算力死貴，Meta掀桌

算力價格居高不下，Meta 決定從「算力大買家」華麗轉身，親自跳下來當「算力黃牛」，對外出租多餘的 GPU 算力。上週媒體揭露這項雲端基礎設施業務計畫後，市場隨即演繹出「算力過剩」的悲觀邏輯，不僅 AI 硬體相關類股受挫，就連以 Meta 為主要客戶的 Neocloud 也難逃賣壓，甚至近期基本面最穩健的記憶體族群同樣遭到恐慌性殺盤。 從跌幅來看，市場情緒顯然宣洩過猛。昨日的反應比較像是多頭部位過度擁擠下，空方逮到預期兌現的跡象，順勢發動一連串連鎖效應。然而，這並不代表市場短期內就能立即修正回來。產業邏輯在相對高檔出現分歧，需要時間消化與調整，或者需要新的利多訊息來沖淡悲觀氛圍、重新凝聚信心。投機性資金在此階段會選擇先退場觀望，場外原本有意布局的資金也不會貿然承接。 對 Meta 而言，跨足算力租賃業務無論是「暫時性策略」還是「長期規劃」，整體來看都是利大於弊。短期內有助於提振本益比方面的情緒修復，但基本面真正反轉的關鍵，仍在於內部大模型與 Meta AI 的實質進展。現階段組織架構與戰略頻繁變動的問題，讓 Meta 的基本面要在短期內、特別是今年內徹底扭轉，難度仍然不低。 至於這項算力租賃業務能帶來多少基本面挹注，完全取決於 Meta 有多少「閒置算力」可供釋出，而這又會隨著公司戰略與整體算力環境的變化而波動。終端客戶的資本支出是整條算力產業鏈唯一的支撐力道，而真正具備這種資金實力的，也不過就是幾家科技巨頭。自去年下半年起，Meta、Google、Amazon 陸續透過不同管道籌資，市場早已開始擔憂「地主家也沒餘糧」的那一天何時到來，這個預期心理也成為算力產業鏈估值不時被拿出來演繹的魔咒。 Meta 目前是全球第一梯隊的 AI 算力大買家，與 Google、Microsoft、Amazon 並列，皆擁有或從外部租用多 GW 等級的數據中心。從投入貢獻來看，Meta 在 2026 年的資本支出預算高達 1450 億美元，占全球總預算比重超過 17%。過去兩年，Meta 大量囤積 H100、H200，以及部分 Blackwell 與 AMD MI300X 系列，截至 2025 年底合計等效算力約 250 萬張 H100，相當於 2GW 的規模。 然而，H100 與 H200 這類較早推出的 GPU，目前大多用於推理任務，對於大參數級別、長上下文、多模態等先進模型的訓練，經濟效益已經相對偏低。從算力最佳配置的角度來看，既然這些舊款 GPU 在當下租賃市場的溢價率極高，而 Meta 又無法將這批算力直接用來提升下一代 Muse Spark 的訓練效能，那麼將其對外出租、回收現金，確實是合理的選擇。 但從最積極搶算力的大買方轉變為賣方，Meta 這種「黃牛化」的行為，在當前敏感的市場氛圍下被解讀為產業性的「算力過剩」訊號。上個月底的股東大會上，扎克伯格曾提到有許多客戶找上門來，願意以高價租用 Meta 的算力，若真的發現自己建置過多、有閒置產能，就會考慮對外出租。當時市場反應相對平淡，畢竟 Q1 財報時 Meta 才剛把 2026 年資本支出預算中位數進一步拉高 100 億美元至 1350 億美元，看不出戰略轉向的跡象。 何況 Google 不久前才對 Meta 的算力供給施加限制，Meta 本身也在 6 月與 CoreWeave 鎖定 1.6GW 的長期算力合約。對照之下，Q1 財報後的兩個月，Meta 的負面消息其實不少。除了技術競賽落後導致員工士氣明顯下滑，4 月發表的 Muse Spark 大模型當時看來與 Tier 1 的差距已收斂不少，但現在回頭看，又已被甩出領先群之外。更關鍵的還是內部組織文化問題，戰略與組織架構頻繁調整，讓團隊感到迷茫且失焦。 也因此，選在這個時間點曝光算力出租業務，恐怕與內部自研體系的混亂脫不了關係。在大模型暫時落後、無法擠進第一梯隊的情況下，短期內難以看到 Meta AI 智慧體驗的顯著提升，以及 Meta Business Agents 和 Meta AI 機器人的大規模商用。反觀出租算力，可以直接且有效地為 Meta 創造 AI 變現收入，緩解市場對鉅額資本支出報酬率的質疑，也降低對 2027 年獲利與現金流進一步惡化的擔憂。 再加上 xAI 近期簽下數筆百億美元等級的大單，因能即時滿足需求，短期溢價率極高，每 GW 對應的年化收入高達 300 億美元以上，是行業正常價格的兩到三倍。若以 B300 系統部署成本約 400 至 500 億美元 per GW 來估算，大約一年半即可回本，這樣的投資報酬率確實極為可觀，Meta 不可能不心動。 不過 Meta 並不會因此主動退出大模型競賽。出售閒置算力與聚焦先進算力，不代表總體算力投入會縮減。就如同 xAI 的 Colossus 1 以 H100 為主，目前已整租給 Anthropic，而採用 GB 系列的 Colossus 2 仍承擔 Grok 5 及後續模型的訓練任務，僅將其中一部分對外租賃。對照 Meta 的情況，此次對外出租的算力同樣以早期囤貨的 H100 與 H200 為主，先進算力如 GB 系列、Rubin 系列仍然用於 Muse Spark 等核心大模型的持續訓練。 根據公開資訊與產業預測，Meta 擁有全球合計最多的 AI 相關數據中心算力容量，預估 2027 年底將達 10GW 的自建加外採總算力。自有產能方面，2025 年底為 2GW，隨著 Hyperion 專案推進，2026 與 2027 年預計分別再增加 2GW 與 4GW，2027 年底自有算力產能有機會達到 8GW。租賃產能部分，自 2024 年初以來，Meta 累計簽署約 10GW 的第三方雲端算力合約，主要供應商為 CoreWeave、Nebius 與 Google。SemiAnalysis 估算，2026 年上半年 Meta 新簽第三方雲端託管算力超過 5GW。 儘管 CoreWeave 設有較強勢的簽署規則，確保短期合約履約有效性，但長期來看，Neocloud 終究無法避免曾經的大買家反過頭來加入算力租賃市場的競爭。市場對 Meta 是否會因外租算力而暫停資本支出成長仍有疑慮與爭議，但算力租賃競爭加劇，勢必會影響 Neocloud 的產業邏輯與估值預期。 回到 Meta 自身，無論算力出租是短期操作還是長期布局，至少能消除市場部分疑慮，帶來 EPS 與評價面的雙向修復。據了解，Meta 的算力出租營運模式大致有兩種：一是類似 AWS 的 Bedrock，將算力與模型一同對外服務；另一種則像 Neocloud 直接出租裸算力，畢竟 Meta 的大模型目前尚無明顯優勢。 在當下的賣方市場，Meta 算力租賃收入基本取決於願意釋出多少「閒置算力」。若進度積極，今年下半年就開始對外出售，推測應以裸算力出租為主。目前在運的 AI 算力約 2 至 3GW，待 2027 年自建產能密集上線後，總算力儲備可望達到 10GW。考量近兩年大模型自研與 AI Agent 計畫，假設 2026 年與 2027 年分別將在運算力的 15% 與 20% 用於對外出租，以目前 Neocloud 五年期平均合約價格約 100 至 150 億美元 per GW 的年化租賃收入來估算，對 Meta 終端獲利預期的額外淨增幅度相當可觀。扣除銷售費用、電費、平台支援等成本後，假設邊際利潤率約 70%，大約可帶來 10% 至 15% 的利潤淨增。 上週 Meta 在算力租賃消息傳出後當天上漲 9%，但次日隨即回吐近 5%，顯示資金對短期算力恐慌情緒已有所修正。但基本面要徹底反轉，仍須等待 Meta 內部自研的更多進展，特別是大模型能否追上 Tier 1 的差距，這也意味著 Meta 相對於其他 Magnificent 7 的估值壓力可能還會持續一段時間。