据彭博社与 SemiAnalysis 报道，Meta 正考虑推出 Meta Compute，把其已大规模铺开的 AI 算力基础设施对外开放，面向企业出租 GPU、托管第三方模型，并进一步提供模型即服务。这一调整出现在 Meta 自研 AI 模型推进不及市场预期之际。此前，Meta 已承认内部 AI agent 技术进度偏慢，同时也在寻找更直接的基础设施变现路径。
Meta 将 AI 基建转向外部商业化
按照报道，Meta 现阶段并未放缓数据中心与算力采购。SemiAnalysis 称，仅在今年前 6 个月，Meta 就已签下超过5GW的云与托管数据中心容量，这还不包括正在加速建设的自有园区。与此同时，Meta 在建的两座最大数据中心园区合计容量约为 2.5GW；若从 2024 年初开始计算，其已签署的数据中心与算力相关交易规模已接近 10GW。
这些算力资源目前有多重用途。首先，Meta 会继续将其投入自研模型，包括已发布的 Muse Spark，以及正在训练的下一代模型 Watermelon。其次，Meta 也可能把更多算力用于广告推荐系统。SemiAnalysis 认为，Meta 有意把广告推荐系统复杂度放大 10 倍，以更多训练和推理资源换取广告收入增长。
除此之外，Meta 还可能复制 neocloud 模式，将部分高性能算力以较高价格租给外部客户。报道援引 SpaceX 类似高算力租赁合同作为参考，称每 1GW 年收入可达约 500 亿美元。如果 Meta 拿出 200MW 对外出租，理论上可对应约 100 亿美元年收入，而且利润率较高。值得注意的是，这类合同通常期限为 3 年，但允许双方在 90 天内取消，意味着算力也可以较灵活地回收给内部项目使用。
托管 Claude 等第三方模型成为潜在方向
SemiAnalysis 还提到，Meta 正与 Anthropic 进行最终阶段谈判，争取获得 Claude 的私有实例访问权。若谈判落地，Meta 未来可能搭建类似 Amazon Bedrock、Microsoft Foundry、Google Vertex 的模型服务平台，把第三方前沿模型部署在自己的基础设施上，再统一向企业客户出售。
这一模式对 Meta 至少有三层价值。其一是内部替代。报道提到，Google 近期限制了 Meta 对 Gemini 的使用，Claude 因而可能成为备选模型资源，以满足 Meta 内部项目对高质量模型 token 的需求。其二是对外销售，Meta 可像 Bedrock 一样提供 Claude-as-a-service，让企业客户无需直接与 Anthropic 单独签约、部署和运维。其三则是垂直应用延伸，Meta 可把模型能力嵌入其广告平台，发展销售与营销相关的 AI Agent SaaS 产品。
SemiAnalysis 预计，Meta 可能很快宣布类似合作，Anthropic 是最主要对象，但 OpenAI 或 Google 未来也不排除加入。如果 Meta 的算力与模型托管业务正式成形，其竞争对手将不再局限于 OpenAI、Anthropic、Google 等模型公司，也会扩展到 AWS、Azure、Google Cloud，以及 CoreWeave、Nebius 等 AI 云服务商。
高资本开支压力下，算力比模型更容易变现
Meta 转向基础设施商业化的重要背景，是 AI 研发投入持续上升。Meta 给出的 2026 年资本开支指引已上调至1250 亿至 1450 亿美元。作为对比，Meta 今年一季度资本开支已达 198.4 亿美元。尽管 Llama 系列在开源生态中具有影响力，但其商业化转化有限；最新自研模型 Muse Spark 也尚未把 Meta 重新带回行业第一梯队。
目前，Meta 内部仍在推进 Watermelon 模型训练，报道称其算力投入比 Avocado 高出一个数量级。Meta 方面同时表示，Muse Spark 的后续版本即将更新，重点提升编程与智能体能力。换言之，Meta 并未放弃自研模型路线，但在前沿模型竞争结果尚不明朗时，GPU、数据中心和模型托管服务显然更容易被市场定价，也更容易向资本市场解释其投入回报逻辑。
消息传出后，资本市场很快作出反应。报道显示，Meta 股价一度上涨近 9%，而 CoreWeave、Nebius 等 neocloud 公司则遭遇抛售。市场的核心判断是，即便 Meta 自研模型短期内仍未确立领先地位，其已投入的大规模 GPU 与数据中心资产，仍可通过租赁、托管模型、API 服务、广告系统优化和 AI Agent SaaS 等方式转化为收入。