Meta正以空前力度加碼AI基礎設施。該公司宣佈，將向其位於美國路易斯安那州里奇蘭堂區的超大規模資料中心園區追加投資400億美元（約合人民幣2711億元），使得該專案的累計建設投入超過500億美元（約合人民幣3389億元）。同時，該園區的規劃算力容量將提升至至少5吉瓦，佔地面積接近4000英畝。

這一追加動作距專案首次披露僅過去約七個月。2024年12月，Meta首次宣佈投入100億美元啟動該資料中心及周邊社群建設。此次追加後，專案總投資額在短期內翻了五倍，凸顯出公司對算力儲備的緊迫需求。Meta執行長馬克·扎克伯格曾多次強調，未來的AI競爭不僅取決於模型演算法，更取決於背後所能調動的計算資源規模。

圍繞該專案的總投入，市場傳聞遠比官方數字更為龐大。據彭博社5月援引知情人士訊息稱，Meta計劃為該專案追加約2000億美元，主要用於採購部署在園區內的大量昂貴計算晶片。若將晶片採購等費用全部計入，該資料中心的總投資規模預計至少達到2500億美元。不過，Meta目前僅公開確認了500億美元的建設投資，並未披露其他支出細節。

除了資料中心本身的建設，Meta也在同步推動當地基礎設施升級。公司計劃投入超過10億美元用於改善道路、水資源和汙水系統。自專案開工以來，路易斯安那州的企業已與Meta簽署了超過16億美元的合同。此外，Meta還向路易斯安那三角洲社群學院基金會捐贈500萬美元，用於設立獎學金，培養資料中心運營人才。專案投入運營後，預計將創造超過1000個運營崗位。

Meta的激進擴建並非孤例，而是全球科技巨頭算力軍備競賽的縮影。在生成式AI的驅動下，資料中心已成為從晶片到模型這一產業鏈條中的關鍵瓶頸。微軟此前宣佈將在2025財年投入約800億美元建設AI資料中心；谷歌持續擴大其雲資料中心規模，並依靠自研TPU晶片為Gemini系列模型提供支援；亞馬遜則通過AWS強化基礎設施，並推出自研Trainium和Inferentia晶片以降低AI計算成本。

值得關注的是，Meta的算力野心可能不止於自用。據彭博社7月報道，Meta正在規劃新的雲基礎設施業務，考慮向外部企業出售部分計算能力，提供類似“原始算力”的服務。這一模式與以CoreWeave為代表的“新型雲服務商”類似，即直接向客戶提供底層GPU計算資源，而非打包的AI軟體服務。若Meta正式進入這一市場，意味著其龐大的資料中心資產將從內部成本中心，轉化為面向外部客戶的商業服務能力，這或將重塑AI雲服務的競爭格局。

從產業視角看，Meta此次擴建是AI競爭從模型層向基礎設施層深度下沉的明確訊號。隨著大模型引數規模持續膨脹，訓練和推理所需的算力、能源和散熱能力呈指數級增長，擁有大規模、高效率資料中心的企業，將在下一階段的AI競賽中掌握更大的主動權。對於投資者而言，這一趨勢直接牽動著上游AI晶片、HBM儲存、CoWoS先進封裝、光模組以及電力能源等環節的長期需求預期。