微软MetaAI算力支出超预期，币安用户关注算力投资新机遇

据追风交易台报道，摩根大通分析师Harlan Sur解读微软与Meta**财报指出，AI基础设施支出强度已进入新一轮扩张周期。

两家科技巨头在**财报中均明确表示，AI算力供应紧张态势将持续至2026年。其中，微软四季度资本支出达375亿美元，Meta为221.37亿美元，双双高于市场预期。更值得关注的是，Meta将2026年全年资本支出预期上调至1250亿美元，同比增长73%。

供应极限成为常态：需求缺口将持续

当前人工智能基础设施建设的核心瓶颈已从短期短缺演变为结构性供需失衡。微软与Meta在财报会议中一致强调，算力需求持续突破现有供应能力。

这种趋势源于基础模型、AI代理及商业化应用的加速落地，导致计算强度呈现指数级增长。以Meta为例，其用于训练生成式广告模型的GPU集群规模已实现翻倍，并正进一步扩展，以支持2026年新一代GEM模型的训练任务。

该局面预计将在2026至2027年间持续，支撑数据**、服务器及网络基础设施保持高强度投资节奏。

定制芯片开发成为战略**

除持续采购英伟达与AMD GPU外，微软与Meta正加速推进自研定制ASIC芯片战略，以提升能效并拓展应用场景。

Meta方面，其自研芯片项目MTIA持续迭代，目前已支持检索引擎推理，并计划于2026年**季度扩展至核心排序、推荐训练及推理负载。摩根大通分析认为，其芯片设计合作伙伴博通（Broadcom）将因此受益，预计2026年来自Meta的收入将实现显著跃升。

微软则聚焦优化token处理的能效与经济性，强调定制芯片的关键作用。尽管迈威尔科技（Marvell）未参与此前发布的MAIA 200芯片，但其正按计划推进下一代MAIA 300芯片研发，预计将于2026年下半年进入量产阶段。

随着模型规模与复杂度持续提升，算力需求呈指数级增长。云服务巨头的资本支出指引持续聚焦于AI基础设施投入。Meta与微软的**规划进一步印证了摩根大通的判断：面向网络、定制芯片（ASIC）以及用于算力与存储加速的GPU相关投资，将在中长期内保持强劲势头。

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