情绪宣泄

1、不做云、Meta算力“过剩”是可以理解的-CSP买卡本质是满足OpenAI和Anthropic的token增长。AWS/Azure/GCP/OCI的在手订单中（合计2.1万亿），有一半都来自于OpenAI和Anthropic（合计1万亿）。

Meta的卡是无法享受到Token需求爆发带来的算力需求增量的。-Meta自己的Llama模型也处于“查无此人”状态，并无太大的推理需求。Meta内部都在使用Gemini做内容审核、客服、辅助聊天机器人等，谷歌云3月份因算力不足开始限制Meta对Gemini的使用。

-25年7月的测算：Meta的AI投入的ROIC在28年才会转正为0.1%，而谷歌/AMZN在26年ROIC预计为4.4%/4.3%，差距来自是否有云收入的贡献（或者说，彼时Meta就不在AI WINNER的名单里，真正AI Winner的算力是超级紧缺的）。

2、Meta的过剩完全不等于全行业的过剩，几个数据：-6月A100/H100/B200租赁价格分别环比+6.3%/+3.7%/+2.7%-甲骨文云上的GPU利用率是97.5%；Meta自身的GPU利用率是65%-xAI的Colossus 1租给Anthropic卖出了年化500亿美金/GW的高价（300MW，12.5亿美金/月）

3、云转型后CAPEX回收效率提升、反而更能justify更高的CAPEX-做云之后，Meta的ROIC才有可能向谷歌/AMZN靠拢，反而更能提升CAPEX的回收效率、更能向投资人交差。不用过度交易“CSP缩减CAPEX”这个担忧。-我们测算1GW配备Rubin的数据中心，稳态运营下的OP Margin约为43%（当前亚马逊云OPM 37~38%，谷歌云 OPM 32~33%），所以云是一门回报相对可观的生意。

4、Meta的诸多现象：- 租售Necloud算力，可理解为利好AI最确定商业模式云（例如今年亚马逊Trainium生态，例如去年谷歌AI云），但也可理解为“疑虑AICapex，盘活富余算力”；- token用量模式开放MuseSparkAPI，可理解为利好AI生态、Spark缺陷缓解，但也可理解为“疑虑商业化前景，需提前变现“；- Meta租售希望“以超过买入价”出租，可理解为与中高端GPU一样，同时具备科技、投资、金融甚至投资价值，但也可理解为“较高的杠杆风险”；- 富余预计约30%算力租售，可理解为金融财务指标改善（ROE、ROI、自由现金流等），但也可理解为“自有需求或不足，第三方模式也更困难”。

5、可见，大概率并非Meta引发基本面考虑，而是在AI链获利者众多时，尽量放大一件事：- 若此新闻发生在1月，或类似海外AI泡沫论讨论；- 若此新闻发生在2月，或类似中东局势影响科技讨论；- 若此新闻发生在3月，或类似谷歌TurboQuant影响存储事件；实际上，最终泛AI几乎所有分支截止6月，都出现气势如虹的走势.

6、此前已多次信号（考虑到”计算-存储-通信-半导体-PCB-AI材料-AI元素“联系紧密，同属AI产业链）：- 过去10个交易日，韩国存储领军有4次以上波折（存储）；- BT基板价格或波折的产业链讨论（基板）；- 玻璃桥方案与(d)FAU的关系（介质与通信）；这些迹象再验证，短期AI链获利者数量变了，未必基本面原因。

7、基本面的一点建议：

1）西方经济学体系（基于麦肯锡、晨星等理论），是注重刺激消费、加杠杆的经济学分支，所以我们往往低估海外AI/甚至杠杆；

2）连续急速的科技调整主要是情绪的宣泄，后续会迎来机会，而中长期机会，疑虑者更少。