这是新能源正前方的第1352篇原创文章

一夜之间，AI 硬件的逻辑全部崩坏掉了？！

昨天晚上，外媒发布了一则报道：Meta正在搭建云计算业务，将向外部客户出售AI算力。

一石激起千层浪，Meta作为此前在大模型上最激进、囤卡最多的玩家，竟然都要出租算力了，现在的主流不是缺算力吗？

于是市场开始交易算力过剩的预期，meta快速拉升，而AI硬件板块却集体大跌。

究竟该如何看待这件事情呢？

只能说涨多了鬼故事就是多！

实际上，人家小扎的原话是：meta 现在还没有卖，因为认为算力自己用得上；未来如果发现建多了，可以通过云业务对外销售。

而彭博社传出的独家消息是正在筹建云业务，可能销售外部算力和模型访问。

然而到了路透社，标题就变成了：meta 建设云业务，销售"过剩AI 算力" 。

不断不说路透社不愧是那个路边社，是懂得流量玩法的，标题党玩的很溜呀，但这个意思和小扎的原话意思差别挺大的了。

作为美国互联网公司巨头之一，meta的囤卡数量是最多的之一，很多人以为训练集群，GPU是24小时满负荷运转的，实际上并非如此，超大规模训练集群存在大量非计算时间，训练需求本身也有波峰波谷，加上训练任务之间有切换成本，模型 checkpoint 保存、数据加载、网络拓扑调整、任务迁移这些都会产生待机时间。

也就是资源本来就是有闲置的，如果有云业务还好，算力代际更替可以形成天然的资源梯次利用，最新一代 GPU 用于训练最先进模型，上一代 GPU 可以下沉到云端做企业推理、托管服务或普通计算。这样既能保证自己永远用最先进算力，又能最大化回收旧集群价值。但对没有云业务的公司来说，这种梯次利用天然更难实现。

而meta没有成熟的云业务，加上囤卡也多，就导致自身算力存在阶段性时间的闲置。做云服务，就可以像其他互联网巨头一样梯次利用算力，提升资本开支的效率。

当然了，还有一个原因是meta自身的大模型并没有很好，结合此前传出谷歌无法足额供应meta所需的Gemini模型算力额度消息来看，更可以看出meta大模型的劣势。

所以，其实如果更简单一点来看待这个消息，可以理解为这就是特斯拉Xai 的翻版，不是AI不行了，是meta的大模型不行了，丢队了。行业有望复刻之前中国的千团之战，开始进入淘汰赛。

那么问题来了，大模型热潮进入淘汰赛后，是否就意味着算力需求下降，开始要过剩了？

会这么想的，其实都是对于AI技术没有信心的。

从第一性原理而言，算力需求的根本不就是AI最终的应用范围有多广吗？

如果大模型的能力越来越强，能做的事情越来越多，那么对于算力的需求只会越来越大。

这道理很简单吧，想想互联网就知道了，经历过了互联网大战，现在每个领域剩下的互联网巨头都不多了，但大家对于互联网的使用会减少吗？使用的流量会减少吗？

答案当然是否定的，非但没有减少，反而越来越多，因为虽然场上剩下的玩家不多，但因为剩下的玩家都足够好用，我们对这些互联网巨头的依赖程度是越来越高的。

大模型是完全一样的逻辑，如果大模型越来越强，无论是C端还是B端，大家越来越离不开它，那么大模型的重要性就越来越高，将在各个领域加速渗透，而使用越多，所需要的算力需求就越高。

年初的时候，leo在线下做过分享，后面也多次写文章在新能源正前方跟大家分享AI技术的本质是"造人"。

这就决定了随着技术足够成熟，它们将在各个领域都对碳基生命形成替代，而现在技术显然还没有足够成熟，单就这个过程，就还需要大量的算力提升AI技术的进一步成熟，而一旦成熟了，能做的事情越来越多，对于算力的需求才是刚刚开始。

现在这两件事情其实是在齐头并进的，主要在前者，后者只是有一部分领域有了一些不错的进展，比如codin，大部分领域的应用还没有真正开始。

这个时候就说算力过剩，还太早太早了！说白了，如果你相信算力过剩的逻辑，其实就是认为AI技术没有什么用，如果你认为AI技术没有什么用，那你压根就不应该去看算力。

当然了，还是那一点，算力没有过剩，AI没有泡沫，不代表AI 概念公司没有泡沫，这是两码事，具体到交易，大家还是要仔细一点。

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