馬斯克算力佈局再遭質疑：多次囤積後產能外流
PitchBook高級研究分析師Harrison Rolfes接受Axios採訪時指出，馬斯克在AI算力基建上多次“用力過猛”——按最大規模建設，但產品端實際消耗能力不足，導致多餘產能最終被競爭對手接走。
2024年，xAI與Oracle談判約100億美元服務器租賃用於訓練Grok 3，因進度不滿談崩後自建孟菲斯Colossus 1數據中心，Oracle空出的GPU產能隨後被OpenAI籤走。
此外，馬斯克曾要求英偉達將原定供應Tesla的1.2萬塊H100優先調給xAI和X平臺，導致Tesla自動駕駛和Optimus項目延誤數月。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
馬斯克自2024年起就以極激進的速度囤積GPU，Colossus 1曾規劃超10萬卡規模，此前也曾從Tesla調配芯片給xAI，此次Rolfes指出其實際利用率僅11%，Grok用戶量遠無法填滿產能，延續了其“先建再說、後優化”的風格。
資本路徑上，馬斯克將Tesla、xAI、SpaceX的算力資源高度集中調度，優先保障Grok和xAI訓練，但多次出現內部資源競爭和產能浪費，最終部分GPU通過租賃等方式流向Anthropic等競爭對手。
類似谷歌、Meta早期數據中心建設中的產能過剩，以及亞馬遜AWS早期自建後開放租賃，馬斯克生態當前處於從“算力狂飆”向“產能匹配與外部變現”轉型的調整階段。
本質屬於資本集中：馬斯克通過跨公司資源調動將資本高度集中於AI訓練，但因產品端增長滯後，導致部分產能溢出並被外部競爭對手吸收，機制上是通過激進建設實現了短期領先，卻也爲對手提供了低成本擴張窗口。
ABAB News · 認知定律
算力建得越猛，產品端喫不下的風險就越大。
先囤芯片再找需求，最終多出來的往往成了對手的彈藥。
真正的戰略，不是誰先搶到算力，而是誰能真正把算力用滿。