互联网电商行业点评报告

Meta入局AI云，算力租赁价值再验证

投资要点

事件：据彭博社7月1日报道，Meta正在制定云基础设施业务计划，拟对外出售AI计算能力和模型访问权限，潜在模式包括类似AWS Bedrock的模型托管/API调用，以及类似CoreWeave的底层AI算力容量租赁。

Meta切入云业务，验证AI算力资产具备外部变现价值：我们认为， Meta规划云业务的核心原因在于AI基础设施投入进入高强度阶段后，公司需要提高算力资产利用率、加快现金流回收，并为大规模AI资本支出提供更清晰的商业化解释。AI基础设施不再只是内部模型训练和产品迭代的成本中心，也可以在阶段性可调配时对外销售，形成更近端的收入和现金流回收。同时，Meta布局云业务并不意味着AI算力过剩。从自建算力看，公司仍在推进GW级AI数据中心建设；从外部租赁看，公司与CoreWeave、Nebius等厂商签订大额算力合同以采购第三方算力。Meta等头部科技公司正在将稀缺算力作为战略资源进行更高效配置。

算力租赁具备较高收入弹性，Meta算力商业化有望打开增量收入空间：算力租赁本质是高投入、高折旧的重资产业务。据我们测算，CSP出售 1GW高端AI算力的年化收入约150-200亿美元，NeoCloud收入区间约100-200亿美元；成本端，1GW数据中心容量成本约500-600亿美元，其中服务器、网络等计算设备是最大成本项，占比约 70%。在中性情形下，若年化收入达到175亿美元、初始投入控制在550亿美元、年化TCO约105亿美元，则1GW算力租赁对应年化经营利润为70亿美元，静态ROI约 12.7%。对于Meta而言，我们预计其中短期实际可对外出售算力约1-1.5GW，若按约1.5kW/张系统级功耗折算，对应约67-100万张H100/H200等效算力。在中性情形下，若可出租算力达到 1.25GW、按需单价为5.0美元/GPU小时、折扣后实现率为 55%，则Meta算力租赁年化收入约201亿美元。若进一步叠加模型API、托管推理和企业级AI服务，收入可提升 20%-60%。

投资建议：Meta拟对外出售算力说明在大模型训练、多模态模型迭代、 Agent工作流、企业级AI应用和推理需求持续增长的背景下，高质量 AI算力仍具备稀缺性和外部变现价值。后续建议重点关注：1）具备AI云平台化能力和外部变现能力的平台型公司，包括 Meta、Microsoft、 Google、Amazon等；2）海外算力和存储产业链，包括Nvidia、Broadcom、 Marvell、Micron、SK Hynix、Dell、Lenovo等；3）具备大客户合同、融资能力和交付能力的NeoCloud龙头，包括CoreWeave、Nebius等。

增持（首次）

风险提示：AI算力需求不及预期；算力租赁价格下降；行业竞争加剧。

2026年07月08日

证券分析师 张良卫

执业证书：S0600516070001

021-60199793

zhanglw@dwzq.com.cn

证券分析师 张家琦

执业证书：S0600521070001

zhangjiaqi@dwzq.com.cn

证券分析师 欧子兴

执业证书：S0600525110002

ouzx@dwzq.com.cn

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内容目录

1. Meta 拟对外开放 AI 算力与模型服务 ...4

1.1. Meta 为什么拟切入云业务 ...4

1.2. Meta 云业务并不意味着 AI 算力过剩 ...6

1. AI 算力租赁商业化测算 ...7

2.1. 1GW AI 算力租赁的收入、成本和投资回报测算 ...7

2.2. Meta 出租算力能获得多少收入 ...8

1. Meta 切入云业务对 CSP 和 NeoCloud 的影响 ...9

1. 投资建议 ...10

1. 风险提示 ...10


图表目录

图 1: Meta 云业务潜在发展方向 ...4

图 2: Meta 资本支出（亿美元）与同比增速（%） ...5

图 3: Meta 广告收入（亿美元）与同比增速（%） ...5

图 4: 不同厂商 AI 算力租赁年化收入对比（十亿美元/GW） ...7

表 1: Meta 算力租赁合约（25 年 8 月-26 年 4 月） ...6

表 2: CSP 1GW AI 算力租赁投资回报测算 ...8

表 3: Meta 算力租赁收入测算 ...8


1. Meta拟对外开放AI算力与模型服务

事件：据彭博社7月1日报道，Meta正在制定云基础设施业务计划，拟对外出售AI计算能力和模型访问权限，与AWS、Azure、GCP等云计算龙头在AI基础设施和模型服务层面展开竞争。相关方案仍处于内部讨论阶段，尚未最终确认，潜在业务方向可能包括两类：1）模型即服务：类似AWSBedrock的模型托管和API调用模式，Meta可能基于自有及外部采购的AI基础设施，向第三方开发者开放其托管模型的访问权限，包括自研MuseSpark等模型，并按使用量计费；2）裸算力租赁：类似CoreWeave等NeoCloud厂商的模式，Meta可能直接向外部客户出售底层AI计算容量访问权限。此前，MetaCEO扎克伯格曾在股东大会上表示，出售冗余算力或推出API服务确实是一个可选方向，并透露几乎每周都有不同公司主动联系Meta，希望Meta提供API服务，或以高于Meta自身采购成本的溢价购买算力。

图1：Meta云业务潜在发展方向


数据来源：Bloomberg，东吴证券研究所

1.1. Meta为什么拟切入云业务

我们认为，Meta规划云业务的核心原因是公司在AI基础设施投入进入高强度阶段后，开始系统性思考如何提高算力资产利用率、加快现金流回收，并为大规模AI资本支出提供更清晰的商业化解释。市场对MetaAI投入的主要担忧在于，资本开支和折旧压力快速上升，但MetaAI模型、个人超级智能体等新业务的收入兑现周期较长，投资者难以判断大规模AI资本开支的中长期回报。

广告业务仍是MetaAI算力投入的基本盘，但难以单独解释未来更高强度AI资本支出。过去几年，Meta持续将AI应用于广告推荐、内容推荐和生成式广告工具，推动推荐模型规模、广告匹配效率和广告主投放效果提升。FY26Q1，Meta广告收入达550


亿美元，同比增长 33%，广告展示总数同比增长 19%，广告单价同比增长 12%，用户粘性、广告负载优化和广告效果改善共同支撑广告变现提升。但从边际角度看，广告业务对新增AI算力的消化能力仍需观察。新增GPU投入能否继续带来足够的广告曝光、转化效率和广告单价改善，仍存在不确定性。

自研模型不及预期也加大了市场对AI投入回报周期的担忧。与OpenAI、Google、 Anthropic等头部模型厂商相比，Meta虽然在开源生态、社交分发入口和广告场景上具备优势，但其自研模型在性能、商业化闭环等方面仍有待验证。Meta最新前沿模型Muse Spark在多模态理解、健康问答和智能体任务方面的表现具有竞争力，但与最前沿模型仍有差距。独立测评机构ValsAI首席执行官指出，编程能力仍是Muse Spark的明显短板。此外，据Business Insider报道称，扎克伯格在内部会上承认AI Agent技术进展慢于预期，并希望未来3-6个月看到更明显回报。

Meta拟切入云业务，为AI基建投入提供了新的解释框架。AI基础设施不再只是支撑内部模型训练和产品迭代的成本中心，也可以在阶段性可调配时对外销售，形成更近端的收入和现金流回收。随着内部训练、推理、模型接口、外部算力租赁和AI应用共享同一套基础设施，Meta可以将AI基建从单一内部用途转化为多用途算力资产池，在不同业务场景之间动态调度容量，减少阶段性闲置，并让已投入的GPU和数据中心资产更快产生收入，从而改善资本回报。

从算力代际配置看，Meta也可能将不同代际AI算力匹配到不同经济用途。最新一代GB200、GB300、Rubin等高性能集群，具备更高互联带宽、更大显存容量和更强训练效率，更适合优先服务下一代前沿大模型训练、Meta超级智能实验室等战略级内部项目。上一代H100、H200等算力虽然在最前沿训练中的边际效率相对下降，但仍可用于推理、模型微调、企业专属集群和外部算力销售。AI算力资产可以从高端训练资产逐步下沉为推理和租赁资产。通过这种分层调度，Meta有望延长GPU资产生周期，形成内部AI需求支撑长期投入、外部算力销售改善中短期收入和现金流回收、模型与智能体服务打开中长期应用变现空间的商业闭环。

图2：Meta资本支出（亿美元）与同比增速（%）


图3：Meta广告收入（亿美元）与同比增速（%）

数据来源：Meta财报，东吴证券研究所


数据来源：Meta财报，东吴证券研究所


1.2. Meta云业务并不意味着AI算力过剩

Meta布局云业务并不代表AI算力已经过剩，反而说明头部科技公司正在将稀缺算力作为战略资源进行更高效配置。从自建算力看，Meta仍在持续推进GW级AI数据中心建设。其中，Prometheus容量超1GW，计划于2026年上线；Hyperion则具备更大扩展空间，未来几年有望扩展至约5GW。除新建项目外，Meta已经在美国、欧洲和亚洲形成较成熟的数据中心网络，为后续AI训练、推理和产品化落地提供基础设施支撑。从外部算力租赁看，Meta仍在大规模采购第三方AI算力。26年4月，Meta与CoreWeave新签约210亿美元算力合同，协议持续至2032年，叠加此前142亿美元协议，双方合作总额约352亿美元。另一家NeoCloud厂商，Nebius，将在27年初起向Meta提供120亿美元的专属算力容量，同时Meta保留最高150亿美元追加采购空间，潜在总额可达270亿美元。据SemiAnalysis报道，26H1Meta已在云和托管领域签约超过5GW容量；自24年初以来至26H1，Meta累计签署近10GW相关算力合同。

表1：Meta算力租赁合约（25年8月-26年4月）

时间

云厂商

合约状态

金额

期限

主要内容

25年8月

谷歌云

已签署

超过100亿美元

6年

Meta将使用谷歌云的服务器、存储、网络及其他服务，以补充其AI和云基础设施需求

25年9月

CoreWeave

已签署

最高约142亿美元

至31年12月，可拓展至32年

CoreWeave向Meta提供云计算容量，属于双方23年12月MSA框架下的新订单

25年9月

甲骨文

洽谈中

约200亿美元

多年期

甲骨文拟向Meta提供AI模型训练和部署所需算力容量，作为Meta现有云服务商之外的补充

25年11月

Nebius

已签署

约30亿美元

5年

Nebius为Meta提供AI基础设施/高性能计算

26年3月

Nebius

已签署

最高约270亿美元

5年，27年初开始交付

Nebius向Meta提供120亿美元专用容量，此外Meta承诺未来5年购买Nebius部分集群中未被第三方消化的额外容量，最高150亿美元

26年4月

CoreWeave

已签署

约210亿美元

至32年12月

CoreWeave继续向Meta提供AI云容量，用于扩展AI推理等工作负载

数据来源：CoreWeave，Nebius，Reuters，CNA，东吴证券研究所


2. AI算力租赁商业化测算

2.1. 1GWAI算力租赁的收入、成本和投资回报测算

算力租赁是一门高投入、高折旧的重资产业务，其投资回报核心取决于单位算力收入能否覆盖高额初始投入、持续运维成本和折旧压力。收入端主要由GPU密度、单GPU小时价格、实际利用率和合同折扣率共同决定。公开按需价格通常代表理论收入上限，而真实商业合同更多采取长期承购、预留容量或包量采购形式，大客户会获得较高折扣，且实际利用率也难以长期维持 100%。据SemiAnalysis统计，不同类型算力合同的单位收入差异较大：NeoCloud5年期IaaS平均租赁价格约120亿美元/GW，B300按需价格租赁约290亿美元/GW，而部分高溢价大规模按需算力合同，例如SpaceX与Anthropic/Google相关合作，年化收入可达到约310/480亿美元/GW。我们基于GPU密度、单位算力价格和利用率假设测算：若1GW高端AI算力对应约75万张GPU，CSP折扣后GPU小时租金按3.2-3.6美元，利用率按70-85%测算，对应年化收入约150-200亿美元；NeoCloud折扣后GPU小时租金按2.2-3.5美元、利用率按70%-80%测算，对应年化收入约100-200亿美元。NeoCloud收入中枢通常低于CSP，主要是因为客户结构和合同形态不同：CSP客户池更大，可以在按需、短约、预留实例和企业承诺消费之间动态分配容量，平均实现价格和利用率更高；NeoCloud更依赖少数大客户的大规模专用集群和长期采购合同，为锁定现金流、支撑融资和提高确定性，通常需要给予更高折扣，客户集中度较高也使其更难通过跨客户调度持续维持高利用率。

图4：不同厂商AI算力租赁年化收入对比（十亿美元/GW）


数据来源：SemiAnalysis，东吴证券研究所

成本端，服务器、网络等计算设备是最大成本项。据英伟达黄仁勋介绍，建设1GW


数据中心容量的成本在500-600亿美元，其中350亿左右直接用于采购英伟达的AI芯片和系统。若按500亿美元计算，假设服务器、网络等计算设备约占 70%，对应约350亿美元；土地、机房外壳、电力接入等基础设施约占 30%，对应约150亿美元。计算设备按4-6年折旧，基础设施按15年左右折旧，叠加电力与运维费用等，1GW高端AI算力的年化TCO约90-120亿美元。对于CSP而言，1GW高端AI算力租赁在不同假设下投资回报差异较大。中性情形下，若年化收入达到175亿美元、初始投入为550亿美元、年化TCO为105亿美元，则年化经营利润约70亿美元，ROI约 12.7%。乐观情形下，若年化收入达到200亿美元、初始投入控制在500亿美元、年化TCO降至90亿美元，则年化经营利润约110亿美元，ROI约 22%。

表2：CSP1GWAI算力租赁投资回报测算

情景

年化收入

初始投入成本

年化TCO

年化经营利润

ROI

保守

150亿美元

600亿美元

120亿美元

30亿美元

5.0%

中性

175亿美元

550亿美元

105亿美元

70亿美元

12.7%

乐观

200亿美元

500亿美元

90亿美元

110亿美元

22.0%

数据来源：SemiAnalysis，华尔街见闻，OpenAI，36氪，EpochAI，东吴证券研究所，ROI为静态

2.2. Meta出租算力能获得多少收入

Meta最可能出租的是存量H100、H200集群。根据前文分析，H100、H200在训练模型时经济性明显下滑，但仍可用于推理、微调及外部商业化租赁。理论上，Meta未来具备出租数GWAI算力的潜在能力，但考虑到内部AI推理需求、峰值冗余和云服务化能力建设仍会占用大量算力，实际可出售的算力更可能是阶段性冗余。我们预计，Meta中短期实际可对外出售算力约1-1.5GW；若按约1.5kW/张H100或H200系统级功耗折算，对应约67-100万张H100/H200。参考CoreWeave价格，H100按需价格约6.16美元/GPU小时，H200约6.31美元/GPU小时。假设中性情形下，Meta可对外出租1.25GW算力，按需单价约5美元/GPU小时，并考虑合同折扣、实际可用率、维护停机和调度损耗后，收入实现率为 55%，对应年化收入约201亿美元。

表3：Meta算力租赁收入测算

情景

可出租算力

对应H100/H200数量

按需单价

折扣后实现率

年化收入

保守

1GW

67万张

3.5美元/GPU小时

50%

102亿美元

中性

1.25GW

83万张

5.0美元/GPU小时

55%

201亿美元

乐观

1.5GW

100万张

6.5美元/GPU小时

60%

342亿美元

数据来源：CoreWeave，Nebius，英伟达，东吴证券研究所，按8760小时/年计算


若进一步考虑模型API服务，Meta的算力商业化收入可能高于单纯GPU小时租赁。若Meta与模型厂商合作，将算力进一步打包为模型API、托管推理和企业级AI服务，则可在底层算力租赁收入之上获得平台服务费、推理托管费和收入分成。假设模型 API服务相较传统GPU租赁分别带来 20%/40%/60%的收入增量，则中性情形下，Meta对外算力商业化年收入可提升至241/281/322亿美元。

3. Meta切入云业务对CSP和NeoCloud的影响

Meta入局对CSP短期冲击有限。完整云业务的壁垒不只是底层GPU，还包括全球可用区、企业销售体系、数据库、存储、安全、计费、开发者生态和长期运维经验，因此Meta短期内难以复制AWS、Azure、GCP的通用云平台能力。但Meta的优势也非常明确：公司拥有庞大的广告主生态、社交分发入口、海量中小商家触点，以及长期积累的推荐系统和AI应用经验。如果Meta将算力、模型接口、广告工具和营销智能体结合起来，可切入广告营销、内容生成、商家服务等垂直AI云场景。因此，Meta对CSP的影响更可能是在AI应用入口和垂直场景层面带来新的竞争压力。

对NeoCloud而言，Meta入局是对算力租赁商业模式的正向验证。如果AI算力租赁已经明显过剩，Meta没有必要一边大规模自建和外采算力，一边再考虑对外销售算力。恰恰是因为高质量GPU算力仍然稀缺、价格仍有支撑、客户仍愿意为快速交付和弹性容量支付溢价，Meta才有动力将部分算力资产外部化，提高资产利用率和现金流回收效率。更重要的是，Meta目前仍在通过CoreWeave、Nebius等外部供应商扩容，说明NeoCloud仍是大厂获取弹性算力、补充自建节奏缺口和加快交付的重要工具。

长期看，NeoCloud将面临更强的大厂定价压力。现阶段NeoCloud的核心价值在于，当AI算力紧缺、超大规模云厂商自建周期较长、内部调度无法及时满足需求时，凭借更快的数据中心上线速度、更灵活的GPU集群交付和更强的项目执行能力，承接Meta、Microsoft、Google、OpenAI等大客户订单。但当Meta等资金成本更低、客户资源更广、供应链能力更强的平台型公司开始对外销售算力时，单纯依赖GPU转租的商业模式将面临利润率压缩和客户议价能力下降的压力。我们认为，只有具备平台化能力的NeoCloud厂商，才能在长期竞争中保留价值。一方面，厂商需要掌握长期电力资源、稳定大客户合同、低成本融资和高质量集群运维能力；另一方面，也需要从单纯GPU转租，进一步延伸至调度平台、开发者工具、模型服务、企业级运维和行业解决方案。


4. 投资建议

Meta切入云业务进一步验证AI算力租赁的商业价值，AI基础设施仍是海外科技主线中确定性较强的投资方向。我们认为，Meta拟对外出售算力，并不意味着AI算力已经过剩，反而说明在大模型训练、多模态模型迭代、Agent工作流、企业级AI应用和推理需求持续增长的背景下，高质量AI算力仍具备稀缺性和外部变现价值。对Meta而言，云业务有望推动AI基础设施从单一成本中心转向可产生收入和现金流的算力资产，进而缓解市场对AI资本支出、折旧压力和自由现金流的担忧。从产业影响看，Meta入局短期内有助于验证NeoCloud的需求基础和定价逻辑，长期则可能推动行业从单纯GPU租赁走向平台化AI基础设施竞争。后续建议重点关注三大方向：1）具备AI云平台化能力和外部变现能力的平台型公司，包括Meta、Microsoft、Google、Amazon等；2）海外算力和存储产业链，包括Nvidia、Broadcom、Marvell、Micron、SKHynix、Dell、Lenovo等；3）具备大客户合同、融资能力和交付能力的NeoCloud龙头，包括CoreWeave、Nebius等。

5. 风险提示

1) AI算力需求不及预期；

2) 算力租赁价格下降；

3) 行业竞争加剧。


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东吴证券投资评级标准

投资评级基于分析师对报告发布日后6至12个月内行业或公司回报潜力相对基准表现的预期（A股市场基准为沪深300指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500指数，新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的），北交所基准指数为北证50指数），具体如下：

公司投资评级：

买入：预期未来6个月个股涨跌幅相对基准在 15%以上；

增持：预期未来6个月个股涨跌幅相对基准介于 5%与 15%之间；

中性：预期未来6个月个股涨跌幅相对基准介于-5%与 5%之间；

减持：预期未来6个月个股涨跌幅相对基准介于-15%与-5%之间；

卖出：预期未来6个月个股涨跌幅相对基准在-15%以下。

行业投资评级：

增持：预期未来6个月内，行业指数相对强于基准 5%以上；

中性：预期未来6个月内，行业指数相对基准-5%与 5%；

减持：预期未来6个月内，行业指数相对弱于基准 5%以上。

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