Meta 斥資數千億美元建 AI 資料中心：首批達數吉瓦，還要造 5 吉瓦巨無霸

當其他科技巨頭還在為幾十萬張顯示卡的訂單精打細算時，扎克伯格已經準備把幾座城市的用電量直接接進自家機房了。

扎克伯格在 Threads 上宣佈，Meta 將投入數千億美元建設新一代多吉瓦級別的 AI 超級資料中心。這筆巨資將全力押注在他所謂超越人類智慧的「超級智慧」上，直接服務於上個月剛組建的 Meta Superintelligence Labs。

扎克伯格放話，這個新實驗室不僅擁有行業領先的算力，還將實現「每位研究人員所能呼叫的算力天花板」。

佔地堪比曼哈頓的算力巨獸

根據公佈的規劃，Meta 率先落地的第一個叢集代號為「Prometheus」（普羅米修斯），位於俄亥俄州新奧爾巴尼，預計在 2026 年正式點亮，功耗達到數吉瓦級別。要知道，1 吉瓦的電力已經足夠供應大約 100 萬戶普通家庭的日常用電。

緊隨其後的是位於路易斯安那州的「Hyperion」（許珀裡翁）叢集，預計在 2030 年全面上線。這個園區的電力規模最高可以擴充套件到 5 吉瓦，據信佔地達 400 萬平方英尺，規劃建設 9 座設施，耗資約 100 億美元。為了給它供電，當地公用事業公司 Entergy 甚至專門在建一座 1.5 吉瓦的發電廠。

5 吉瓦是什麼概念？相比之下，OpenAI 規劃中耗資 400 億美元配備輝達晶片的第一個園區，功耗也只有 1.2 吉瓦。Hyperion 的能耗規模是它的三倍以上，這意味著它能塞下的晶片數量可能也是三倍。

扎克伯格還透露，他們還在籌備更多代號為「泰坦」（titan）的超大叢集，其中單是一個站點的佔地面積，就能覆蓋曼哈頓的相當一部分。

一邊挖人，一邊造芯

算力軍備競賽的底層，拼的是真金白銀和人才。Meta 在 2024 年拿下了超過 1600 億美元的營收，廣告基本盤充沛的現金流給了扎克伯格揮霍的底氣。近幾個月來，Meta 已經從 OpenAI 等競爭對手那裡高薪挖來了多位頂尖學者。

Cambrian AI Research 首席分析師 Karl Freund 直言，扎克伯格顯然打算「一路砸錢買到 AI 金字塔尖」，而他招來的頂尖人才也將用上全世界最頂級的硬體。

但在硬體上，Meta 顯然不想把身家性命全押在輝達身上。單張售價超過 3 萬美元的輝達 GPU 成本高昂，Meta 從 2023 年起就拿出了自研 AI 晶片 MTIA，並在去年更新了效能翻倍的新版本，未來版本將直接支援大語言模型的生成式任務。不過 Meta 並不打算淘汰輝達，MTIA 的設計初衷就是與下一代 GPU 協同作戰，以此來平衡成本。

瘋狂擴建背後並非沒有代價。AI 資料中心對水電的吞噬正在引發環保擔憂，有研究估計全球資料中心到 2027 年可能消耗 1.7 萬億加侖水。普通人向 ChatGPT 傳送一條查詢所耗費的冷卻水，就相當於喝掉一瓶便利店小礦泉水。

為什麼重要

對開發者和開源社群來說，Meta 算力的瘋狂擴張是個明確的利好訊號。Meta 一貫堅持開源 Llama 路線，如果這些耗資數千億美元的巨型叢集訓練出的前沿模型繼續部分開源，全球開發者將繼續白嫖到頂級基座能力，而不必被 OpenAI 或 Google 的專有閉環綁死。

對整個 AI 行業而言，競爭的門檻已經被抬高到了讓人窒息的物理層面。我們認為，AI 軍備競賽已經從最初的演算法競爭、模型微調，徹底演變成了電網、水資源、變壓器和土地的重工業競賽。當 Meta 把單站點算力推向 5 吉瓦，相當於逼迫微軟、亞馬遜和 Google 必須在能源基建上跟牌，初創團隊想在通用大模型領域單打獨鬥的可能性基本歸零。

Meta 這種「以錢買時間」的做法非常簡單粗暴，也很符合扎克伯格一貫的打法。聰明的地方在於，他用廣告業務產生的龐大現金流支撐基建，同時自研 MTIA 晶片與輝達混用，在供應鏈上保留了談判籌碼。但隱患同樣明顯：數千億美元砸進電網和廠房，如果未來模型能力遇到演算法瓶頸、無法兌現「超級智慧」的預期回報，這筆沉重得嚇人的固定資產折舊，很可能會演變成下一場元宇宙級別的財務泥潭。