Meta 计划将庞大的 AI 计算能力变现，此举不仅预示着新业务的诞生，更旨在回应投资者对其巨额资本支出的回报疑虑。

据报道，Meta 正着手推出一项云基础设施服务，允许外部客户租用其 AI 计算能力并使用其模型。该消息公布后，Meta 的股价应声上涨约 10%，远超同期标普 500 指数约 0.25% 的涨幅，显示出市场对这一潜在新业务的积极态度。

美银证券分析师 Justin Post 和 Nitin Bansal 在 7 月 1 日的研究报告中指出，发展云业务将有助于展现 Meta 计算资产和模型研发的内在价值，从而缓解投资者对其持续投入 AI 基础设施却迟迟不见回报的担忧。美银维持对 Meta 的“买入”评级，并设定 835 美元的目标价。

Meta 的云业务计划包含两条主要途径：一是提供 AI 模型托管服务，让开发者能够访问 Meta 现有的 AI 基础设施上的多种模型（包括 Muse Spark 系列），并根据使用量收费，这与亚马逊 AWS 的 Bedrock 产品类似；二是直接出售原始计算能力，定位类似于 CoreWeave 等新兴云计算服务商。

这些计划是 Meta 内部一项名为“Meta Compute”的战略举措的一部分，专注于 AI 基础设施的建设和运营管理。Meta 的 CEO 此前已公开表示，企业市场存在商业机会，公司有可能以高于建设成本的价格向外部出售计算能力。

美银的报告分析，如果 Meta 能够在 2026 年实现最高 3GW 的计算能力建设（按每 GW 约 400 亿至 450 亿美元估算），那么近期建立的云业务平台将为其带来更大的战略灵活性。一旦出现计算能力过剩，Meta 可以按每年每 GW 100 亿至 150 亿美元的价格出租，从而为公司提供额外的收入支持。

尽管市场反应热烈，美银也指出了潜在的挑战。Meta 在自研芯片方面的进展似乎落后于亚马逊、微软、谷歌等大型云服务商。同时，Meta 本身仍在通过第三方协议采购计算能力，例如近期与 Crusoe 签订的 1.6GW 采购协议。

这一情况引发了市场对 Meta 战略逻辑的疑问：一家自身仍需对外采购计算能力的公司，能否成功建立起有说服力的计算能力转售业务？它在超大规模云市场的竞争力又将如何定位？

美银认为，Meta 在这一领域的市场认可度，将在一定程度上取决于其大语言模型（LLM）的先进性。模型的性能越强，外部对 Meta 计算能力的需求就越旺盛，云业务的商业模式也将因此更加稳固。

除了 Meta 的云计划，AI 计算成本方面也出现了一些值得关注的信号。据报道，OpenAI 据称发现了一种系统级优化方法，能将特定模型的推理成本降低约一半，而无需增加硬件或引入新的模型架构。据称，OpenAI 已将此优化应用于未登录状态的 ChatGPT 流量。目前尚不清楚该方法的具体原理，以及是否能推广到登录用户、API 工作负载或计算密集型推理产品。

美银认为，计算成本效率的提升对大型互联网公司整体而言是利好。如果这项技术能在行业内推广，将在不增加硬件投入的情况下提升现有计算能力的产出，缓解对新增资本开支的压力，并改善 AI 业务的单位经济效益。随着智能体（Agentic）应用场景的兴起，token 消耗的增加将进一步凸显计算能力优化的战略价值。

然而，对于超大规模云服务商而言，推理成本的下降也可能带来一定的价格压力。但同时，更优的毛利率结构和更广阔的市场空间有望持续推动 AI 工作负载需求的增长，整体而言仍属积极态势。

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