马克·扎克伯格宣布，Meta计划在未来几年大幅增加其能源使用规模，以推动自有AI基础设施计划。这种计划被称为"Meta Compute"，将进一步加码人工智能算力布局，并兑现此前在资本开支上的激进承诺。
扎克伯格表示，这项计划的目标是成为公司获取最佳AI模型与产品体验的核心竞争优势。他还强调了公司在工程建设、资本投入和合作模式上的设计将决定Meta在基础设施竞赛中的战略优势。
这项计划包括在本十年内建成数十吉瓦级别的电力基础设施，并在更长时间尺度上提升规模至数百吉瓦或更高。这种趋势凸显了AI行业对电力系统和能源供应的冲击。
为推动Meta Compute落地，扎克伯格提到了三位核心负责人：Santosh Janardhan、Daniel Gross 和Dina Powell McCormick。Janardhan将牵头负责技术架构、软件栈、自研芯片项目、开发者效率，以及公司全球数据中心与网络的建设和运营。Gross将领导一个新设小组，负责长期产能规划、供应商合作、行业分析以及商业建模等工作。
这项计划被视为Meta在算力与能源层面“自建底座”的关键一步。随着计划推进，如何在能源消耗、监管要求与商业收益之间取得平衡，将成为Meta及整个行业面临的共同考验。
扎克伯格表示，这项计划的目标是成为公司获取最佳AI模型与产品体验的核心竞争优势。他还强调了公司在工程建设、资本投入和合作模式上的设计将决定Meta在基础设施竞赛中的战略优势。
这项计划包括在本十年内建成数十吉瓦级别的电力基础设施，并在更长时间尺度上提升规模至数百吉瓦或更高。这种趋势凸显了AI行业对电力系统和能源供应的冲击。
为推动Meta Compute落地，扎克伯格提到了三位核心负责人：Santosh Janardhan、Daniel Gross 和Dina Powell McCormick。Janardhan将牵头负责技术架构、软件栈、自研芯片项目、开发者效率，以及公司全球数据中心与网络的建设和运营。Gross将领导一个新设小组，负责长期产能规划、供应商合作、行业分析以及商业建模等工作。
这项计划被视为Meta在算力与能源层面“自建底座”的关键一步。随着计划推进，如何在能源消耗、监管要求与商业收益之间取得平衡，将成为Meta及整个行业面临的共同考验。
大公司想把自己AI算力布局作为核心竞争优势还不是那么简单，随着每个国家都在制定对电力系统和能源供应的严格控制政策，这种自建基础设施的计划就变成了一个巨大的风险 
除非扎克伯格有超级能力来预测这些变化 
们最近看到马克扎克伯格 announce 的 Meta Compute 项目，感觉好像是在准备一个巨大的 AI 基础设施计划 
。这种计划会进一步加码人工智能算力布局，这样可以让我们更有可能实现之前在资本开支上的激进承诺 
。
。但是，公司在工程建设、资本投入和合作模式上的设计，会决定Meta 在基础设施竞赛中的战略优势 
。
我们也可以看到，这个计划会导致 AI行业对电力系统和能源供应的冲击 
。随着该项目推进，我们需要考虑如何在能源消耗、监管要求与商业收益之间取得平衡 
。如果能解决这个问题，Meta Compute 的成功就变得更有可能了 
。
，要想在算力上跟其他人竞争，必须有足够的能量支撑 
。但是，能量消耗不仅仅是基础设施的问题，还涉及到监管、价格和环境问题 
。
。如果能找到一个平衡点，既能满足业务需求又能减少环境负担，那么这项计划就比较合理 
。