Meta考虑出租闲置GPU算力的消息引发市场对AI资本开支过剩的担忧，股市随之回调。但Palantir CEO Alex Karp在CNBC上炮轰OpenAI和Anthropic的Token收费模式，认为企业正为‘不创造价值的Token’买单，并警告模型账单已成为企业的‘财富税’。与此同时，智谱GLM-5.2被a16z评为首批能在多数任务匹配美国头部模型的中国模型，Coinbase切到开源模型后AI支出砍半。文章提出AI算力并未过剩，而是开始分层：强模型和顶级云依然紧缺，中间层开始尴尬，底层被开源挤压。企业CFO开始盯住Token消耗，AI支出链条被拆解为卖确定性、卖结果、压单价三层，资本开支叙事转向利用率与结构性错配。

Meta计划出售多余AI算力的消息引发市场巨震，Palantir CEO公开批评按token收费的模式，企业级AI采购趋势正从“先占算力”转向“精打细算”。本文深度拆解：云厂商仍靠涨价锁定确定性；强模型公司（如xAI、Anthropic）的算力仍是瓶颈；中间层公司面临库存压力。智谱GLM-5.2、Kimi等开源模型成为企业砍价利器，Coinbase通过切换模型将AI支出砍半。算力没有过剩，而是开始分层——顶级稀缺、中段尴尬、底层被开源挤压。整个AI资本开支叙事从一个总量故事进入结构性故事。

Meta宣布可能出售多余AI算力，引发市场暴跌。Palantir CEO Alex Karp公开批评OpenAI等模型厂商的token收费模式，称企业为此支付“财富税”。AWS、谷歌云、微软Azure收入依然强劲，资本开支指引大幅提升，但企业客户开始收紧AI支出，60%的受访企业已设置token使用护栏。算力需求并未消失，而是开始分层：最紧俏的顶级算力仍供不应求，中间层面临竞争，底层被开源和成本优化挤压。智谱GLM-5.2等中国开源模型获得硅谷认可，Coinbase通过模型路由将AI支出削减近一半。Meta卖算力标志着AI产业链从“抢资源”进入“算利用率”的新阶段。

Meta可能出售多余AI算力的消息引发市场剧烈震荡，Palantir CEO Alex Karp公开批评前沿模型的高额Token收费模式，称其为企业“财富税”。然而，云巨头的资本开支仍在增长，AWS、Google Cloud、Azure收入持续高增，AWS甚至连续两次提价。核心矛盾在于：算力并未过剩，而是开始分层——最强模型和云服务依然稀缺，中间层开始尴尬，底层被开源模型侵蚀。企业AI支出从“恐惧错过”转向“计算ROI”，60%的企业开始压缩Token开支，Coinbase通过切换到智谱GLM-5.2、Kimi等开源模型将AI支出砍半。文章指出，AI产业链已从总量故事进入结构故事，确定性、结果和成本成为三大分层维度。

Meta 计划出售剩余 AI 算力，引发市场剧烈震荡：Meta 股价涨 8%，CoreWeave 跌 13%，韩国硬件股大跌。本文深入分析这一事件背后的三重逻辑：算力短缺是否已转为过剩？Meta 为何一边买算力一边卖算力？市场真正缺乏的究竟是 GPU 还是将算力转化为产品的能力？结论认为，这并非 AI 牛市终结的信号，而是资源从“堆芯片”向“高效闭环”的加速集中，对上游硬件厂商的确定性溢价形成冲击。