Meta 斥资数千亿美元建 AI 数据中心：首批达数吉瓦，还要造 5 吉瓦巨无霸

当其他科技巨头还在为几十万张显卡的订单精打细算时，扎克伯格已经准备把几座城市的用电量直接接进自家机房了。

扎克伯格在 Threads 上宣布，Meta 将投入数千亿美元建设新一代多吉瓦级别的 AI 超级数据中心。这笔巨资将全力押注在他所谓超越人类智慧的「超级智能」上，直接服务于上个月刚组建的 Meta Superintelligence Labs。

扎克伯格放话，这个新实验室不仅拥有行业领先的算力，还将实现「每位研究人员所能调用的算力天花板」。

占地堪比曼哈顿的算力巨兽

根据公布的规划，Meta 率先落地的第一个集群代号为「Prometheus」（普罗米修斯），位于俄亥俄州新奥尔巴尼，预计在 2026 年正式点亮，功耗达到数吉瓦级别。要知道，1 吉瓦的电力已经足够供应大约 100 万户普通家庭的日常用电。

紧随其后的是位于路易斯安那州的「Hyperion」（许珀里翁）集群，预计在 2030 年全面上线。这个园区的电力规模最高可以扩展到 5 吉瓦，据信占地达 400 万平方英尺，规划建设 9 座设施，耗资约 100 亿美元。为了给它供电，当地公用事业公司 Entergy 甚至专门在建一座 1.5 吉瓦的发电厂。

5 吉瓦是什么概念？相比之下，OpenAI 规划中耗资 400 亿美元配备英伟达芯片的第一个园区，功耗也只有 1.2 吉瓦。Hyperion 的能耗规模是它的三倍以上，这意味着它能塞下的芯片数量可能也是三倍。

扎克伯格还透露，他们还在筹备更多代号为「泰坦」（titan）的超大集群，其中单是一个站点的占地面积，就能覆盖曼哈顿的相当一部分。

一边挖人，一边造芯

算力军备竞赛的底层，拼的是真金白银和人才。Meta 在 2024 年拿下了超过 1600 亿美元的营收，广告基本盘充沛的现金流给了扎克伯格挥霍的底气。近几个月来，Meta 已经从 OpenAI 等竞争对手那里高薪挖来了多位顶尖学者。

Cambrian AI Research 首席分析师 Karl Freund 直言，扎克伯格显然打算「一路砸钱买到 AI 金字塔尖」，而他招来的顶尖人才也将用上全世界最顶级的硬件。

但在硬件上，Meta 显然不想把身家性命全押在英伟达身上。单张售价超过 3 万美元的英伟达 GPU 成本高昂，Meta 从 2023 年起就拿出了自研 AI 芯片 MTIA，并在去年更新了性能翻倍的新版本，未来版本将直接支持大语言模型的生成式任务。不过 Meta 并不打算淘汰英伟达，MTIA 的设计初衷就是与下一代 GPU 协同作战，以此来平衡成本。

疯狂扩建背后并非没有代价。AI 数据中心对水电的吞噬正在引发环保担忧，有研究估计全球数据中心到 2027 年可能消耗 1.7 万亿加仑水。普通人向 ChatGPT 发送一条查询所耗费的冷却水，就相当于喝掉一瓶便利店小矿泉水。

为什么重要

对开发者和开源社区来说，Meta 算力的疯狂扩张是个明确的利好信号。Meta 一贯坚持开源 Llama 路线，如果这些耗资数千亿美元的巨型集群训练出的前沿模型继续部分开源，全球开发者将继续白嫖到顶级基座能力，而不必被 OpenAI 或 Google 的专有闭环绑死。

对整个 AI 行业而言，竞争的门槛已经被抬高到了让人窒息的物理层面。我们认为，AI 军备竞赛已经从最初的算法竞争、模型微调，彻底演变成了电网、水资源、变压器和土地的重工业竞赛。当 Meta 把单站点算力推向 5 吉瓦，相当于逼迫微软、亚马逊和 Google 必须在能源基建上跟牌，初创团队想在通用大模型领域单打独斗的可能性基本归零。

Meta 这种「以钱买时间」的做法非常简单粗暴，也很符合扎克伯格一贯的打法。聪明的地方在于，他用广告业务产生的庞大现金流支撑基建，同时自研 MTIA 芯片与英伟达混用，在供应链上保留了谈判筹码。但隐患同样明显：数千亿美元砸进电网和厂房，如果未来模型能力遇到算法瓶颈、无法兑现「超级智能」的预期回报，这笔沉重得吓人的固定资产折旧，很可能会演变成下一场元宇宙级别的财务泥潭。