摘要： Mark Zuckerberg 於 2026 年 1 月 12 日宣布成立頂層計畫 Meta Compute，目標是興建以吉瓦計的 AI 運算容量。規劃為本世代數十吉瓦、長期數百吉瓦以上，並由全球基礎設施、容量策略與政府關係三位高層分工。文章認為算力競賽的瓶頸已轉向電力與土地。
「今天我們成立一個名為 Meta Compute 的頂層計畫。」2026 年 1 月 12 日,Mark Zuckerberg 用這句 Threads 貼文,替 Meta 揭開一種新型態組織的序幕。這次出手的性質,不再是替資料中心多簽一筆採購,而是把 AI 基礎設施拉到公司層級,讓它與 AI 模型業務站上同一高度。Reuters 的標題把話說得毫無修飾:Meta 打算在 Meta Compute 旗下興建規模以吉瓦計的運算容量。
數字由 Zuckerberg 自己開出:本世代之內要完工「數十吉瓦」,拉長期看更要達到「數百吉瓦以上」。拿現實對照,一座大型核能機組的容量約 1 GW;換句話說,Meta 等於宣告要單獨為 AI 鋪設幾十座電廠規模的算力。
三人分工,共掌 Meta Compute
TechCrunch 指出,Meta Compute 交由三位高層一起執掌,而三人的職掌剛好一一對上基礎設施最難的三個環節。
Santosh Janardhan 是全球基礎設施負責人,2009 年進入 Meta,職權範圍含括自研晶片、軟體堆疊、開發者生產力與技術架構,再加上全球資料中心艦隊與網路——Meta 現有機房與骨幹網,都由他實際打理。Daniel Gross 2025 年才加入,先前與 Ilya Sutskever 共同創辦了 Safe Superintelligence,是投資人出身;他手上的業務橫跨規劃、供應商夥伴關係、商業建模與長期容量策略——算力該買哪些、什麼時候出手、成本押多少,由他拍板。Dina Powell McCormick 接任新職,身分是總裁兼副主席,主責政府關係,要替這批設施的融資與興建鋪路——機房蓋到這種規模,最後拼的都是政治與許可。
整套布局裡最值得玩味的一步,是讓 SSI 共同創辦人執掌容量策略:Meta 缺的不是再多一位採購主管,而是能讀懂前沿模型需求曲線的人。
真正要搶的是電
這場競賽的度量衡已經改寫:以前數 GPU 顆數,現在數吉瓦。Axios 轉述 Zuckerberg 的說法:這個世代要達到數十吉瓦,長期更上看數百吉瓦以上;TechCrunch 則引來另一組估算,美國 AI 用電需求到 2030 年,可能從 5 GW 一路攀升至 50 GW。這意味著,光是先達成「數十吉瓦」的近期目標,一家公司興建的量,就已經跟全美 AI 用電的預測值站在同一個數量級。
對手同樣沒有放慢:微軟繼續借道基礎設施夥伴關係擴張版圖,Alphabet 也在 2025 年 12 月把資料中心業者 Intersect 收進旗下。所有實驗室搶的是同一批電網容量與土地——誰先把電到手,誰就先握有通往下一代模型的門票。
從資本支出看產業動向
資金早已把方向表達得很清楚。Meta 對 2025 年資本支出給出的預估,上限來到 720 億美元;CFO Susan Li 更曾以「核心優勢」形容領先的 AI 基礎設施。Meta Compute 做的事,就是把這條支出線固定成常設組織,讓它不再是每一季重新角力的預算科目。
整個產業的資金也朝同一處流——同一星期裡,AI 晶片新創 Etched 宣布募得 5 億美元,目標直指 NVIDIA;幾天之前,xAI 剛以 200 億美元的 E 輪改寫紀錄。晶片、電廠到機房,AI 資本競賽在 2026 年開年全線升溫;先前的2026 開年觀察一文便點出,算力取得正自立門戶,成為模型競賽之外的另一座戰場,而 Meta Compute 是這條線迄今最清楚的組織化證據。
開發者與產品團隊該有的三個盤算
實質影響有三個。第一,模型供給變得可預期:當 Meta 把容量規劃一口氣放到十年尺度,靠 Llama 系列或 Meta 生態系發展的團隊,訓練與推理資源的供應可望更加穩定。第二,自研晶片的發言權變大:Janardhan 的職掌清單裡明列 silicon,Meta 走 NVIDIA 以外自主路線的力道只會更強,晶片供應鏈與模型框架都得把這個變數算進去。第三,電力成本終將反映到 API 定價與部署限制:進入吉瓦級時代,把架構綁死在單一雲或單一晶片上,就是明擺著的營運風險;多源算力規劃,現在就該排進工程議程。