摘要
META要租售算力的消息已经流传半个月了，但市场似乎仍未完全消化此消息，社交媒体仍在进行大辩论：相当观点认为，META 此行为等于宣告此前激进的资本开支策略失效，当前算力由紧缺转为过剩，妥妥利空。 假如META 此次策略调整果真是出于“算力过剩”，那就意味着上阶段的“算力崇拜”叙事将被改写，不仅是META，恐怕整个产业链将会因此进入新周期。 但我们近期认真研究产业相关信息之后，发现META 的所为并非出于算力紧缺，而是另有他图，本文核心观点： 其一，当前算力仍然处于紧缺状态，META基于算力过剩的理由不充分； 其二，目前大模型产业景气度正由上游转向中游的云计算； 其三，META 租赁算力并非因为算力紧缺，而是希望抓住产业红利期，要提高云计算的市场占比。 当前算力仍然紧缺 面对大模型这一新技术机会，全球头部科技企业纷纷提高资本开支，建设数据中心来储备算力已不是秘密，这一方面源自于模型研发和训练对算力的消耗（所谓堆算力做模型），另一方面企业也都是把算力视为其核心护城河。 许多朋友因此会推测：算力储备大踏步向前，很可能会超过需求，导致算力过剩。但真相究竟是什么呢？我们提供两组数据。 上图为英伟达H100 芯片的租赁费用，虽然来自不同研究机构，统计口径可能存在差异，但共同指向了价格上涨的趋势，尤其在2026 年初的Agent产品迭代周期开始，各类“龙虾”产品刺激之下，市场对Token 的需求乃是有增无减。 银行证券整理美股头部云计算企业（微软，谷歌和亚马逊）的算力基础设施周转率情况，发现尽管这些企业在疯狂扩产，但算力设施的周转率中枢从 15 次跃升到36.8 次，说明新增算力没有被闲置，而是被迅速部署并消耗掉，当前算力利用率仍然是健康的，也就是说算力仍然是紧缺的。 从GPU 芯片的租赁价格，再到算力技术设施周转率情况，这些证据都在指向当前算力供需关系并未达到平衡点，算力供应仍然是偏紧的。 至此可能许多朋友对上述结论仍然心存疑虑，甚至市面上不少观点将当前的算力储备对标上世纪互联网泡沫的光纤投资，但事实果真如此吗？ 上图为银河证券和仲量联合制作的AI产业革命和互联网泡沫破灭前夕基础设施利用率对比图，2000年互联网光纤利用率仅10%，大量资本开支无实际需求承接；