7月才刚过去一周，全球资本市场上演了一场惊心动魄的踩踏式下跌。

费城半导体指数两日累计暴跌超11%，创该指数历史上最剧烈的短期回撤之一；A股科创50单日重挫7.7%，创下年内最大单日跌幅；韩国KOSPI指数盘中触发熔断，SK海力士单日暴跌14.57%，三星电子跌超9%。

A股盘面更是惨烈，兆易创新、北方华创、中微公司等多只千亿市值龙头批量跌停，存储芯片、半导体设备、光模块三大主线全线溃退，单日全市场科技板块市值蒸发超万亿元。

导火索则是一则关于Meta计划对外出售闲置AI算力的消息。

市场的第一反应很直接：巨头自己都用不完算力了，说明AI 需求见顶了。

但剥离情绪、还原真相，你会发现这个逻辑其实根本站不住脚。

Meta 算力外售的真实商业逻辑

首先要明确一个事实：Meta 的算力不是用不完，只是用得不够高效。

过去两年，Meta 在 AI 基础设施上砸下了巨额资本开支，2025 年资本开支 722 亿美元，2026 年进一步上调至 1250-1450 亿美元，累计投入超 1800 亿美元建设 AI 集群。

扎克伯格的策略是先囤积，后决策：先按峰值训练需求把基础设施建起来，至于建成后怎么用，到时候再说。

但问题出在大模型梯队已经拉开了差距。

全球AI 大模型的第一梯队已经非常清晰：OpenAI + 微软、谷歌 Gemini、亚马逊 Anthropic。

Meta 的 Llama 系列虽然开源生态做得最好，但在闭源旗舰模型的能力上，已经被第一梯队拉开了身位。扎克伯格自己也在内部员工会上承认，过去四个月 AI 智能体的开发并没有像他们预期的那样加速。

这就导致了一个尴尬的局面，GPU 集群越买越多，但内部模型训练的峰值需求跟不上硬件扩张的速度。大模型训练完成后，集群利用率会骤降到 30%-50%，只剩下推理请求在跑，大量算力空转、消耗电费却不产生回报。

所以Meta 推出Meta Compute云算力业务，本质上是三个层面的战略调整：

一是资产盘活。

将H100/H200 等存量 GPU 集群对外出租，按小时收费，把沉没成本变成现金流。美银证券预测，该业务 2027 年底年收入有望达到 100-150 亿美元。

二是商业模式延伸。

走开源引流+ 算力变现 的闭环，Llama 开源多年攒下了庞大开发者生态，以前都是第三方云厂商赚算力的钱，现在 Meta 要自己吃下这部分利润。

三是面向第二三梯队企业的精准供给。

真正缺算力的，从来不是头部几家巨头，而是数以万计的AI 初创公司、传统企业数字化转型团队。它们买不起整集群的 GPU，但需要弹性算力来做模型微调、推理部署。Meta 的算力租赁，恰恰是填补了这个市场空白。

这会导致算力局部过剩吗？

会！但过剩的主要是中低端训练算力和老一代GPU。

但能改变高端算力总体不足的格局吗？

完全不能！

H100、H200 以及下一代 Blackwell 芯片，全球产能依然紧张，英伟达的交货周期仍然以季度计算。

下跌的真正原因

市场的理解简单粗暴，把暴跌全部归因于Meta 。显然，这是不客观的，真正砸盘导致市场暴跌的原因有三个：

第一重：Meta 事件刺破情绪。

它打破了算力永远供不应求的叙事节奏，让市场第一次意识到AI 算力建设不是线性无限扩张的，巨头也会算投入产出账。

第二重：韩国800 万亿韩元投资计划利好出尽。

6 月 29 日韩国政府刚官宣史上最大规模半导体投资计划，三星与 SK 海力士合计砸下 4755 万亿韩元，市场亢奋了不到两个交易日，就从预期打满 转向 利好兑现。资金的逻辑很直白：建厂是 5 年甚至 10 年的事，但股价已经把未来 3 年的预期都涨完了。

第三重：前期涨幅过大，拥挤度爆表。

费城半导体指数2026 年二季度单季涨了 87.75%，创历史最大单季涨幅；存储板块 Q2 累计涨 159%。A 股科创 50 上半年累计涨幅超 50%，部分纯题材股没有任何业绩落地，股价已经涨了两三倍。获利盘堆积如山，任何风吹草动都会引发踩踏。

所以结论很清晰：这是一次情绪主导的高位回调，不是产业基本面的反转，而meta是只是导火索，有没有它，市场该跌的时候还是会跌。

算力基建走到了哪一步

判断行情走到哪一步，不能看股价K 线，要看资本开支周期。

2026年，全球四大云厂商2026 年资本开支指引，没有一家在收缩，全部在加速上调：

亚马逊2026 年目标 2000 亿美元，Q1 单季资本开支 432 亿美元，同比增 85%；

谷歌全年目标1800-1900 亿美元，同比增长约 97%，Q1 资本开支同比增 107%；

微软2026 财年目标约 1900 亿美元，超 2/3 用于 GPU 和 AI 设备采购；

Meta：全年目标 1250-1450 亿美元，同比增长约 73%。

四家合计全年资本开支接近7000 亿美元，同比增速普遍在 70%-100% 区间。

这是什么概念？

这是人类科技史上规模最大、速度最快的一次基础设施建设浪潮。资本开支尚未周期见顶，现在说周期见顶，为时尚早。

接下来我们再看看国内，2026 年以来，全国各省市智算中心招标持续放量，运营商、地方国资、科技企业多主体同步推进。从招标节奏看，上半年主要是立项和规划，下半年将进入设备采购与交付高峰期。

更关键的是，国内算力建设的结构性特征非常明显，高端芯片受限于外部供给，但服务器整机、光模块、PCB、液冷、电源等配套环节，需求依然饱满。

截至2026 年中，HBM 现货价格较年初累计涨幅已超过 500%，合约价环比涨幅达 65%。全球仅三星、SK 海力士、美光三家具备量产能力，2026 年产能已全部售罄，客户订单排到了 2027 年。

通用存储芯片同样量价齐升，三星连续三个季度大幅提价，Q1 涨幅约 90%；Q2 涨幅 50%-60%；Q3 预计再涨 20%；年内累计涨幅超200%。

如果算力需求真的崩塌了，芯片价格应该跌才对，而不是越涨越凶。

从产业周期规律看，AI 算力建设目前处于加速渗透中期，头部厂商完成第一轮布局后，正进入第二梯队跟进、行业应用扩散的阶段。参照云计算、移动互联网等过往科技浪潮的周期，资本开支增速的顶点通常出现在渗透率达到30%-40%的时候，而当前 AI 算力在全球企业 IT 支出中的占比，还远没到这个水平。

该怎么看本轮科技股的调整

当AI算力基建相关的头部公司大幅度调整的时候，盘面另一个信号却十分的清晰。

7 月 2 日当天，在科技股暴跌的同时，低位板块逆势收红。

而更具信号意义的是，资金开始流向AI 应用端：机器人、工业母机、创新药、券商等板块获得资金流入。

市场普遍认为，科技股结束了，市场已经开始了风格切换。

而我坚定地认为，这不是简单的高低切换或者资金的避险，而是一次产业链逻辑的再定价。

当AI 基础设施建设的预期不再一致时，资金开始寻找下一个确定性更高的环节。

过去一年多，市场对AI 算力的认知高度一致，只要和算力沾边，不管有没有业绩、有没有技术壁垒，通通上涨。这种信仰式上涨，本质上是产业早期信息不对称下的集体乐观。

而Meta 卖算力这件事，相当于给市场浇了一盆冷水：不是所有算力都值钱，低端算力会过剩；不是所有公司都能吃到AI红利，梯队分化已经出现；资本开支不是无限的，巨头也会算ROI。

这就意味着预期不再一致，有资金坚定看好长期产业趋势，也有风险偏好较低的资金选择落袋为安。这是任何产业从主题炒作走向业绩驱动的必经之路。

下个阶段的炒作逻辑

AI算力基建炒作的第一阶段是炒基础设施，芯片、服务器、光模块、交换机，大家比拼的是谁的产能扩张快、谁的故事讲得大。这个阶段已经基本演绎完毕。

而接下来比拼的，是谁能把算力变成收入和利润。

AI 基础设施作为前期巨额投入，最终需要 AI 应用落地来反哺上游建设。

从产业演进路径看，AI 落地的首选应用场景已经浮出水面：AI 大模型赋予机器人大脑，具身智能是 AI 物理世界的终极载体；端侧AI 算力快速提升，自动驾驶进入规模化落地前夜；AI 辅助药物研发大幅缩短研发周期、降低成本...

这些方向在近期的盘面中已经有所表现，后续大概率会成为资金布局的方向。

从产业逻辑看，下游应用如果不爆发，产业链就无法形成闭环，上游的巨额资本开支就无法通过自身的造血功能收回，云巨头就会缩减资本开支，AI算力基建的硬科技就会过剩，算力硬件的泡沫就会破裂。

所以，现在行业的关键不是盯着上游是否紧缺、涨价、或者扩产，这都不是问题的关键，我们应该盯着的是应用端，如果应用端迟迟打不开市场，AI的这个故事，还能讲的下去吗？

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