近期，美国科技股出现剧烈波动。7月1日，Meta股价大涨8.81%，创下半年来最佳单日表现；而同一天，存储芯片公司美光却下跌10.57%。这一涨一跌的背后，仅隔了一条消息：彭博社报道称，Meta计划推出名为“Meta Compute”的云业务，将其数据中心未充分利用的AI算力出租给其他企业。这一消息导致Meta股价飙升，但与此同时，其供应商和整个半导体产业链却遭受重挫。费城半导体指数当日下跌6.27%，而此前该指数在第二季度已暴涨87.75%，创下历史最大单季涨幅。存储板块更是夸张，第二季度美股存储指数上涨159%，闪迪单季度涨幅达257%。在如此高位，一条消息就足以引发获利了结，令整条产业链集体抛售。
市场并非简单的获利回吐。高盛的高beta动量股篮子——专门追踪涨势最猛、动量最强的股票——在7月1日录得历史上最差的单日表现之一，下跌约9%。这并非个别股票的问题，而是一整类交易策略在同一天崩溃。摩根大通交易台盘后发布报告指出，半导体和存储板块的持仓密度已接近第100百分位。过去五年，对冲基金每年7月都会出现一到三个标准差的去杠杆操作。本轮抛售中，仓位调整的影响甚至超过基本面变化。换句话说，市场抛售的原因是“这些股票涨太多了，正好来了个由头”。但更深层次的问题是：市场正在为同一件事定价——AI领域投入如此巨额资金，到底有没有退出机制？
Meta在云业务上的布局并非简单的“算力过剩”。早在6月18日，Meta与数据中心开发商Crusoe签约，从德克萨斯和密苏里两州获得约1.6GW的AI算力。1.6GW足以支撑一个中型城市的全部用电。与此同时，有消息称Google Cloud因自身容量达到极限，对Meta的AI使用进行了限流。一方面疯狂签约扩张，另一方面被合作伙伴要求“慢点用”，这显然不是算力过剩的迹象。那么Meta究竟在卖什么？答案是：Meta出售的是H100和A100等上一代GPU的算力，其策略是“以旧养新”——通过老卡套现，回收资金继续购买紧缺的新一代芯片。扎克伯格在第一季度电话会上明确表示：“算力短缺至少持续到明年底，宁可超前一年，也不要落后一年。”同一季度，Meta将全年资本开支指引从1150至1350亿美元上调至1250至1450亿美元。因此，总量并未过剩，而是代际错配。
这一逻辑在中国是否成立？中美两国在AI领域都在大量投入，但面临的焦虑不同。美国担心“花钱太多”，GPU供应充足，企业一旦宣布节约开支，股价就会上涨。而中国正好相反，焦虑的是“不够用”——芯片被卡脖子，无法获取英伟达最先进的GPU，国产替代仍在爬坡阶段。以字节跳动为例，其2026年AI资本开支预计达2000亿元人民币，其中近一半用于购买芯片。阿里巴巴更早行动，CEO吴泳铭去年宣布未来三年投入3800亿元用于云和AI基础设施。
AI并不会因为无人使用而消亡，它现在真正面临的问题是：资本开始质疑硬件投资的持续性。市场正在评估，这场烧钱大战究竟何时能够迎来回报。对于投资者而言，理解代际错配和产业链结构，或许比短期涨跌更为重要。