مصرف أمريكا: ميتا تبيع القوة الحاسوبية، بهدف سرد قصة عوائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي

تخطط Meta لتحويل أصولها الضخمة من قدرات الذكاء الاصطناعي إلى إيرادات، وهذه الخطوة ليست مجرد نواة لخط أعمال جديد، بل هي إشارة استراتيجية للرد على استفسارات المستثمرين حول العائد على الإنفاق الرأسمالي المرتفع.

وفقًا للتقارير، تضع Meta خططًا لإطلاق بنية تحتية سحابية للأعمال، حيث ستقدم للعملاء الخارجيين إمكانية الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي وخدمات النماذج. بعد الإعلان، ارتفع سهم Meta بنحو 10% في يوم واحد، متجاوزًا بكثير ارتفاع مؤشر S&P 500 بنحو 0.25% خلال نفس الفترة، مما يشير إلى رد فعل إيجابي من السوق تجاه هذا الخط الأعمال المحتمل الجديد.

وبحسب ما ورد من منصة "Zhuifeng Trading Desk"، أشار المحللان في بنك أمريكا للأوراق المالية، جاستن بوست ونيتين بانسال، في تقرير بحثي صدر في 1 يوليو، إلى أن التقدم في أعمال السحابة يساعد في إبراز القيمة المحتملة لأصول قدرات Meta وجهود تطوير النماذج، مما يخفف إلى حد ما من شكوك المستثمرين حول استمرار الشركة في زيادة استثماراتها في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي دون رؤية عوائد ملموسة. يحافظ بنك أمريكا على تصنيف "شراء" لسهم Meta مع سعر مستهدف قدره 835 دولارًا.

خطة Meta السحابية تظهر إلى النور: مساران متوازيان

وفقًا لمصادر مطلعة نقلتها Bloomberg، فإن خطة أعمال Meta السحابية تتضمن اتجاهين حاليًا: الأول هو تقديم خدمات استضافة نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمطورين بالوصول إلى نماذج متعددة تعمل على البنية التحتية الحالية للذكاء الاصطناعي في Meta، بما في ذلك سلسلة Muse Spark، مع فرض رسوم على أساس حجم الوصول. هذا النموذج مشابه لمنتج Bedrock التابع لـ AWS من Amazon؛ والثاني هو بيع قدرات الحوسبة الخام مباشرةً، وهو أقرب إلى تحديد موقع مقدمي خدمات الحوسبة السحابية الجدد مثل CoreWeave.

تندرج الخطط المذكورة أعلاه ضمن مبادرة استراتيجية داخل Meta تُسمى "Meta Compute"، والتي تركز على بناء وإدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وقد أشار الرئيس التنفيذي لـ Meta سابقًا بشكل علني إلى وجود فرص تجارية في سوق المؤسسات، وأعرب عن أن الشركة قد تكون قادرة على بيع قدرات الحوسبة للخارج بسعر أعلى من تكلفة البناء.

أشار بنك أمريكا في تقريره إلى أنه من منظور أوسع، إذا تمكنت Meta من دعم بناء قدرات حوسبة تصل إلى 3 جيجاوات من خلال إنفاقها الرأسمالي في عام 2026 (بافتراض أن كل جيجاوات تكلف حوالي 40 إلى 45 مليار دولار)، فإن إنشاء منصة أعمال سحابية في المستقبل القريب سيمنح الشركة مرونة استراتيجية أكبر - في حالة وجود فائض في قدرات الحوسبة، يمكن تأجيرها للخارج بسعر يتراوح بين 10 إلى 15 مليار دولار سنويًا لكل جيجاوات، مما يشكل دعمًا إيجابيًا للشركة.

شكوك حول تحديد المواقع التنافسية، جدل استراتيجي لا مفر منه

على الرغم من رد فعل السوق الحار، أشار بنك أمريكا أيضًا بصراحة إلى الشكوك المحتملة. يبدو أن تقدم Meta في تطوير الرقائق المخصصة متخلف عن مزودي الخدمات السحابية فائقي النطاق مثل Amazon وMicrosoft وGoogle، وفي الوقت نفسه، لا تزال الشركة نفسها تشتري قدرات الحوسبة بنشاط من خلال اتفاقيات مع أطراف ثالثة - بما في ذلك اتفاقية شراء حديثة مع Crusoe بقدرة 1.6 جيجاوات.

يثير هذا الأمر تساؤلات في السوق حول منطق Meta الاستراتيجي: هل يمكن لشركة لا تزال بحاجة لشراء قدرات الحوسبة من الخارج أن تبني نشاطًا مقنعًا لإعادة بيع قدرات الحوسبة؟ وكيف ستحدد موقعها التنافسي في سوق الحوسبة السحابية فائقة النطاق؟

يرى بنك أمريكا أن مدى حصول Meta على قبول أقوى في هذا المجال يعتمد إلى حد ما على تطور قدرات نماذجها اللغوية الكبيرة (LLM) الحدودية - فكلما ارتفع مستوى النماذج، زاد الطلب الخارجي على قدرات Meta الحاسوبية، وأصبح المنطق التجاري للأعمال السحابية أكثر صلابة.

تحسين الاقتصاديات الوحدوية للذكاء الاصطناعي، سيف ذو حدين لمقدمي الخدمات السحابية

بخلاف خطة Meta السحابية، هناك أيضًا إشارات جديرة بالملاحظة على جانب تكلفة قدرات الذكاء الاصطناعي. وفقًا لتقرير من The Information، يُزعم أن OpenAI اكتشفت تحسينًا على مستوى النظام أدى إلى خفض تكلفة الاستدلال لنموذج معين بنحو النصف. يتم تحقيق هذا التحسين من خلال استخدام أكثر كفاءة للبنية التحتية الحالية للخوادم، دون الحاجة إلى أجهزة جديدة أو إدخال بنية نموذج جديدة. وفقًا للتقرير، طبقت OpenAI هذا التحسين على حركة مرور ChatGPT للحسابات غير المسجلة، وتحتاج حركة المرور هذه فقط إلى بضع مئات من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA لتعمل. لا تزال التفاصيل الدقيقة لهذه الطريقة غير واضحة، وكذلك إمكانية توسيعها لتشمل المستخدمين المسجلين أو أحمال عمل API أو منتجات الاستدلال كثيفة الحساب.

يرى بنك أمريكا أن تحسين كفاءة تكلفة قدرات الحوسبة هو اتجاه إيجابي بشكل عام لشركات الإنترنت الكبرى: إذا أمكن تعميم هذه التقنية على مستوى الصناعة، فسيؤدي ذلك إلى زيادة الإنتاج الفعال لقدرات الحوسبة الحالية دون زيادة الاستثمار في الأجهزة، وتقليل الحاجة الملحة لإنفاق رأسمالي جديد، وتحسين النموذج الاقتصادي الوحدوي لأعمال الذكاء الاصطناعي. مع زيادة استهلاك الرموز (tokens) بشكل كبير بسبب تطبيقات العوامل (Agentic)، ستزداد القيمة الاستراتيجية لتحسين قدرات الحوسبة.

ومع ذلك، بالنسبة لمقدمي الخدمات السحابية فائقي النطاق، فإن انخفاض تكلفة الاستدلال يحمل أيضًا مخاطر ضغط الأسعار؛ ولكن في الوقت نفسه، يمكن لهياكل هامش ربح أفضل وسوق قابلة للتوجيه أوسع أن تحفز النمو المستمر في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، وبشكل عام يظل الأمر إيجابيًا.

المحتوى الرائع أعلاه مقدم من منصة "Zhuifeng Trading Desk".

للحصول على تفسيرات أكثر تفصيلاً، بما في ذلك التفسيرات الفورية والبحوث المباشرة، يرجى الانضمام إلى [**Zhuifeng Trading Desk ▪ العضوية السنوية**]

![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-460a44862d-112f3e2057-8b7abd-7649e1)

بيان المخاطر وإخلاء المسؤولية

          

            السوق ينطوي على مخاطر، والاستثمار يجب أن يكون بحذر. هذه المقالة لا تشكل نصيحة استثمارية شخصية، ولا تأخذ في الاعتبار أهداف الاستثمار الخاصة أو الوضع المالي أو الاحتياجات الفردية للمستخدمين. يجب على المستخدمين النظر فيما إذا كانت أي آراء أو وجهات نظر أو استنتاجات في هذه المقالة تناسب ظروفهم الخاصة. الاستثمار بناءً على ذلك هو على مسؤوليتهم الخاصة.