午后崩了！資金暴力抄底！

AI多米諾骨牌的第一張，差點被抽走？

半導體鬼故事突襲，"賣鏟人"邏輯一夜逆轉，全球科技股慘烈一片：

費城半導體指數大跌超6%，美光科技、閃迪暴跌超10%，康寧重挫超13%。

深夜拋盤直接嚇崩亞太股市，韓股再度熔斷，韓國綜合指數收跌7.89%，創6月8日以來最低收盤水平。三星電子收跌9%，SK海力士收跌超14%。

A股更是深度回調，上證指數收跌2.03%，創業板指跌5.71%，科創50重挫7.70% ，半導體主題ETF滿屏飄綠，科創半導體ETF跌逾11%，半導體設備ETF、半導體ETF等4只ETF跌停。

(本文內容均為客觀數據信息羅列，不構成任何投資建議）

然而，資金選擇了暴力抄底！

韓股暴跌近8%情況下，個人投資狂買入6.27萬億韓元的韓國綜合股價指數（Kospi）成份股，機構投資者凈賣出2萬億韓元，外資基金凈賣出4.27萬億韓元。

A股這邊，早上剛開盤16分鐘，機構資金狂拋300億，隨后各類資金一路狂買，午后雖再度轉為凈流出，最終機構資金僅小幅凈流出62億。

(左圖：截圖于早上9:46，右圖：截圖于下午15:00）

ETF資金則更為堅定。創業板ETF易方達下跌5.57%之際，獲凈申購4.71億份，預估凈流入19億元；半導體設備ETF易方達、芯片ETF華夏、半導體設備ETF國泰、通信ETF富國和半導體ETF鵬華重挫9%，同樣獲得資金大額申購。

全球科技股血流成河，都源于昨晚8點35分的一篇新聞報道。

彭博社發了一條標題：“Meta Is Building a Cloud Business to SellExcess AI Compute”。

“Excess AI Compute”——過剩的AI算力。

這如一把尖刀，直接捅破了市場最脆弱的神經。疊加OpenAI將推理成本壓縮50%、韓國推出史上最大規模芯片投資計劃，這兩個消息進一步加劇了市場對“算力通縮”和“行業內卷”的恐懼，三者合力，瞬間讓市場腦補出整個半導體行業投資過剩的鬼故事。

此前，扎克伯格5月就埋過伏筆：“If we get to a point where we haveoverbuilt AI infrastructure, then that is an option that we have.”（如果我們發現AI基礎設施建過頭了，賣算力就是我們手里的一張牌。）

7月1日的報道等于明牌：AI基礎設施的確建過頭了！

市場立刻進入恐慌性推演：如果Meta建過頭，微軟、谷歌、亞馬遜會不會也建過頭？如果巨頭們都建設過頭，那AI Capex（資本開支）是不是要大幅縮減？

這一縮，此前全球科技股暴漲所依賴的“供不應求”邏輯將瞬間崩塌——成長股被打回周期股，上游的GPU、HBM、先進封裝、服務器、電力、液冷、光模塊，整個鏈條將無一生還。

然而，就在市場瘋狂拋售后、幾乎無人注意的角落里，彭博社在兩個小時后悄悄將該篇報道標題改了。

新標題變成了：“Meta Is Building a Cloud Business to Sell AI Computing Power"。

“Excess”消失了。

一詞之差，天壤之別。前者是AI需求見頂、算力過剩、巨頭即將削減資本開支的鬼故事；后者則變成了Meta開啟新業務，提高舊設備使用效率，提高ROI來反哺資本開支，反而更有實力推進今年千億美元的Capex目標，而不是削減建設。

據知情人士透露，Meta內部項目叫Meta Compute，正在考慮提供兩種主要的算力與服務模式：

裸算力出租：類似于CoreWeave等新興云服務商的模式，對外出租數據中心閑置GPU集群（以H100等上一代卡為主）；

模型即服務： 類似于AWS Bedrock，Meta將在其自有基礎設施上，開放自研Llama全系列、Muse Spark多模態模型商用權限。

事實上，一周前才有報道谷歌仍因算力不足限制Meta使用Gemini，因為Meta的計算資源消耗超出了預期，說明需求依舊旺盛。

Meta近期還與與算力基礎設施商Crusoe簽署了高達1.6 GW的超大規模AI數據中心容量協議。

一邊出租閑置舊卡，一邊大舉新建AI基礎設施，看似矛盾，實則精明。

這本質上是Meta為了平衡天價資本支出、優化算力結構的“以租養建”策略：出租舊基礎設施既能提高硬件利用率，又能回收現金流，反而可以支撐Meta加大Capex支出、繼續AI軍備競賽。這也就是為何隔夜Meta逆勢大漲8%。

真正決定算力有沒有需求的，從來不是某一家巨頭賣不賣閑置卡，而是全社會的Token消耗量和Capex支出曲線。

一場由“Excess”引發的全球科技股血案，或許意味著AI超級硬件牛市迎來邊際拐點：

AI行業正在從那個“誰擁有最多GPU誰就是王”的狂熱大基建時代，進入“誰的每瓦特/每美元推理效率最高，誰才能活下來”的變現時代。