#Meta卖算力引发存储股大跌 A Meta "vende capacidade computacional" abala o mercado de IA: excesso de capacidade ou pânico exagerado?

Uma notícia sobre a Meta desencadeou um debate acirrado sobre o futuro da infraestrutura de IA nos mercados de capitais globais. Atualmente, a Meta está planejando oferecer serviços de computação de IA para clientes externos e considera alugar parte de sua capacidade computacional ociosa de IA para melhorar a utilização de sua infraestrutura de IA. Isso significa que a gigante da internet, que antes dependia principalmente de seu negócio de publicidade para absorver os investimentos em IA, está começando a tentar transformar seus enormes clusters de GPU diretamente em serviços de nuvem vendáveis, na esperança de encontrar novos caminhos de retorno para seus gastos de capital em IA, que continuam elevados. O mercado deu precificações imediatamente divergentes.
Na segunda-feira, 1º de julho, as ações da Meta subiram 8,8%, com um aumento de valor de mercado de cerca de US$ 127 bilhões em um único dia. Do outro lado, a cadeia de capacidade computacional, considerada beneficiária da infraestrutura de IA, sofreu pressão coletiva. CoreWeave e Nebius caíram 13,92% e 17,01%, respectivamente. Ações de chips de memória, como SanDisk e Micron Technology, caíram mais de 10%. O sentimento se espalhou para outros mercados. Em 2 de julho, a Samsung Electronics e a SK Hynix, da Coreia do Sul, caíram 9,06% e 14,57%, respectivamente. Na bolsa chinesa A, ações de chips de memória, módulos ópticos, PCBs e outras partes da cadeia de IA também recuaram amplamente. Gigadevice caiu ao limite, e várias ações, como Eoptolink, Montage Technology e Longsys, caíram mais de 10%.
Em comparação com as flutuações de preços das ações, o maior abalo veio do sentimento do mercado. Nos últimos dois anos, impulsionadas pela IA generativa, as gigantes tecnológicas globais iniciaram uma competição de gastos de capital sem precedentes. De Meta, Microsoft, Google, a Amazon, OpenAI e xAI, a competição por grandes modelos impulsionou a expansão contínua de GPUs, HBM, redes de alta velocidade e data centers globalmente, tornando a infraestrutura de IA uma das principais teses de investimento nos mercados de capitais globais.
Agora, o movimento da Meta de tentar alugar capacidade computacional para terceiros é visto pelos investidores como um sinal: se até mesmo um dos maiores compradores de GPU do mundo começa a buscar vender capacidade computacional "excedente", isso significa que a construção da infraestrutura de IA já atingiu um ponto de inflexão? A demanda por capacidade computacional, que cresceu fortemente nos últimos dois anos, está começando a mostrar riscos de excesso?

Por que a Meta desencadeou o debate sobre excesso de capacidade computacional O movimento da Meta é, essencialmente, um ajuste de modelo de negócios. Nos últimos anos, a Meta continuou comprando chips de IA em grande escala e construindo data centers. Seus investimentos em IA dependem principalmente da monetização indireta por meio do negócio de publicidade, melhorando a receita publicitária por meio do aumento da eficácia das recomendações de anúncios. Os relatórios financeiros mostram que, no quarto trimestre de 2025, a receita de publicidade ainda representava mais de 90% da receita total da Meta. Em comparação com o negócio de publicidade, a competição da Meta em grandes modelos não tem sido suave. Em termos de desenvolvimento de modelos, a Meta tem ajustado continuamente sua estratégia de IA no último ano e realizado várias rodadas de reestruturação organizacional. Sob a pressão competitiva de Google Gemini, OpenAI, entre outros, a Meta começou a explorar mais formas de monetização de seus ativos de IA. Vender ou alugar capacidade computacional tornou-se, assim, uma nova opção.
Na verdade, a Meta não é a primeira empresa a fazer isso. Anteriormente, a xAI, de Elon Musk, também alugou parte da capacidade computacional de seu supercomputador Colossus para clientes como Anthropic e Google, a fim de aumentar a utilização da GPU. No entanto, a preocupação do mercado veio em seguida. Muitos investidores acreditam que, se as principais empresas de internet começarem a alugar capacidade computacional, isso significa que grande parte das GPUs adquiridas anteriormente pode já estar ociosa. A lógica de "expansão contínua" de que a cadeia da IA dependia pode mudar. Portanto, as primeiras a serem vendidas foram ações de hardware de IA, como HBM, memória e módulos ópticos.
No entanto, várias pessoas do setor entrevistadas discordam do julgamento de "excesso total de capacidade computacional". Um responsável do departamento de marketing da Jiuzhang Yunji disse ao repórter que o problema atual não é excesso absoluto, mas "desalinhamento estrutural". "Se o excesso se refere a capacidade computacional de uso geral de baixo nível, centros de computação inteligente sem cenários de aplicação, então localmente há realmente excesso. Mas, se se refere a capacidade computacional inteligente de alto nível que possa suportar treinamento e inferência de grandes modelos, capacidade computacional operacional que possa ser agendada por demanda, então ainda está longe de ser suficiente." Citando dados do setor, a pessoa disse que atualmente a taxa média de utilização efetiva de capacidade computacional em clusters de computação inteligente é inferior a 20%, mas a lacuna de capacidade computacional de alto nível para suportar o treinamento de grandes modelos é de cerca de 40%. Atualmente, do ponto de vista do setor, a capacidade computacional de treinamento está em estado de oferta insuficiente.
Abulikemu Abulimiti, vice-presidente do Lenovo Group e diretor de estratégia chefe da Lenovo China, também disse ao repórter que, seja na China ou no exterior, a demanda por capacidade computacional de IA ainda tem grande espaço para crescimento a longo prazo, e atualmente não há excesso de capacidade. Ele acredita que os produtos de IA maduros voltados para o consumidor ainda são limitados, e a comercialização de IA empresarial do lado B está apenas começando. As revoluções da produtividade ao longo da história eventualmente liberaram demanda principalmente do lado industrial, não do lado do consumo. Portanto, a demanda futura por capacidade computacional de IA ainda tem grande espaço para crescimento.
Uma fonte interna da Lenovo havia revelado anteriormente que atualmente os servidores de IA da empresa ainda estão em estado de oferta insuficiente, com cerca de 150 bilhões de yuans em pedidos pendentes. Devido à escassez de fornecimento de chips principais como GPUs, alguns pedidos ainda precisam esperar na fila para entrega. Uma fonte interna do grupo Unisplendour também acredita que discutir "excesso" agora é prematuro. "O verdadeiro problema não é se há capacidade computacional, mas quando as aplicações de IA poderão formar um ciclo comercial fechado, cobrindo os investimentos em infraestrutura com receitas de aplicações." A desaceleração dos gastos de capital não significa que o setor atingiu o pico Nos últimos dois anos, o setor de IA competiu em "quem investe mais", mas atualmente o foco do mercado de capitais mudou da escala dos gastos de capital para a eficiência do investimento.
Chen Jun, vice-gerente geral e analista-chefe da Sigmaintell, disse ao repórter que o ciclo fechado de investimento em capacidade computacional é uma parte indispensável do ciclo fechado de investimento em toda a infraestrutura de IA, e também é um problema central que as empresas globais de nuvem precisam resolver no futuro. Ele prevê que, no futuro, os investimentos em infraestrutura de IA passarão gradualmente de expansão extensiva para uma fase de melhoria de eficiência. As principais empresas de nuvem serão mais cautelosas ao comprar hardware como armazenamento, mas isso não mudará a direção de investimento de longo prazo.
A Sigmaintell prevê que, entre 2024 e 2028, os investimentos globais em infraestrutura de IA ainda manterão crescimento de dois dígitos. Entre eles, em 2026, o crescimento anual do investimento ainda alcançará 51%, embora tenha diminuído em relação à taxa de crescimento de 104% em 2025, ainda está em fase de expansão acelerada. Em 2027 e 2028, o crescimento previsto é de 15% e 11%, respectivamente. Isso significa que o investimento em IA está passando de um crescimento explosivo para um estágio de desenvolvimento mais sustentável, e não entrando em um ciclo de declínio. Essa tendência também se reflete nos movimentos mais recentes das gigantes tecnológicas globais. No momento em que o mercado temia que os gastos de capital em IA atingissem o pico, a Samsung Electronics e a SK Hynix, da Coreia do Sul, anunciaram recentemente que investirão cerca de 4.755 trilhões de won na Coreia nos próximos anos, reforçando negócios relacionados a IA, como semicondutores, IA física e data centers. Empresas de internet chinesas, como Alibaba e Tencent, também reiteraram recentemente que continuarão a expandir os gastos de capital em IA, e a implantação de capacidade computacional doméstica continua avançando.
Para várias corretoras, o aluguel de capacidade computacional pela Meta é essencialmente uma otimização do retorno de capital, não uma redução de investimento. O Everbright Securities afirma que o teste da Meta com aluguel externo de capacidade computacional é uma otimização da estrutura de gastos de capital, e há pressão de jogos de curto prazo na avaliação. A lógica subjacente da Meta ao entrar na computação em nuvem é criar um novo canal de monetização para seus enormes investimentos em infraestrutura de IA. Anteriormente, a questão central questionada pelo mercado sobre a Meta era: os gastos de capital em IA são muito altos, quando se converterão em lucros? Com a abertura do negócio de nuvem, o cluster de GPU da Meta passou de um "fardo de custo puro" para um "ativo gerador de receita". A monetização da capacidade computacional ociosa reduz diretamente os custos de depreciação e operação, o que efetivamente impulsionará as expectativas do mercado em relação ao fluxo de caixa futuro da empresa. "O aluguel de capacidade computacional é uma ferramenta de otimização de recursos, não altera o plano de expansão de médio a longo prazo, mas as expectativas de expansão podem convergir temporariamente."
De acordo com a declaração de Zuckerberg na assembleia de acionistas, a empresa tem a capacidade de alugar parte de seus recursos computacionais para terceiros, o que mostra que a capacidade de monetização externa já se tornou uma garantia de fluxo de caixa para apoiar a Meta a continuar expandindo seu investimento em IA. O Everbright Securities acredita que o modelo de negócios de aluguel de capacidade computacional de IA está recebendo o endosso mais forte. A entrada da Meta no jogo confirma indiretamente o alto retorno atual: referindo-se ao aluguel de capacidade computacional da xAI para a Anthropic, com um aluguel mensal de US$ 12,5 bilhões/mês, o ROI implícito pode recuperar o Capex em dois anos. Os dados mais recentes do Open Router de junho mostram que, de 21/06 a 28/06, o total semanal global de tokens atingiu um novo recorde de 46,7 trilhões, um aumento de 0,2% em relação ao mês anterior. A situação atual de oferta insuficiente não mudou. A TF Securities acredita que a Meta fazer IA em nuvem não significa reconhecer que há excesso generalizado de GPUs. É mais provável que esteja colocando capacidade computacional de IA de diferentes gerações em diferentes usos econômicos. Os recursos mais recentes, como GB200/GB300/Rubin, priorizam o treinamento da próxima geração de modelos; a geração anterior de H100/H200 é mais voltada para inferência e vendas externas de capacidade computacional. Ao mesmo tempo, o Google, devido a restrições de capacidade, não conseguiu atender totalmente às necessidades da Meta de acesso ao Gemini, o que, por sua vez, mostra que modelos de ponta e capacidade de inferência de alta qualidade ainda estão apertados. "Portanto, este não é o fim das transações de Capex de IA, mas a evolução do modelo de negócios de infraestrutura puramente queimadora de dinheiro para ativos de plataforma que podem ser cobrados. O mercado não deve interpretar simplesmente o aluguel externo de capacidade computacional pela Meta como o pico da demanda por capacidade computacional de IA." A TF Securities afirma que, para a cadeia de hardware, o que realmente precisa ser observado não é "se a Meta aluga capacidade computacional" em si, mas se o uso real de tokens e a taxa de crescimento do ARR da OpenAI e Anthropic continuam subindo. Se o ARR e o uso de tokens das empresas de modelo continuarem crescendo, e o Capex dos hyperscalers não for substancialmente reduzido, então a tese principal de hardware ainda se mantém. No entanto, na entrevista, Abulikemu Abulimiti também levantou outra questão que merece atenção: atualmente, o poder de fala do lado da oferta no setor de IA ainda é relativamente forte, e o ciclo de oferta e demanda do setor ainda não foi totalmente liberado. Esse julgamento também está em consenso com as pessoas do setor.
He Hui, diretor de análise de semicondutores da Omdia China, disse ao repórter que o desenvolvimento de grandes modelos não parou, e as empresas de nuvem também estão procurando modelos de negócios que possam ser monetizados. A pessoa do grupo Unisplendour acredita que o setor de IA, no final, deve retornar à comercialização em si. "No estágio inicial do desenvolvimento da internet, também passou por uma fase de infraestrutura primeiro, modelo de negócios depois. A IA também deve encontrar cenários industriais que possam realmente gerar lucros sustentáveis no futuro, formando um ciclo comercial fechado onde a receita cobre o investimento."
Do ponto de vista do setor, o foco atual não deve mais ser se a IA continuará a ser investida, mas quando a infraestrutura de IA de centenas de bilhões de dólares poderá entrar em uma nova fase de autossustentabilidade e autofinanciamento. Somente quando a infraestrutura, a capacidade do modelo e a comercialização de aplicativos formarem um ciclo positivo completo, a cadeia da IA poderá realmente se livrar do modelo de desenvolvimento que depende apenas de investimento de capital e entrar em um ciclo de crescimento mais saudável e sustentável.