Meta 正在经历一场身份转变。这家社交网络巨头周一宣布，将投入 500 亿美元，把位于路易斯安那州里奇兰教区的 Hyperion 数据中心项目从 2.2 吉瓦扩建至 5 吉瓦。而就在不到一周前，有报道称 Meta 正积极研究向其他 AI 实验室出售过剩算力的方案。
这两个动作看似矛盾——究竟是投多了还是投少了？更务实的解读是，扎克伯格已意识到，出租闲置算力是任何规模足够大的超大规模基础设施公司自然演进的一步。Meta 去年实现利润 605 亿美元，与谷歌一样，其核心商业模式是通过连接用户与广告商来获取收入。但两者如今都在向 AI 基础设施投入每年超千亿美元，以驱动大语言模型和图像、视频生成模型。
Meta 的 AI 盈利逻辑与 OpenAI 或 Anthropic 截然不同。早在 ChatGPT 问世之前，Meta 就已经是最成功的 AI 公司之一，只不过赚钱的不是大语言模型，而是那些挖掘用户画像、推断需求的推荐系统。近年来，这些模型的架构已越来越像大语言模型，而非扎克伯格早年赖以建立帝国的传统神经网络。
谷歌同样在大力投资 AI 以滋养其利润丰厚的云业务，但 Meta 至今尚未完成从超大规模基础设施运营商到云服务商的跨越。亚马逊、微软、谷歌，甚至甲骨文都已走到那一步，而 AI 可能正是推动 Meta 迈出这一步的催化剂。扎克伯格上周在接受彭博社采访时明确表示：“我认为这当然是我们能做的事，也值得考虑。作为后备方案，即便我们出于某种原因不需要全部算力，市场上也存在大量需求，可以像 AWS、Azure 或 谷歌计算那样长期出售。”
不过，扎克伯格也强调，这些算力并非随时可用。Stratechery 的 Ben Thompson 则指出，将算力变现可能不只是后备计划。他的逻辑是：如果 Meta 无法通过 AI 项目从自购的基础设施中赚钱，它完全可以将这些“孤儿硬件”租给出价最高者。对投资者而言，这意味着 Meta 硬件投资的盈利能力将不再与其商业化能力直接挂钩。
从历史看，规模至关重要。Meta 的体量使其能以小玩家无法企及的量级获取算力。今年早些时候，马斯克旗下的 xAI 宣布将位于孟菲斯的 Colossus 超级计算集群租给竞争对手 Anthropic，背后的逻辑如出一辙：靠大语言模型直接赚钱并不容易，但向那些尚未找到盈利路径的公司出售 AI 生产资料却利润丰厚。
扎克伯格显然注意到了这一点。他在采访中提及：“SpaceX 模式很有意思，就是做那些高溢价的短期交易。我们收到各种这类报价，会评估后看哪些合理。”据报道，Meta 正在认真考虑两种算力商业化策略：一是推出类似 AWS Bedrock 的按用量计费计算平台，允许客户运行模型并通过 API 提供服务，且可能支持第三方模型；二是直接向终端客户出售原始计算资源，类似 CoreWeave 或 Lambda 的模式。
Meta 在芯片战略、数据中心规模和既有基础设施经验上已具备所有必要元素。若最终迈出这一步，它将成为美国云服务市场一个不可忽视的新变量，直接与现有巨头展开竞争，同时也为自身千亿美元级的 AI 投入开辟一条更可预期的回报通道。