100亿美元联姻，Meta与Google的AI云计算豪赌

摘要

Meta 自有数据中心需到 2030 年才能全面投用，现阶段 AI 算力缺口巨大；借助 Google Cloud 的 TPU v5p 集群，可立即获得高性价比、高能效比的 AI 训练与推理资源。

TPU v5p 单芯片性能虽略逊于 NVIDIA H100，但在大规模部署场景下 TCO（总拥有成本）优势达 4–10 倍，成为 Meta 选择 Google Cloud 的关键技术理由。

Meta 已同时与 AWS、Azure 合作，此次纳入 Google Cloud 进一步完善多云布局，既增强议价能力，也为 20 亿美元数据中心资产出售回笼资金提供灵活度。

交易标志着 AI 基础设施进入“专用芯片+云协同”的新阶段——TPU 等 ASIC 与 GPU 并存、能效比成为核心指标，Google Cloud 借此在 AI 军备竞赛中缩小与 AWS、Azure 的差距，并连续拿下 OpenAI、Meta 两大顶级客户，重塑云市场格局。

近日，Meta与Google签署了一项价值超过100亿美元的云计算协议，为期六年。

根据多家权威媒体报道，Meta将在六年内支付至少100亿美元使用Google Cloud的服务器和存储，以支持其AI基础设施建设需求。这笔交易是Google Cloud自成立17年以来已知的规模最大的合同之一，甚至超过了今年早些时候Google与OpenAI签署的云计算协议。

交易的核心细节：

• 交易金额：超过100亿美元

• 交易期限：六年

• 交易内容：Meta将使用Google Cloud的服务器、存储、网络和其他服务

• 主要目的：支持Meta的AI基础设施建设需求

这笔交易的规模之大，让Meta一跃成为与苹果、OpenAI并驾齐驱的全球最大云客户之一。对于Google Cloud而言，这无疑是一次里程碑式的胜利，标志着其在追赶亚马逊AWS和微软Azure的道路上迈出了关键一步。

为什么是Google Cloud？

要理解这笔交易的技术意义，我们需要深入了解Meta的AI基础设施现状和Google Cloud的技术优势。

Meta的AI基础设施现状

根据Meta官方公布的信息，到2024年底，Meta计划继续扩展其基础设施，将包括350,000个NVIDIA H100 GPU，总计算能力相当于近600,000个H100。Meta已经构建了两个24,576-GPU的数据中心规模集群，用于支持其当前和下一代AI模型，包括Llama 3。

Meta AI基础设施技术参数

Meta的AI基础设施确实令人印象深刻，但面临着巨大的挑战：自有数据中心建设至少将到2030年才能完全投入使用，而AI算力需求却是迫在眉睫。

Google Cloud的技术优势

Google Cloud的核心竞争力在于其TPU（Tensor Processing Unit）技术，这是Google专门为AI工作负载设计的定制化ASIC芯片。

Google TPU v5p技术参数

NVIDIA H100 vs Google TPU v5p

为了更直观地理解为什么Meta会选择Google Cloud，让我们对比一下NVIDIA H100（Meta自建数据中心的主要芯片）和Google TPU v5p的技术规格：

从技术参数来看，TPU v5p虽然在单芯片性能上不及H100，但在大规模集群部署、能效比和总拥有成本(TCO)方面具有明显优势。根据行业分析，TPUs在大规模语言模型训练场景下的成本效益比GPU高出4-10倍。

AI军备竞赛的白热化

这笔交易并非孤立事件，而是当前AI军备竞赛白热化的一个缩影。

AI基础设施支出激增

到2025年，全球AI基础设施支出预计将超过2000亿美元，云提供商和硬件公司collectively投资超过3200亿美元于数据中心和AI专用硬件。Meta将2025年的资本支出预测上调至660亿美元至720亿美元，其中很大一部分将用于数据中心，包括斥资290亿美元在路易斯安那州建设一个数据中心。

云计算市场竞争格局演变

传统的云计算市场格局正在被AI浪潮重塑：

Google Cloud在AI基础设施领域的崛起尤为引人注目。通过激进的定价策略（如Gemini政府版的价格为每机构每年0.47美元）和技术创新，Google正在从AWS和Azure手中抢夺市场份额。

双赢还是零和？

这笔交易对Meta和Google都具有重要意义，但背后的战略考量各不相同。

对Meta：填补算力缺口

1. 解决燃眉之急：Meta的自有数据中心建设周期长，至少到2030年才能完全投入使用。与Google的合作可以帮助Meta填补当前的算力缺口。

2. 多云战略的延续：Meta已经采用"多云"（multi-cloud）策略，与亚马逊云服务和微软Azure均签订了协议。将Google云纳入供应商体系，使Meta在云服务价格谈判中获得更多筹码。

3. 财务灵活性：本月初的一份文件透露，Meta正在寻求外部合作伙伴，通过出售价值20亿美元的数据中心资产，帮助其为AI所需的大规模基础设施提供资金。

对Google：市场地位巩固

1. 里程碑式胜利：这是Google Cloud自成立17年以来已知的规模最大的合同之一，标志着其在追赶亚马逊和微软的道路上迈出了关键一步。

2. 技术实力证明：赢得Meta这样的技术巨头客户，证明了Google Cloud在AI基础设施领域的技术实力。

3. 行业影响力提升：今年早些时候，Google已从OpenAI手中获得了新的云计算承包合同，而OpenAI此前严重依赖微软的云服务Azure。连续赢得两大AI领军企业的合同，大大提升了Google在AI基础设施领域的影响力。

AI基础设施的新格局

Meta与Google的这笔交易，预示着AI基础设施领域正在形成新的格局。

1. 专用AI芯片崛起：TPU等专用AI芯片将在AI训练和推理中扮演越来越重要的角色，与传统GPU形成互补。

2. 能效比成为关键：随着AI规模的扩大，能效比将成为衡量AI基础设施的重要指标，TPU在这方面具有明显优势。

3. 软硬件协同优化：未来的AI基础设施将更加注重软硬件的协同优化，以实现最佳性能。

    

对于Meta而言，这笔交易意味着它可以在不牺牲AI雄心的情况下，更灵活地管理其基础设施投资；对于Google而言，这标志着其AI基础设施技术得到了业界最高认可；对于整个行业而言，这预示着AI军备竞赛进入了一个新的阶段——一个竞争与合作并存，专业化分工与资源整合并重的新阶段。

Meta与Google的这次“联姻”，或许正是这一理念的最佳诠释。