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    算力过剩,还是恐慌蔓延?——Meta“卖算力”背后的真相

    2026-07-03 17:30:20 来源:证券之星
      2026年7月1日,一则消息在全球资本市场掀起巨浪。据媒体报道,Meta正计划推出云基础设施服务,向外部客户出售其“过剩”的AI算力和模型访问权限。

      消息一出,市场走出极端分化行情:Meta当日大涨8.8%,市值单日增加约1270亿美元;而CoreWeave、Nebius等AI云厂商分别重挫13.92%和17.01%,闪迪、美光科技等存储芯片股跌超10%。恐慌情绪随后蔓延至亚太市场——7月2日,三星电子跌9.06%,SK海力士暴跌14.57%,A股创业板指和科创综指分别下跌5.71%和5.64%。

      A股科技板块同样调整,存储芯片、光模块、PCB等AI产业链亦普遍回调,兆易创新、新易盛、澜起科技、东山精密、江波龙等多只热门个股大幅下挫。

      一场关于“算力是否过剩”的争论,由此全面爆发。

      市场为何如此恐慌?

      市场的恐慌逻辑并不难理解。过去两年,全球科技巨头开启了一轮史无前例的AI资本开支竞赛。标普数据显示,2025年谷歌、亚马逊、Meta、微软和甲骨文五大云服务商的资本支出总额约4120亿美元,2026年预计攀升至近7000亿美元。而Meta尤为激进——2026年资本支出指引已上调至1250亿至1450亿美元,同比2025年的722亿大幅提升近87%。

      AI硬件股的估值,正是建立在“科技巨头资本开支永续增长”这一核心假设之上的。一旦连全球最大的GPU采购方之一都开始出售“富余”算力,投资者自然担忧:过去两年的超前采购是否已造成产能过剩?“算力稀缺”的叙事是否正在崩塌?

      这种担忧在筹码极度拥挤的市场中被迅速放大。全球AI硬件、存储、光模块等板块此前涨幅惊人,Meta的消息恰好成为获利回吐的催化剂。

      算力真的过剩了吗?

      然而,仔细审视产业基本面,所谓的“算力过剩”恐怕站不住脚。

      首先,算力租赁价格仍在上涨。 英伟达H100的一年期租赁合同价格已从2025年10月每块GPU每小时约1.70美元的低点持续反弹。如果算力真的全面过剩,租赁价格应当下行而非上涨。

      其次,科技巨头的资本开支并未下调。 Meta不仅没有削减预算,反而将2026年资本支出上限从1350亿美元进一步提高至1450亿美元。四大科技巨头2026年资本开支合计约7250亿美元,较2025年增长77%。

      Meta还与AMD、CoreWeave、Nebius等签订了总额超千亿美元的长期算力采购合同。如果算力真的过剩,为何还要继续大手笔“囤货”?

      更为关键的是结构性错配。 产业人士指出,目前的问题不是“绝对过剩”,而是“结构性错配”——低端通用算力和缺乏应用场景的智算中心局部确实存在过剩,但能支撑大模型训练推理的高端智能算力仍远远不够。数据显示,智算集群有效算力利用率平均不到20%,但高端算力缺口约40%。

      中泰证券更是直言,Meta出租算力只是“Meta云”的落地,与“过剩”无关。跟踪Token和ARR的近期斜率可知,AI需求仍在陡峭增长的早期阶段;北美云厂的云板块积压订单量级约为季度收入的14倍。

      Meta的真正意图

      长期以来,Meta的业务过度依赖广告——2025年第四季度广告收入仍占其总营收九成以上。与谷歌、微软、亚马逊不同,Meta缺乏云业务来消化和变现AI投入。在AI成本持续攀升的背景下,将巨额GPU集群从“纯成本包袱”转化为“可创收资产”,是合乎商业逻辑的选择。

      兴业证券援引海外投资者观点称,Meta出租偏旧的非核心算力以回笼现金流,并继续保留Rubin系列等高端资源以发展超级智能。据测算,Meta目前仍有约35%的闲置算力可供变现。

      美银也指出,Meta此举有望以每GW年租100亿至150亿美元变现过剩算力,化解1450亿美元资本开支的质疑。

      天风证券明确指出:“市场不宜把这件事简单理解为'AI算力需求见顶'。更准确地说,这是Meta试图把AI基建从单纯成本中心,转变为可出租、可收费、可平台化资产。”

      扎克伯格本人对此也早有铺垫。在今年5月的股东大会上他就表示,如果算力有富余,进入云业务“绝对在考虑范围内”,几乎每周都有外部公司愿意溢价购买Meta的算力。但他同时也强调,Meta目前仍能消化计划建设的大部分算力。

      恐慌大于实质

      综合来看,本轮全球科技股巨震,恐慌的成分远大于“算力过剩”的实质。

      单一事件并不能证明AI行业就此走向衰退。相反,Meta出售算力的举动,连同英伟达同期推出的AI基础设施合作新模式——恰恰说明AI基础设施正在从“烧钱竞赛”走向“商业化运营”的成熟阶段。

      金鹰基金同样指出,A股的回调更多源于前期获利多头的了结,是市场风格再平衡过程中的“阵痛”,而非AI计算需求的叙事转变。易方达基金也认为,调整主要是短期冲击叠加前期AI交易拥挤后的风险释放,并不意味着科技成长主线发生根本变化。

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