

大模型是完全一样的逻辑,如果大模型越来越强,无论是C端还是B端,大家越来越离不开它,那么大模型的重要性就越来越高,将在各个领域加速渗透,而使用越多,所需要的算力需求就越高。

年初的时候,leo在线下做过分享,后面也多次写文章在新能源正前方跟大家分享AI技术的本质是"造人"。

这就决定了随着技术足够成熟,它们将在各个领域都对碳基生命形成替代,而现在技术显然还没有足够成熟,单就这个过程,就还需要大量的算力提升AI技术的进一步成熟,而一旦成熟了,能做的事情越来越多,对于算力的需求才是刚刚开始。

现在这两件事情其实是在齐头并进的,主要在前者,后者只是有一部分领域有了一些不错的进展,比如codin,大部分领域的应用还没有真正开始。

这个时候就说算力过剩,还太早太早了!说白了,如果你相信算力过剩的逻辑,其实就是认为AI技术没有什么用,如果你认为AI技术没有什么用,那你压根就不应该去看算力。

当然了,还是那一点,算力没有过剩,AI没有泡沫,不代表AI 概念公司没有泡沫,这是两码事,具体到交易,大家还是要仔细一点。

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来源:新能源正前方
新能源云计算META
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2026-07-08
最近编辑:1月前
新能源大爆炸
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