隔夜，Meta的一记重拳直接击溃了大热的AI半导体板块。亚洲市场紧随其后，韩国综合指数收跌近8%，三星电子跌近10%，SK海力士跌超14%；日经225指数跌超2%，铠侠股价大跌超过14%；港A市场的存储概念板块同样受到拖累下挫。围绕算力过剩的担忧再次笼罩市场。
过去几年，美股科技巨头在AI领域的资本投入极为疯狂，数千亿美元被砸向数据中心、算力芯片以及高昂的大模型研发。然而，当大模型参数从千亿飙升至万亿时，性能提升进入平台期，而电费、折旧费和运维成本却呈指数级上升。巨头们发现，C端用户的付费意愿和B端企业的降本增效成果暂时无法填补巨大的资金黑洞。
Meta的架构调整本质上是管理层向华尔街妥协，放弃低效业务，追求更高的投资回报率。行业从增量期进入存量期时，组织架构的剧烈变动通常不是好事。Meta的调整意味着研发精细化，转向能直接带来广告转化或商业化变现的垂直流水线，并挤掉AI团队中的“泡沫”，将算力资源集中配置给核心产品。
这种调整并非个例。美股科技大厂因AI投入产生的阵痛与分化正在加剧，影响着资本市场。最初，资本追逐逻辑为高额资本支出带动GPU采购，推高算力板块估值。如今，资本追逐逻辑转变为商业化变现，缩减或优化流水线，导致算力需求分化。作为全球AI算力的主要供应商，英伟达在过去几年赚取了巨额利润，微软也因算力+应用模式被市场追捧。然而，当Meta等客户开始反思并重组AI流水线时，市场对GPU、HBM的需求可能进入去库存或理性化阶段。此前，云计算厂商已因过高资本开支面临持续估值压力。
Meta的情况较为特殊，其收入几乎全部来自广告，缺乏稳定的云收入。每年大量投资于GPU和数据中心，导致投资者质疑其回报。Meta通过出租算力和模型API，试图将纯成本中心变成创收资产，摊薄硬件折旧，创造现金流，支撑股价。此外，Meta希望通过低价算力和免费/低价Llama模型吸引中小AI公司和开发者，巩固开源大模型龙头地位。同时，Meta成为算力市场双向玩家，既购买又出售算力，以对冲风险。
实际上，Meta对外出租的是数据中心闲置的GPU集群，优先满足内部需求，只有内部不用的闲置时段或老旧硬件才对外出租。最新一代顶级训练GPU完全自留。尽管如此，Meta仍计划在2026年增加资本开支，用于下一代超大规模模型训练。扎克伯格表示，市场上仍有企业愿意高于Meta自身成本租用算力，表明整体AI算力依然紧缺。
回到算力行业，Meta揭示了一个残酷真相：两年前抢手的H100现在变得不再重要。新产品如GB200和Rubin芯片性能更好，大厂自然会优先采用。资本开支后的折旧费用刚性存在，如果闲置设备无法有效利用，对企业利润和现金流的影响将是致命的。华尔街对这类大厂的估值模型主要基于DCF，现金流问题会导致估值压力增大，引发资金抛售。悲观人士认为，Meta下半年现金流可能转负，其他烧钱买算力的大厂也有类似困扰。
每一次大的变化都有得有失。如果算力成本下降，受益者将是AI的中下游。大模型公司可以降低资金压力，加快模型更新速度；AI应用公司也能以更低的成本开发各类应用，加速商业化进程。
AI行业的投资逻辑不断变化。当前，“买入AI概念股躺着就能赢”的时代已经过去，全球资本市场对AI的关注点转向务实的利润变现。这也是为何存储芯片近期表现强劲，而购买算力的一方却低迷的原因。经过Meta这次调整，投资者需要思考两个问题：过度拥挤的交易是否值得重注？那些被算力成本压得喘不过气的行业是否会迎来反转？
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