#Meta卖算力引发存储股大跌 Meta "vende poder de cómputo" sacude el mercado de IA: ¿exceso de capacidad o pánico exagerado?



Una noticia sobre Meta ha desatado un intenso debate en los mercados de capitales globales sobre el futuro de la infraestructura de IA. Actualmente, Meta planea ofrecer servicios de computación de IA a clientes externos y está considerando alquilar parte de su capacidad de cómputo de IA inactiva 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, ahora comienza a intentar convertir directamente sus enormes clústeres de GPU en servicios en la nube comercializables, con la esperanza de encontrar nuevas vías de retorno para sus continuos y elevados gastos de capital en IA. El mercado reaccionó de inmediato con valoraciones divergentes.

El 1 de julio, hora local, las acciones de Meta subieron un 8,8%, aumentando su capitalización de mercado en aproximadamente 127 mil millones de dólares en un solo día. Mientras tanto, la cadena de la industria de capacidad 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 bajaron más de un 10%. El sentimiento se extendió luego a otros mercados. El 2 de julio, Samsung Electronics y SK Hynix de Corea del Sur cayeron un 9,06% y un 14,57% respectivamente. En el mercado de acciones A de China, la cadena de la industria de IA, como chips de almacenamiento, módulos ópticos y PCB, también experimentó una corrección generalizada, con GigaDevice cayendo al límite diario, y múltiples acciones como Xinyisheng, Montage Technology y Jiangbo Long cayendo más del 10%.

En comparación con las fluctuaciones de las acciones, la mayor turbulencia provino del sentimiento del mercado. En los últimos dos años, impulsados por la IA generativa, los gigantes tecnológicos globales han iniciado una carrera de gastos de capital sin precedentes. Desde Meta, Microsoft y Google hasta Amazon, OpenAI y xAI, la competencia de modelos grandes ha impulsado la expansión continua de GPU globales, HBM, redes de alta velocidad y centros de datos, convirtiendo la infraestructura de IA en una de las líneas de inversión más importantes en los mercados de capitales globales.

Ahora, el intento de Meta de alquilar capacidad de cómputo a clientes externos es visto por los inversores como una señal: si uno de los mayores compradores de GPU del mundo comienza a buscar vender su capacidad de cómputo "excedente", ¿significa esto que la construcción de infraestructura de IA ha llegado a un punto de inflexión? ¿Está comenzando a aparecer un riesgo de exceso en la demanda de capacidad de cómputo, que ha crecido rápidamente en los últimos dos años?

Por qué Meta desencadenó el debate sobre el exceso de capacidad de cómputo La acción de Meta es, en esencia, un ajuste en su modelo de negocio. En los últimos años, Meta ha seguido comprando a gran escala chips de IA y construyendo centros de datos. Su inversión en IA depende principalmente de la monetización indirecta a través de su negocio publicitario, mejorando la efectividad de las recomendaciones de anuncios para aumentar los ingresos publicitarios. Los informes financieros muestran que en el cuarto trimestre de 2025, los ingresos publicitarios aún representaban más del 90% de los ingresos totales de Meta. En comparación con el negocio publicitario, Meta no ha tenido éxito en la competencia de modelos grandes. En el desarrollo de modelos, Meta ha estado ajustando continuamente su estrategia de IA durante el último año, realizando múltiples reestructuraciones organizativas. Bajo la presión competitiva de Google Gemini y OpenAI, Meta ha comenzado a explorar más formas de monetizar sus activos de IA. Vender o alquilar capacidad 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 de cómputo de su superclúster Colossus a clientes como Anthropic y Google para mejorar la utilización de las GPU. Sin embargo, esto ha generado preocupación en el mercado. Muchos inversores creen que si las empresas tecnológicas líderes comienzan a alquilar capacidad de cómputo, significa que una gran cantidad de GPU compradas anteriormente pueden estar inactivas, 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 los sectores de hardware de IA como HBM, almacenamiento y módulos ópticos.

Sin embargo, varios expertos de la industria entrevistados no están de acuerdo con la conclusión de un "exceso total de capacidad de cómputo". Un responsable del departamento de marketing de Jiuzhang Yunji declaró a los periodistas que el problema actual no es un exceso absoluto, sino un "desajuste estructural". "Si por exceso nos referimos a capacidad de cómputo general de baja gama y centros de cómputo inteligente sin escenarios de aplicación, entonces localmente sí existe un problema de exceso. Pero si nos referimos a capacidad de cómputo inteligente de alta gama que puede soportar el entrenamiento e inferencia de modelos grandes, y capacidad de cómputo operacional que se puede programar según la demanda, entonces todavía es insuficiente", dijo la fuente, citando datos de la industria que muestran que la tasa de utilización efectiva de la capacidad de cómputo en los clústeres de cómputo inteligente actualmente es en promedio inferior al 20%, pero la brecha en capacidad de cómputo de alta gama para soportar el entrenamiento de modelos grandes es de aproximadamente el 40%. Actualmente, la capacidad de cómputo para entrenamiento, desde la perspectiva de la industria, está en una situación de oferta insuficiente.

El vicepresidente de Lenovo Group y director estratégico jefe de Lenovo China, Ablikim·Ablimit, también declaró a los periodistas que, tanto en China como en el extranjero, la demanda de capacidad de cómputo de IA todavía tiene un gran espacio de crecimiento a largo plazo, y actualmente no hay exceso de capacidad de cómputo. Él cree que los productos de IA para el consumidor verdaderamente maduros todavía son limitados, mientras que la comercialización de IA empresarial a nivel B apenas está comenzando. La liberación de demanda que finalmente traen las revoluciones de las fuerzas productivas históricas proviene principalmente del lado industrial, no del lado del consumo, por lo que la demanda futura de capacidad de cómputo de IA todavía tiene un gran espacio de crecimiento.

Una fuente interna de Lenovo reveló anteriormente que los servidores de IA de la compañía todavía están en una situación de oferta insuficiente, con pedidos pendientes de entrega de aproximadamente 150 mil millones de yuanes. Debido a la escasez de suministro de chips centrales como GPU, algunos pedidos aún deben esperar en la cola para su entrega. Una fuente interna de ZTE también opinó que es demasiado temprano para hablar de "exceso" en este momento. "El verdadero problema no es si hay capacidad de cómputo, sino cuándo las aplicaciones de IA pueden formar un ciclo comercial cerrado, cubriendo la inversión en infraestructura con ingresos de aplicaciones."

La desaceleración del gasto de capital no significa que la industria haya alcanzado su punto máximo En los últimos dos años, la industria de IA competía en "quién invertía más", pero actualmente el enfoque del mercado de capitales ha pasado gradualmente de la escala de gastos de capital a la eficiencia de la inversión.

Chen Jun, subdirector general y analista jefe de Sigmaintell, declaró a los periodistas que el ciclo cerrado de inversión en capacidad de cómputo es un eslabón indispensable en el ciclo cerrado de inversión en infraestructura de IA, y también es un problema central que los proveedores de nube globales deben resolver en el futuro cercano. Él predice 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 comprar hardware como almacenamiento, pero esto no cambiará la dirección de inversión a largo plazo.

Sigmaintell predice que la inversión global en infraestructura de IA mantendrá un crecimiento de dos dígitos de 2024 a 2028. En 2026, la inversión aún crecerá un 51% interanual, aunque es inferior a la tasa de crecimiento del 104% en 2025, todavía se encuentra en una fase de expansión rápida. Se espera que en 2027 y 2028 crezca un 15% y un 11% respectivamente. Esto significa que la inversión en IA está pasando de un crecimiento explosivo a una etapa de desarrollo más sostenible, no a un ciclo de recesión. Esta tendencia también se refleja en las acciones más recientes de los gigantes tecnológicos globales. Justo cuando el mercado se preocupaba por el pico del gasto de capital en IA, Samsung Electronics y SK Hynix de Corea del Sur anunciaron recientemente que invertirán aproximadamente 4755 billones de wones en Corea del Sur en el futuro, aumentando su apuesta por semiconductores, IA física y centros de datos, entre otros negocios relacionados con IA. Empresas de Internet chinas como Alibaba y Tencent también reiteraron recientemente que continuarán aumentando su gasto de capital en IA, avanzando constantemente en el despliegue de capacidad de cómputo nacional.

Para muchos corredores de bolsa, el alquiler de capacidad de cómputo por parte de Meta es, en esencia, una optimización del retorno de capital, no una reducción de la inversión. Everbright Securities declaró que la incursión de Meta en el alquiler externo de capacidad de cómputo es una optimización de la estructura de gastos de capital en capacidad de cómputo, y existe presión de juego en la valoración a corto plazo. La lógica subyacente de la entrada de Meta en la nube es crear un nuevo canal de monetización para su enorme inversión en infraestructura de IA. Anteriormente, el problema central por el que Meta era cuestionada por el mercado era que el gasto de capital en IA era demasiado grande y cuándo podría convertirse en ganancias. Con la apertura del negocio de la nube, los clústeres de GPU de Meta pasan de ser una "carga de costo puro" a "activos generadores de ingresos". La monetización de la capacidad de cómputo inactiva reduce directamente los costos de depreciación y mantenimiento. Esta medida impulsará efectivamente las expectativas del mercado sobre sus flujos de efectivo futuros. "El alquiler de capacidad de cómputo es una herramienta de optimización de recursos, no cambia los planes de expansión a mediano y largo plazo, pero las expectativas de expansión podrían converger temporalmente. Según lo declarado por Zuckerberg en la junta de accionistas, la empresa tiene la capacidad de alquilar parte de sus recursos de cómputo a clientes externos, lo que indica que la capacidad de monetización externa en sí misma se ha convertido en una garantía de flujo de efectivo para que Meta continúe aumentando su inversión en IA", dijo Everbright Securities, que cree que el modelo de negocio de alquiler de capacidad de cómputo de IA está recibiendo la validación más sólida, y la entrada directa de Meta confirma los altos rendimientos actuales. Por ejemplo, xAI alquila capacidad de cómputo a Anthropic con un alquiler mensual de 12.5 mil millones de dólares, lo que implica un ROI que puede recuperar el Capex en dos años. Los datos más recientes de Open Router del 6 de junio muestran que del 21 al 28 de junio, el volumen total de tokens semanales globales alcanzó un nuevo récord de 46.7 billones, un aumento del 0.2% intermensual, y la situación de oferta insuficiente no ha cambiado. Tianfeng Securities opina que la entrada de Meta en la nube de IA no equivale a admitir un exceso generalizado de GPU. Es más probable que esté colocando capacidad de cómputo 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 ventas externas de capacidad de cómputo. Mientras tanto, Google no pudo satisfacer completamente las necesidades de acceso de Meta a Gemini debido a limitaciones de capacidad, lo que indica que la capacidad de inferencia de modelos de frontera y de alta calidad sigue siendo limitada. "Por lo tanto, esto no es el fin de las transacciones de Capex de IA, sino una evolución del modelo de negocio de infraestructura de pura quema de dinero a activos de plataforma facturables. El mercado no debería interpretar simplemente el alquiler o venta de capacidad de cómputo de Meta como el pico de la demanda de capacidad de cómputo de IA", dijo Tianfeng Securities, que señala que para la cadena de suministro de hardware, lo que realmente necesita observarse no es si Meta alquila capacidad de cómputo en sí, 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 significativamente, entonces la línea principal del hardware sigue siendo válida.

Sin embargo, en la entrevista, Ablikim·Ablimit también planteó otro problema digno de atención: actualmente, el lado de la oferta en la industria de IA tiene un poder de palabra relativamente fuerte, y el ciclo de oferta y demanda de la industria aún no se ha conectado completamente. Este juicio también es un consenso entre los expertos de la industria.

He Hui, director de análisis de semiconductores de Omdia China, declaró a los periodistas que el desarrollo de modelos grandes no se ha detenido, y los proveedores de nube también están buscando modelos de negocio que puedan monetizarse. Una fuente de ZTE cree que la industria de IA eventualmente debe volver a la comercialización en sí misma. "Al principio del desarrollo de Internet, también experimentamos una fase en la que la infraestructura iba primero y el modelo de negocio iba después. En el futuro, la IA también debe encontrar 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 de cientos de miles de millones de dólares podrá entrar en una nueva fase de autofinanciamiento y autociclo. Solo cuando la infraestructura, la capacidad del modelo y la comercialización de aplicaciones formen un ciclo virtuoso completo, la cadena de la industria de IA podrá deshacerse del modelo de desarrollo que depende únicamente de la inyección de capital y entrar en un ciclo de crecimiento más saludable y sostenible.
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#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.
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ybaser
· hace1h
2026 VAMOS VAMOS VAMOS 👊
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KatyPaty
· hace1h
Simio en 🚀
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KatyPaty
· hace1h
LFG 🔥
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KatyPaty
· hace1h
A la luna 🌕
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Vortex_King
· hace1h
2026 ¡Vamos, vamos, vamos! 👊
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Vortex_King
· hace1h
¡Vamos! 🔥
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HighAmbition
· hace1h
gracias por la información ☺️
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