Meta上调全年资本开支至1300‑1450亿美元，重点投向自研ASIC与训练集群

Meta发布2026年二季度财报，同步上调全年资本开支规划，将全年资本开支区间从1250亿美元上调至1300亿-1450亿美元，持续加码AI底层基建全链条布局。

本次新增资金重点倾斜三大核心领域，分别是超大规格AI训练算力集群扩建、自主可控大型数据中心建设、自研ASIC AI芯片迭代研发与生态适配，全方位夯实AI底层算力基础。

Meta长期坚持“硬件采购+自研迭代”的软硬协同发展路线，一方面持续批量采购高端通用GPU，快速搭建大规模训练集群，满足内部大模型、智能推荐、短视频算法、AI智能体的海量算力需求；另一方面持续深耕自研ASIC专用芯片，不断优化芯片算力性能、功耗比与场景适配性，逐步降低对外部商用GPU芯片的依赖，实现核心算力自主可控。

对于Meta而言，短期巨额算力投入将持续压制利润水平，但长期来看，自主可控的算力体系能够大幅摊薄模型训练、业务运营的长期成本，提升企业核心竞争力，为后续AI商业化落地、全球化业务扩张提供坚实支撑，也为全球科技企业算力自主化布局提供了重要参考。

海外科技巨头持续加码算力自研，算力自主可控成为核心战略方向。