“算力”到底是稀缺还是过剩，现在讨论的方向好像是奔向了“过剩”。有理由根据，但却是片面的。抛开技术不谈，仅从经济学角度看，“算力”本身既是生产力又是生产资料。那么如果讨论算力是否过剩也要从这两个角度出发，你会发现结果却截然相反。
事实上，作为生产资料的算力的确是过剩的，其主要依据就是由这个生产资料生产出来的产品大多都是劣质产品，甚至说是…垃圾，并没有显著的解放人力，也没有显著的提高生产效率。
常见的比如，网络上充斥着大量的由AI生成的低质文章、短剧、Vlog，这些东西占用了庞大的网络资源，浪费了很多人的时间和精力。比如AI人工客服，既不人工，也不智能，更起不到客服的作用，不能理解提问者的意图，甚至答非所问，纯纯的就是个摆设。有人说，人工智能在当下这个阶段就是“人工智障”，也并不是完全没有道理。
财联社有篇报道，《后悔裁员了？越来越多公司证明人工智能无法替代人工》。报道引用了Intuition Labs的一份研究报告说，“在预算中只关注用技术取代人类，…将导致团队无法有效利用人工智能。大力推行自动化的公司中，后来都后悔裁员，他们裁掉的恰恰是那些负责监督人工智能的关键人员。”
又引用了Orgvue的报告数据，“39%的企业领导者因人工智能部署而裁员。然而，其中55%的人承认，他们在裁员问题上做出了错误的决定。”之后，福特汽车、澳洲联邦银行、IBM等公司都指出了现阶段人工智能的缺陷。
归其根本，原因就在于作为生产资料的算力生产出的产品，结果前后不一、不准确，信息质量不足，难以应用。在采用人工智能客服后，系统需要不断的思考大量数据，不堪重负下而出现系统瘫痪，不得不再引入人工复核检查，这又导致了重复劳动、决策迟钝。
但是，作为生产力的“算力”却是稀缺的。生产力，顾名思义，就是人类改造自然、获取物质资料的能力，就是人们用工具和方法把自然界的资源变成咱们能用的东西的本事。这点算力有着特天独厚的优势。
常见的比如，有人把DeepSeek的基础应用比作是大号的加强版百度。我估且把这个理解为正向、积极的。因为DeepSeek背后是需要有强大的算力支撑的。起码，他能够起到节省使用者搜索资料的时间，尤其是在搜索的资料中DeepSeek等还能明确指向来源。
高大上点的，比如超算、商业航天、机器人训练等，用算力喂出来的结果都能最大程度压缩时间，提升数据质量。作为生产资料的算力和作为生产力的算力为什么会是两种截然相反的结果呢？主要原因还在于喂给他们的数据是否是真实、可靠的。
近期，“算力过剩”成为各大财经自媒体在解读股市AI科技大跌时最常见的理由之一。源头指向的是Meta准备做AI云计算业务，把富余的AI算力对外开放。市场的理解是，算力不是稀缺而是建多了，过剩了。对不对先放一边，市场已经做出了投票。
其实，关于“算力过剩”的话题，当DeepSeek、小米MiMo、腾讯云在5月下旬至6月上旬发布调降Token价格时我就写过一篇这个文章，标题是，“从“Token”降价看算力供给过剩，或许这才是算力产业链集体回调的根本原因！”当时，还有人喷…
观点对不对不同的人有不同的理解，谁也不敢保证理解就是正确的。但是，当冷风吹来的时候，任谁都会感觉到瑟瑟发抖。哦，对了，上面提到的文章链接在这里：从“Token”降价看算力供给过剩，或许这才是算力产业链集体回调的根本原因！我们再聊聊Meta的事儿，我觉得是被恶意解读了，为什么？
Meta的意思是要建立自己的云服务业务，将其过剩的AI算力（我将其理解为作为生产资料属性的算力）向外部客户出租。举个不恰当的例子，家里有闲置的农具，都要生锈坏掉了，现在把这些闲置的农具出租有需要的农户，不但能够收取租金，在提高农具使用效率的基础上还能被租用的人有效维护。所以，本质上这对Meta来说是利好而非利空。
之前，有人说Meta的资本开支太疯狂了，今年飙升到125亿美元到145亿美元，这几乎是2025年的两倍。有人担忧说，Meta砸这么多钱建设算力，到底依靠什么来变现？如果业绩跟不上，如何向股东们交代呢？但是这并没有影响到Meta股价的持续上行。
现在Meta说，我要出租，要收租子了，这不就是其变现手段之一么？但是出了创收路径之后，市场却又反过想算力投太多了，买那么多光模块、高带宽内存和先进封装的芯片都闲置了…后然最后得出个结论就是算力过剩。你看，这就是典型的带有色眼镜的人看你有毛病，你怎么做都有毛病，都是错的。
Meta出租算力并没有减少美国对AI总算力和总数据处理量的需求。其实，换个思路想，无论是Meta自用自己的算力跑Agent，还是租给像OpenAI、Anthropic、X等大模型公司去跑推理和训练，只要算力芯片还在通电运转，那么它们对高带宽内存（HBM/3D DRAM）和超大容量SSD（eSSD）的消耗就不会减少。
6月30日有一则新闻，可能被忽略掉了。谷歌告知Meta，无法满足其全部Gemini算力配额，该缺口推迟了Meta部分内部AI项目，促使Meta要求员工提升AI令牌使用效率，谷歌其余多家客户也受到不同程度影响。
翻译过来就是，Meta以及其他Agent、大模型公司对算力的需求，谷歌满足不了。这也从侧面说明，做为生产力的算力是不够用的。
现在市场只要听到算力“过剩”两个字，就认为整个产业链的景气度到头了，根本不去仔细的思考事件的本质。总之，只要AI算力、光通信基础建设的资本开支没有缩水，那么真正供不应求的仍然是上游的硬件供应商们，如我们常说的新九门，光通信、PCB、CPO、先进封装、存储芯片等等，他们的业绩兑现度是极高的。
总结起来就是，做为生产资料的算力勉强说算是过剩的，要改变这种过剩现状，唯的途径就是要让这部分算力生产出更优质的产品，其根本就是要喂给他们足够多的高质量的数据。而做为生产力的算力，仍然是供不应求的。
但是，哪怕是如此，你理解了算力的不同属性，以及不同属性可能带来的不同结果，也没有人能准确预测第二天的涨跌。而每次大跌都是考验个人资金管理的时候，是否有足够的子弹在更低的位置抄底，这点才最重要。
Ps：我按生产资料属性的“算力”进行了概念板块归类，如：DeepSeek、AI+应用（如营销、医疗、眼镜等）、智谱AI、ChatGPT、AIGC、多模态AI、AI智能体等，这些方向表现并不好。按生产力属性的“算力”进行概念板块归类，如CPO、PCB、存储芯片、先进封装、复合铜箔、MLCC等，目前的景气度仍然高涨。
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