#Meta卖算力引发存储股大跌 Meta "vende potencia de cómputo" sacude el mercado de IA: ¿exceso de capacidad informática o pánico exagerado?
Una noticia sobre Meta ha desatado un acalorado debate en los mercados de capital globales sobre el futuro de la infraestructura de IA. Actualmente, Meta planea ofrecer servicios de computación de IA a clientes externos y considera alquilar parte de su capacidad informática ociosa de IA para mejorar la utilización de su infraestructura de IA. Esto significa que este gigante tecnológico, que antes dependía principalmente de su negocio publicitario para absorber las inversiones en IA, comienza a intentar convertir directamente sus enormes clústeres de GPU en servicios en la nube comercializables, con la esperanza de encontrar nuevos caminos de retorno para sus persistentemente altos gastos de capital en IA. El mercado dio valoraciones diametralmente opuestas de inmediato.
El 1 de julio, hora local, las acciones de Meta subieron un 8,8%, con un aumento de capitalización de mercado de aproximadamente 127 mil millones de dólares en un solo día. Mientras tanto, por otro lado, la cadena de la industria de la potencia de cómputo, considerada beneficiaria de la infraestructura de IA, sufrió presiones colectivas. CoreWeave y Nebius cayeron un 13,92% y un 17,01% respectivamente, mientras que acciones de chips de almacenamiento como SanDisk y Micron Technology cayeron más del 10%. El sentimiento se extendió luego a otros mercados. El 2 de julio, Samsung Electronics y SK Hynix en Corea del Sur cayeron un 9,06% y un 14,57% respectivamente. Las acciones de chips de almacenamiento, módulos ópticos, PCB y otras partes de la cadena de IA en el mercado A de China también experimentaron correcciones generalizadas. GigaDevice cayó al límite diario, mientras que acciones como Eoptolink, Montage Technology y Netac Technology cayeron más del 10%.
En comparación con la volatilidad del precio de las acciones, una mayor conmoción provino del sentimiento del mercado. En los últimos dos años, impulsados por la IA generativa, los gigantes tecnológicos globales han iniciado una competencia de gastos de capital sin precedentes. Desde Meta, Microsoft y Google hasta Amazon, OpenAI y xAI, la competencia por los grandes modelos ha impulsado la expansión continua de GPU, HBM, redes de alta velocidad y centros de datos a nivel mundial. La infraestructura de IA se ha convertido en una de las líneas de inversión más importantes en los mercados de capital globales.
Ahora, Meta comienza a intentar alquilar potencia de cómputo a terceros, lo cual es visto por los inversores como una señal: si incluso uno de los mayores compradores de GPU del mundo comienza a buscar vender su capacidad informática "excedente", ¿significa eso que la construcción de infraestructura de IA ha llegado a un punto de inflexión? La demanda de potencia de cómputo, que ha mantenido un alto crecimiento en los últimos dos años, ¿comienza a mostrar riesgos de exceso?
Por qué Meta desató el debate sobre el exceso de capacidad informática La acción de Meta es, en esencia, un ajuste en su modelo de negocio. En los últimos años, Meta ha seguido comprando chips de IA a gran escala y construyendo centros de datos. Su inversión en IA depende principalmente de la monetización indirecta a través de su negocio publicitario, mejorando el rendimiento de las recomendaciones de anuncios para aumentar los ingresos publicitarios. Los estados financieros muestran que los ingresos publicitarios del cuarto trimestre de 2025 aún representan más del 90% de los ingresos totales de Meta. En comparación con el negocio publicitario, Meta no ha tenido éxito en la competencia de grandes modelos. En términos de desarrollo de modelos, Meta ha estado ajustando continuamente su estrategia de IA en el último año, realizando múltiples reestructuraciones organizativas. Bajo la presión competitiva de Google Gemini, OpenAI y otros, Meta ha comenzado a explorar más formas de monetizar sus activos de IA. Vender o alquilar potencia de cómputo se ha convertido en una nueva opción.
De hecho, Meta no es la primera empresa en hacer esto. Anteriormente, xAI, propiedad de Elon Musk, también alquiló parte de la capacidad informática de su superclúster Colossus a clientes como Anthropic y Google para mejorar la utilización de GPU. Pero la preocupación del mercado llegó. Muchos inversores creen que si las principales empresas de Internet comienzan a alquilar potencia de cómputo, significa que una gran cantidad de GPU compradas anteriormente pueden estar ya ociosas, y la lógica de "expansión continua" de la que dependía la cadena de la industria de IA podría cambiar. Por lo tanto, lo primero en ser vendido fueron sectores de hardware de IA como HBM, almacenamiento y módulos ópticos.
Sin embargo, varios expertos de la industria entrevistados no estuvieron de acuerdo con el juicio de que hay un "exceso total de capacidad informática". Un responsable del departamento de marketing de Jiuzhang Yunji dijo a los periodistas que el problema actual no es un exceso absoluto, sino un "desajuste estructural". "Si por exceso nos referimos a capacidad informática de gama baja y de uso general, o centros de cómputo inteligente sin escenarios de aplicación, entonces localmente sí hay un problema de exceso. Pero si nos referimos a capacidad informática inteligente de alto nivel que pueda soportar el entrenamiento e inferencia de grandes modelos, o capacidad informática operativa que pueda programarse bajo demanda, eso sigue siendo muy insuficiente." Citando datos de la industria, la persona dijo que la tasa de utilización efectiva de la capacidad informática de los clústeres de cómputo inteligente actualmente es en promedio inferior al 20%, pero el déficit de capacidad informática de alto nivel para soportar el entrenamiento de grandes modelos es de aproximadamente el 40%. Actualmente, en la industria, la capacidad informática de entrenamiento está en un estado de oferta insuficiente.
Ablikim Ablimit, vicepresidente de Lenovo Group y director de estrategia jefe de Lenovo China, también dijo a los periodistas que, tanto en China como en el extranjero, la demanda de potencia informática de IA todavía tiene un gran espacio de crecimiento a largo plazo y actualmente no hay exceso de capacidad informática. Considera que los productos de IA para consumidores (C-end) verdaderamente maduros siguen siendo limitados, mientras que la comercialización de IA empresarial (B-end) apenas comienza. En todas las revoluciones de productividad anteriores, la liberación de demanda finalmente provino principalmente del lado industrial, no del lado del consumo, por lo que la demanda futura de potencia informática de IA aún tiene un gran espacio de crecimiento.
Una fuente interna de Lenovo reveló anteriormente que los servidores de IA de la compañía todavía están en un estado de oferta insuficiente, con pedidos pendientes de entrega por valor de aproximadamente 150 mil millones de yuanes. Debido a la escasez de suministro de chips centrales como GPU, algunos pedidos aún deben esperar en fila para ser entregados. Una fuente interna de Unigroup también consideró que es demasiado pronto para hablar de "exceso". "El verdadero problema no es si hay potencia de cómputo, sino cuándo las aplicaciones de IA podrán formar un ciclo comercial cerrado, cubriendo la inversión en infraestructura con los ingresos de las aplicaciones." La desaceleración del gasto de capital no significa que la industria haya llegado a su techo. En los últimos dos años, la industria de IA competía por "quién invertía más", pero el enfoque actual del mercado de capitales se ha desplazado gradualmente del tamaño del gasto de capital en sí mismo hacia la eficiencia de la inversión.
Chen Jun, subdirector general y analista jefe de Sigmaintell, dijo a los periodistas que el ciclo cerrado de la inversión en potencia de cómputo es una parte indispensable del ciclo cerrado de inversión en infraestructura de IA, y también es el problema central que los proveedores de nube globales deben resolver en el futuro cercano. Predijo que la inversión en infraestructura de IA pasará gradualmente de una expansión extensiva a una fase de mejora de la eficiencia. Los principales proveedores de nube serán más cautelosos al adquirir hardware como almacenamiento, pero esto no cambiará la dirección de la inversión a largo plazo.
Sigmaintell estima que la inversión global en infraestructura de IA mantendrá un crecimiento de dos dígitos de 2024 a 2028. Entre ellos, el crecimiento interanual de la inversión en 2026 seguirá siendo del 51%. Aunque es inferior al crecimiento del 104% en 2025, todavía está en una fase de expansión acelerada. Se espera que en 2027 y 2028 el crecimiento sea del 15% y 11% respectivamente. Esto significa que la inversión en IA está pasando de un crecimiento explosivo a una fase de desarrollo más sostenible, en lugar de entrar en un ciclo de recesión. Esta tendencia también se refleja en los movimientos más recientes de los gigantes tecnológicos globales. Justo cuando el mercado se preocupaba por el techo del gasto de capital en IA, Samsung Electronics y SK Hynix de Corea del Sur anunciaron recientemente que invertirán alrededor de 475,5 billones de wones en Corea del Sur en el futuro, aumentando las apuestas en negocios relacionados con IA como semiconductores, IA física y centros de datos. Empresas de Internet chinas como Alibaba y Tencent también han reiterado recientemente que continuarán aumentando el gasto de capital en IA, y el despliegue de capacidad informática nacional sigue avanzando.
Y según varios corredores de bolsa, Meta alquilar potencia de cómputo es esencialmente optimizar el retorno de capital, no reducir la inversión. Everbright Securities dijo que la incursión de Meta en el alquiler externo de potencia de cómputo es una optimización de la estructura del gasto de capital en potencia de cómputo, y existe presión especulativa a corto plazo sobre la valoración. La lógica subyacente de Meta para ingresar en la nube es crear nuevos canales de monetización para su enorme inversión en infraestructura de IA. Anteriormente, el problema central cuestionado por el mercado era el enorme gasto de capital en IA y cuándo se convertiría en ganancias. Con la apertura del negocio de nube, los clústeres de GPU de Meta pasan de ser una "carga de costos pura" a "activos generadores de ingresos". La monetización de la capacidad informática en momentos de inactividad amortigua directamente los costos de depreciación y mantenimiento. Esta medida mejorará efectivamente las expectativas del mercado sobre su flujo de caja futuro. "El alquiler de potencia de cómputo es un medio de optimización de recursos, no cambia los planes de expansión a mediano y largo plazo, pero las expectativas de expansión pueden converger por etapas."
Según Zuckerberg en la reunión de accionistas, la empresa tiene la capacidad de alquilar parte de sus recursos informáticos a terceros, lo que indica que la capacidad de monetización externa se ha convertido en una garantía de flujo de caja para que Meta continúe expandiendo su inversión en IA. Everbright Securities cree que el modelo de negocio del alquiler de potencia de cómputo de IA está obteniendo la mejor validación posible. La entrada directa de Meta valida indirectamente el alto retorno actual: refiriéndose a xAI alquilando potencia de cómputo a Anthropic, con un alquiler mensual de 12,5 mil millones de dólares, el ROI implícito podría recuperar el Capex en dos años. Los últimos datos de Open Router de junio muestran que del 21/6 al 28/6, el volumen total semanal de tokens a nivel mundial alcanzó un nuevo máximo de 46,7 billones, un aumento del 0,2% intermensual. La situación actual de oferta insuficiente no ha cambiado. Tianfeng Securities cree que Meta incursionando en la nube de IA no equivale a admitir un exceso generalizado de GPU. Es más probable que esté colocando potencia informática de IA de diferentes generaciones en diferentes usos económicos. Los recursos más nuevos, como GB200/GB300/Rubin, se priorizan para el entrenamiento de modelos de próxima generación; la generación anterior H100/H200 se destina más a inferencia y venta externa de potencia de cómputo. Al mismo tiempo, Google no pudo satisfacer completamente la demanda de Meta de acceso a Gemini debido a limitaciones de capacidad, lo que indica que la capacidad de inferencia de modelos de vanguardia y de alta calidad sigue siendo escasa. "Por lo tanto, este no es el fin de las transacciones de Capex en IA, sino la evolución de un modelo de negocio de infraestructura que solo quema dinero a una plataforma de activos facturable. El mercado no debería interpretar simplemente el alquiler o la venta externa de potencia de cómputo de Meta como el fin de la demanda de potencia informática de IA." Tianfeng Securities dijo que para la cadena de suministro de hardware, lo que realmente necesita observarse no es si Meta alquila potencia de cómputo, sino si el uso real de tokens de OpenAI y Anthropic, y la tasa de crecimiento de ARR, continúan aumentando. Si el ARR y el uso de tokens de las empresas de modelos continúan creciendo, y el Capex de los hyperscalers no se reduce sustancialmente, entonces la línea principal del hardware aún se mantiene. Sin embargo, en la entrevista, Ablikim Ablimit también planteó otro tema que merece atención: actualmente, el poder de la oferta en la industria de IA sigue siendo relativamente fuerte, y el ciclo de oferta y demanda de la industria aún no se ha completado completamente. Este juicio también es un consenso entre los expertos de la industria.
He Hui, director de análisis de semiconductores de Omdia en la región de China, dijo a los periodistas que el desarrollo de grandes modelos no se ha detenido, y los proveedores de nube también están buscando modelos de negocio que puedan monetizarse. La fuente de Unigroup cree que la industria de IA eventualmente debe volver a la comercialización en sí misma. "En las primeras etapas del desarrollo de Internet, también experimentamos una fase donde la infraestructura iba por delante y los modelos de negocio iban rezagados. La IA también debe encontrar en el futuro escenarios industriales que puedan generar ganancias sostenibles, formando un ciclo comercial cerrado donde los ingresos cubran la inversión."
Desde la perspectiva de la industria, el enfoque actual no debería ser si la IA continuará invirtiendo, sino cuándo la infraestructura de IA, valorada en cientos de miles de millones de dólares, podrá entrar en una nueva fase de autogeneración de ingresos y autociclo. Solo cuando la infraestructura, la capacidad del modelo y la comercialización de aplicaciones formen un ciclo positivo completo, la cadena de la industria de IA podrá realmente deshacerse del modelo de desarrollo que depende únicamente de la inyección de capital y entrar en un ciclo de crecimiento más saludable y sostenible.
Una noticia sobre Meta ha desatado un acalorado debate en los mercados de capital globales sobre el futuro de la infraestructura de IA. Actualmente, Meta planea ofrecer servicios de computación de IA a clientes externos y considera alquilar parte de su capacidad informática ociosa de IA para mejorar la utilización de su infraestructura de IA. Esto significa que este gigante tecnológico, que antes dependía principalmente de su negocio publicitario para absorber las inversiones en IA, comienza a intentar convertir directamente sus enormes clústeres de GPU en servicios en la nube comercializables, con la esperanza de encontrar nuevos caminos de retorno para sus persistentemente altos gastos de capital en IA. El mercado dio valoraciones diametralmente opuestas de inmediato.
El 1 de julio, hora local, las acciones de Meta subieron un 8,8%, con un aumento de capitalización de mercado de aproximadamente 127 mil millones de dólares en un solo día. Mientras tanto, por otro lado, la cadena de la industria de la potencia de cómputo, considerada beneficiaria de la infraestructura de IA, sufrió presiones colectivas. CoreWeave y Nebius cayeron un 13,92% y un 17,01% respectivamente, mientras que acciones de chips de almacenamiento como SanDisk y Micron Technology cayeron más del 10%. El sentimiento se extendió luego a otros mercados. El 2 de julio, Samsung Electronics y SK Hynix en Corea del Sur cayeron un 9,06% y un 14,57% respectivamente. Las acciones de chips de almacenamiento, módulos ópticos, PCB y otras partes de la cadena de IA en el mercado A de China también experimentaron correcciones generalizadas. GigaDevice cayó al límite diario, mientras que acciones como Eoptolink, Montage Technology y Netac Technology cayeron más del 10%.
En comparación con la volatilidad del precio de las acciones, una mayor conmoción provino del sentimiento del mercado. En los últimos dos años, impulsados por la IA generativa, los gigantes tecnológicos globales han iniciado una competencia de gastos de capital sin precedentes. Desde Meta, Microsoft y Google hasta Amazon, OpenAI y xAI, la competencia por los grandes modelos ha impulsado la expansión continua de GPU, HBM, redes de alta velocidad y centros de datos a nivel mundial. La infraestructura de IA se ha convertido en una de las líneas de inversión más importantes en los mercados de capital globales.
Ahora, Meta comienza a intentar alquilar potencia de cómputo a terceros, lo cual es visto por los inversores como una señal: si incluso uno de los mayores compradores de GPU del mundo comienza a buscar vender su capacidad informática "excedente", ¿significa eso que la construcción de infraestructura de IA ha llegado a un punto de inflexión? La demanda de potencia de cómputo, que ha mantenido un alto crecimiento en los últimos dos años, ¿comienza a mostrar riesgos de exceso?
Por qué Meta desató el debate sobre el exceso de capacidad informática La acción de Meta es, en esencia, un ajuste en su modelo de negocio. En los últimos años, Meta ha seguido comprando chips de IA a gran escala y construyendo centros de datos. Su inversión en IA depende principalmente de la monetización indirecta a través de su negocio publicitario, mejorando el rendimiento de las recomendaciones de anuncios para aumentar los ingresos publicitarios. Los estados financieros muestran que los ingresos publicitarios del cuarto trimestre de 2025 aún representan más del 90% de los ingresos totales de Meta. En comparación con el negocio publicitario, Meta no ha tenido éxito en la competencia de grandes modelos. En términos de desarrollo de modelos, Meta ha estado ajustando continuamente su estrategia de IA en el último año, realizando múltiples reestructuraciones organizativas. Bajo la presión competitiva de Google Gemini, OpenAI y otros, Meta ha comenzado a explorar más formas de monetizar sus activos de IA. Vender o alquilar potencia de cómputo se ha convertido en una nueva opción.
De hecho, Meta no es la primera empresa en hacer esto. Anteriormente, xAI, propiedad de Elon Musk, también alquiló parte de la capacidad informática de su superclúster Colossus a clientes como Anthropic y Google para mejorar la utilización de GPU. Pero la preocupación del mercado llegó. Muchos inversores creen que si las principales empresas de Internet comienzan a alquilar potencia de cómputo, significa que una gran cantidad de GPU compradas anteriormente pueden estar ya ociosas, y la lógica de "expansión continua" de la que dependía la cadena de la industria de IA podría cambiar. Por lo tanto, lo primero en ser vendido fueron sectores de hardware de IA como HBM, almacenamiento y módulos ópticos.
Sin embargo, varios expertos de la industria entrevistados no estuvieron de acuerdo con el juicio de que hay un "exceso total de capacidad informática". Un responsable del departamento de marketing de Jiuzhang Yunji dijo a los periodistas que el problema actual no es un exceso absoluto, sino un "desajuste estructural". "Si por exceso nos referimos a capacidad informática de gama baja y de uso general, o centros de cómputo inteligente sin escenarios de aplicación, entonces localmente sí hay un problema de exceso. Pero si nos referimos a capacidad informática inteligente de alto nivel que pueda soportar el entrenamiento e inferencia de grandes modelos, o capacidad informática operativa que pueda programarse bajo demanda, eso sigue siendo muy insuficiente." Citando datos de la industria, la persona dijo que la tasa de utilización efectiva de la capacidad informática de los clústeres de cómputo inteligente actualmente es en promedio inferior al 20%, pero el déficit de capacidad informática de alto nivel para soportar el entrenamiento de grandes modelos es de aproximadamente el 40%. Actualmente, en la industria, la capacidad informática de entrenamiento está en un estado de oferta insuficiente.
Ablikim Ablimit, vicepresidente de Lenovo Group y director de estrategia jefe de Lenovo China, también dijo a los periodistas que, tanto en China como en el extranjero, la demanda de potencia informática de IA todavía tiene un gran espacio de crecimiento a largo plazo y actualmente no hay exceso de capacidad informática. Considera que los productos de IA para consumidores (C-end) verdaderamente maduros siguen siendo limitados, mientras que la comercialización de IA empresarial (B-end) apenas comienza. En todas las revoluciones de productividad anteriores, la liberación de demanda finalmente provino principalmente del lado industrial, no del lado del consumo, por lo que la demanda futura de potencia informática de IA aún tiene un gran espacio de crecimiento.
Una fuente interna de Lenovo reveló anteriormente que los servidores de IA de la compañía todavía están en un estado de oferta insuficiente, con pedidos pendientes de entrega por valor de aproximadamente 150 mil millones de yuanes. Debido a la escasez de suministro de chips centrales como GPU, algunos pedidos aún deben esperar en fila para ser entregados. Una fuente interna de Unigroup también consideró que es demasiado pronto para hablar de "exceso". "El verdadero problema no es si hay potencia de cómputo, sino cuándo las aplicaciones de IA podrán formar un ciclo comercial cerrado, cubriendo la inversión en infraestructura con los ingresos de las aplicaciones." La desaceleración del gasto de capital no significa que la industria haya llegado a su techo. En los últimos dos años, la industria de IA competía por "quién invertía más", pero el enfoque actual del mercado de capitales se ha desplazado gradualmente del tamaño del gasto de capital en sí mismo hacia la eficiencia de la inversión.
Chen Jun, subdirector general y analista jefe de Sigmaintell, dijo a los periodistas que el ciclo cerrado de la inversión en potencia de cómputo es una parte indispensable del ciclo cerrado de inversión en infraestructura de IA, y también es el problema central que los proveedores de nube globales deben resolver en el futuro cercano. Predijo que la inversión en infraestructura de IA pasará gradualmente de una expansión extensiva a una fase de mejora de la eficiencia. Los principales proveedores de nube serán más cautelosos al adquirir hardware como almacenamiento, pero esto no cambiará la dirección de la inversión a largo plazo.
Sigmaintell estima que la inversión global en infraestructura de IA mantendrá un crecimiento de dos dígitos de 2024 a 2028. Entre ellos, el crecimiento interanual de la inversión en 2026 seguirá siendo del 51%. Aunque es inferior al crecimiento del 104% en 2025, todavía está en una fase de expansión acelerada. Se espera que en 2027 y 2028 el crecimiento sea del 15% y 11% respectivamente. Esto significa que la inversión en IA está pasando de un crecimiento explosivo a una fase de desarrollo más sostenible, en lugar de entrar en un ciclo de recesión. Esta tendencia también se refleja en los movimientos más recientes de los gigantes tecnológicos globales. Justo cuando el mercado se preocupaba por el techo del gasto de capital en IA, Samsung Electronics y SK Hynix de Corea del Sur anunciaron recientemente que invertirán alrededor de 475,5 billones de wones en Corea del Sur en el futuro, aumentando las apuestas en negocios relacionados con IA como semiconductores, IA física y centros de datos. Empresas de Internet chinas como Alibaba y Tencent también han reiterado recientemente que continuarán aumentando el gasto de capital en IA, y el despliegue de capacidad informática nacional sigue avanzando.
Y según varios corredores de bolsa, Meta alquilar potencia de cómputo es esencialmente optimizar el retorno de capital, no reducir la inversión. Everbright Securities dijo que la incursión de Meta en el alquiler externo de potencia de cómputo es una optimización de la estructura del gasto de capital en potencia de cómputo, y existe presión especulativa a corto plazo sobre la valoración. La lógica subyacente de Meta para ingresar en la nube es crear nuevos canales de monetización para su enorme inversión en infraestructura de IA. Anteriormente, el problema central cuestionado por el mercado era el enorme gasto de capital en IA y cuándo se convertiría en ganancias. Con la apertura del negocio de nube, los clústeres de GPU de Meta pasan de ser una "carga de costos pura" a "activos generadores de ingresos". La monetización de la capacidad informática en momentos de inactividad amortigua directamente los costos de depreciación y mantenimiento. Esta medida mejorará efectivamente las expectativas del mercado sobre su flujo de caja futuro. "El alquiler de potencia de cómputo es un medio de optimización de recursos, no cambia los planes de expansión a mediano y largo plazo, pero las expectativas de expansión pueden converger por etapas."
Según Zuckerberg en la reunión de accionistas, la empresa tiene la capacidad de alquilar parte de sus recursos informáticos a terceros, lo que indica que la capacidad de monetización externa se ha convertido en una garantía de flujo de caja para que Meta continúe expandiendo su inversión en IA. Everbright Securities cree que el modelo de negocio del alquiler de potencia de cómputo de IA está obteniendo la mejor validación posible. La entrada directa de Meta valida indirectamente el alto retorno actual: refiriéndose a xAI alquilando potencia de cómputo a Anthropic, con un alquiler mensual de 12,5 mil millones de dólares, el ROI implícito podría recuperar el Capex en dos años. Los últimos datos de Open Router de junio muestran que del 21/6 al 28/6, el volumen total semanal de tokens a nivel mundial alcanzó un nuevo máximo de 46,7 billones, un aumento del 0,2% intermensual. La situación actual de oferta insuficiente no ha cambiado. Tianfeng Securities cree que Meta incursionando en la nube de IA no equivale a admitir un exceso generalizado de GPU. Es más probable que esté colocando potencia informática de IA de diferentes generaciones en diferentes usos económicos. Los recursos más nuevos, como GB200/GB300/Rubin, se priorizan para el entrenamiento de modelos de próxima generación; la generación anterior H100/H200 se destina más a inferencia y venta externa de potencia de cómputo. Al mismo tiempo, Google no pudo satisfacer completamente la demanda de Meta de acceso a Gemini debido a limitaciones de capacidad, lo que indica que la capacidad de inferencia de modelos de vanguardia y de alta calidad sigue siendo escasa. "Por lo tanto, este no es el fin de las transacciones de Capex en IA, sino la evolución de un modelo de negocio de infraestructura que solo quema dinero a una plataforma de activos facturable. El mercado no debería interpretar simplemente el alquiler o la venta externa de potencia de cómputo de Meta como el fin de la demanda de potencia informática de IA." Tianfeng Securities dijo que para la cadena de suministro de hardware, lo que realmente necesita observarse no es si Meta alquila potencia de cómputo, sino si el uso real de tokens de OpenAI y Anthropic, y la tasa de crecimiento de ARR, continúan aumentando. Si el ARR y el uso de tokens de las empresas de modelos continúan creciendo, y el Capex de los hyperscalers no se reduce sustancialmente, entonces la línea principal del hardware aún se mantiene. Sin embargo, en la entrevista, Ablikim Ablimit también planteó otro tema que merece atención: actualmente, el poder de la oferta en la industria de IA sigue siendo relativamente fuerte, y el ciclo de oferta y demanda de la industria aún no se ha completado completamente. Este juicio también es un consenso entre los expertos de la industria.
He Hui, director de análisis de semiconductores de Omdia en la región de China, dijo a los periodistas que el desarrollo de grandes modelos no se ha detenido, y los proveedores de nube también están buscando modelos de negocio que puedan monetizarse. La fuente de Unigroup cree que la industria de IA eventualmente debe volver a la comercialización en sí misma. "En las primeras etapas del desarrollo de Internet, también experimentamos una fase donde la infraestructura iba por delante y los modelos de negocio iban rezagados. La IA también debe encontrar en el futuro escenarios industriales que puedan generar ganancias sostenibles, formando un ciclo comercial cerrado donde los ingresos cubran la inversión."
Desde la perspectiva de la industria, el enfoque actual no debería ser si la IA continuará invirtiendo, sino cuándo la infraestructura de IA, valorada en cientos de miles de millones de dólares, podrá entrar en una nueva fase de autogeneración de ingresos y autociclo. Solo cuando la infraestructura, la capacidad del modelo y la comercialización de aplicaciones formen un ciclo positivo completo, la cadena de la industria de IA podrá realmente deshacerse del modelo de desarrollo que depende únicamente de la inyección de capital y entrar en un ciclo de crecimiento más saludable y sostenible.
