Bank of America: Meta продаёт вычислительные мощности, чтобы рассказать хорошую историю о доходности инвестиций в AI

Автор | Чжан Яци

      Редакция | Технологии ИИ

Meta рассматривает способы монетизации масштабных активов в области ИИ, что становится не только зарождающейся новой бизнес-линией, но и стратегическим сигналом инвесторам, обеспокоенным большими капитальными расходами и возможной отдачей от них.

Согласно сообщениям, Meta разрабатывает планы запуска облачной инфраструктуры, предлагая внешним клиентам доступ к AI-вычислениям и модельным сервисам. После анонса акции Meta выросли примерно на 10% за день, тогда как индекс S&P 500 за тот же период прибавил лишь 0,25%. Это говорит о положительной реакции рынка на потенциальное новое направление бизнеса компании.

По информации «Торговой платформы Чжуфэн», аналитики Bank of America Securities Джастин Пост и Нитин Бансал в своем исследовании от 1 июля указали, что развитие облачного направления позволит Meta раскрыть потенциальную ценность своих вычислительных активов и достижений в области моделей, что частично снимает обеспокоенность инвесторов затяжными расходами на инфраструктуру ИИ без видимой отдачи. Bank of America сохраняет рейтинг «Покупать» по акциям Meta с целевой ценой в 835 долларов.

План облака Meta выходит на поверхность: два направления развития параллельно

По данным Bloomberg со ссылкой на осведомленные источники, облачная стратегия Meta состоит из двух основных ветвей: во-первых, хостинг AI-моделей, предоставляющий разработчикам доступ к различным моделям, запущенным на собственной инфраструктуре Meta, включая серию моделей Muse Spark, с оплатой за использование — аналогично продукту Bedrock от Amazon AWS; во-вторых, прямая продажа «сырой» вычислительной мощности в стиле новых игроков рынка облачных вычислений, таких как CoreWeave.

Этот проект реализуется в рамках стратегической инициативы внутри компании под названием "Meta Compute", основной фокус которой — строительство и управление AI-инфраструктурой. CEO Meta ранее публично указывал, что на корпоративном рынке есть коммерческие перспективы и у компании есть шанс продавать вычислительные мощности по цене, превышающей себестоимость.

B отчёте Bank of America указано, что, если взглянуть шире, и капиталовложения Meta к 2026 году позволят создать до 3 ГВт вычислительных мощностей (примерно 40–45 миллиардов долларов на ГВт), тогда запуск облачной платформы даст компании большую стратегическую гибкость —в случае избыточных мощностей они могут быть сданы в аренду сторонним клиентам по цене 10–15 миллиардов долларов за ГВт в год, что станет позитивным фактором для компании.

Конкурентное позиционирование вызывает вопросы, стратегия остается спорной

Несмотря на бурную реакцию рынка, аналитики Bank of America отмечают и потенциальные сомнения. Собственные разработки чипов у Meta, похоже, отстают от Amazon, Microsoft и Google — признанных лидеров в сфере масштабных облачных сервисов. При этом компания продолжает активно закупать мощности у сторонних производителей, например, заключив недавний контракт с Crusoe на 1,6 ГВт.

Такое положение дел вызывает вопрос о стратегической логике компании: может ли компания, самостоятельно закупающая мощности, убедительно построить бизнес перепродажи этих же ресурсов? Каково будет её конкурентное позиционирование на глобальном рынке супермасштабных облачных услуг?

По мнению Bank of America,успех Meta на этом направлении во многом будет зависеть от темпов развития их больших языковых моделей (LLM) — чем выше уровень моделей, тем больше спрос на мощности Meta со стороны внешних клиентов и тем прочнее бизнес-логика облачного направления компании.

Улучшение экономики единицы ИИ — палка о двух концах для облачных сервис-провайдеров

Вне зависимости от облачной стратегии Meta, стоимость ИИ-вычислений также меняется. Как сообщает The Information, OpenAI обнаружила способ системной оптимизации, снижающий расходы на инференс некоторых моделей примерно вдвое, используя имеющуюся серверную инфраструктуру без установки дополнительного оборудования или новых архитектур моделей. Эта оптимизация уже применяется к трафику ChatGPT для незарегистрированных пользователей и работает всего на нескольких сотнях GPU Nvidia. Неизвестно, могут ли эти методы быть применены к трафику залогиненных пользователей, работе через API или к продуктам с высокой вычислительной нагрузкой.

Bank of America считает, чтоповышение эффективности расходов на мощности выгодно для крупных интернет-компаний в целом: если технология распространится по индустрии, это позволит увеличить отдачу от существующих вычислительных ресурсов, уменьшить срочность в новых капитальных затратах и улучшить экономику AI-бизнеса. С ростом применения agentic-приложений, увеличивающих расход token, стратегическая важность оптимизации мощностей будет только расти.

В то же время, для гипермасштабных облачных провайдеров снижение расходов на инференс может создавать ценовое давление; однако, более высокая маржинальность и расширение целевого рынка вероятно приведут к росту спроса на AI-нагрузки, и в целом это трактуется как положительный тренд.