Bank of America: Meta menjual daya komputasi, bertujuan untuk menceritakan kisah pengembalian investasi AI.

Meta sedang merencanakan untuk memonetisasi aset komputasi AI yang sangat besar. Langkah ini tidak hanya merupakan cikal bakal lini bisnis baru, tetapi juga merupakan sinyal strategis untuk menanggapi keraguan investor tentang pengembalian pengeluaran modal yang tinggi.

Menurut laporan, Meta sedang menyusun rencana untuk meluncurkan bisnis infrastruktur cloud, menjual akses daya komputasi AI dan layanan model kepada pelanggan eksternal. Setelah berita diumumkan, harga saham Meta melonjak sekitar 10% dalam satu hari, jauh melampaui kenaikan sekitar 0,25% dari indeks S&P 500 pada periode yang sama, menunjukkan reaksi positif pasar terhadap potensi lini bisnis baru ini.

Menurut informasi dari Meja Perdagangan Zhuifeng, analis Bank of America Securities Justin Post dan Nitin Bansal dalam laporan penelitian yang dirilis pada 1 Juli menunjukkan bahwa kemajuan bisnis cloud akan membantu menyoroti nilai potensial aset komputasi dan pengembangan model Meta, sehingga sampai batas tertentu mengatasi kekhawatiran investor tentang investasi berkelanjutan Meta dalam infrastruktur AI yang belum menghasilkan pengembalian. Bank of America mempertahankan peringkat beli untuk Meta dengan target harga $835.

Rencana Cloud Meta Muncul: Dua Jalur Berjalan Secara Paralel

Menurut Bloomberg yang mengutip sumber yang mengetahui, rencana bisnis cloud Meta saat ini memiliki dua arah: yang pertama adalah menyediakan layanan hosting model AI, memungkinkan pengembang mengakses berbagai model yang berjalan di infrastruktur AI Meta yang ada, termasuk seri model Muse Spark, dan dikenakan biaya berdasarkan akses. Model ini mirip dengan produk Bedrock di bawah AWS Amazon; yang kedua adalah menjual daya komputasi mentah secara langsung, dengan positioning yang lebih dekat dengan penyedia layanan cloud komputasi baru seperti CoreWeave.

Rencana di atas termasuk dalam inisiatif strategis internal Meta yang disebut "Meta Compute", yang berfokus pada pembangunan dan manajemen operasi infrastruktur AI. CEO Meta sebelumnya telah secara terbuka mengisyaratkan adanya peluang bisnis di pasar perusahaan, dan mengatakan bahwa perusahaan kemungkinan dapat menjual daya komputasi kepada pihak luar dengan harga lebih tinggi dari biaya pembangunan.

Bank of America menunjukkan dalam laporan bahwa dari perspektif yang lebih makro, jika skala pengeluaran modal Meta pada tahun 2026 dapat mendukung pembangunan daya komputasi hingga 3GW (diperkirakan sekitar $40-45 miliar per GW), maka membangun platform bisnis cloud dalam waktu dekat akan memberi perusahaan fleksibilitas strategis yang lebih besar — jika ada kelebihan daya komputasi, dapat disewakan ke luar dengan harga $10-15 miliar per GW per tahun, memberikan dukungan positif bagi perusahaan.

Pertanyaan tentang Positioning Kompetitif, Kontroversi Strategi Sulit Dihindari

Meskipun pasar bereaksi antusias, Bank of America juga secara terbuka menunjukkan keraguan potensial. Kemajuan chip buatan sendiri Meta tampaknya tertinggal dari penyedia cloud skala besar mapan seperti Amazon, Microsoft, dan Google. Sementara itu, perusahaan itu sendiri masih secara aktif membeli daya komputasi melalui perjanjian pihak ketiga — termasuk perjanjian pembelian 1,6GW baru-baru ini dengan Crusoe.

Fenomena ini memicu pertanyaan pasar tentang logika strategis Meta: Bisakah perusahaan yang masih perlu membeli daya komputasi dari luar membangun bisnis penjualan kembali daya komputasi yang meyakinkan? Bagaimana posisi kompetitifnya di pasar cloud skala besar?

Bank of America percaya bahwa apakah Meta dapat memperoleh pengakuan pasar yang lebih kuat di jalur ini, sampai batas tertentu tergantung pada pengembangan kemampuan mutakhir model bahasa besar (LLM) — semakin tinggi level model, semakin kuat permintaan luar untuk daya komputasi Meta, dan logika bisnis cloud akan semakin solid.

Peningkatan Ekonomi Unit AI, Bermata Dua bagi Penyedia Cloud

Di luar rencana cloud Meta, sisi biaya daya komputasi AI juga menunjukkan sinyal yang patut diperhatikan. Menurut The Information, OpenAI dikabarkan telah menemukan solusi optimasi tingkat sistem yang mengurangi biaya inferensi model tertentu sekitar setengahnya. Optimasi ini dicapai dengan memanfaatkan infrastruktur server yang ada secara lebih efisien, tanpa perlu menambahkan perangkat keras baru atau memperkenalkan arsitektur model baru. Dikabarkan, OpenAI telah menerapkan optimasi ini pada lalu lintas ChatGPT yang tidak masuk log, dan lalu lintas terkait hanya membutuhkan beberapa ratus GPU Nvidia untuk berjalan. Saat ini belum diketahui prinsip spesifik metode ini, dan juga belum pasti apakah dapat diperluas ke pengguna yang masuk log, beban kerja API, atau produk inferensi komputasi intensif.

Bank of America percaya bahwa peningkatan efisiensi biaya daya komputasi secara keseluruhan menguntungkan perusahaan internet besar: jika teknologi ini dapat dipromosikan di tingkat industri, akan memperluas output efektif daya komputasi yang ada tanpa meningkatkan investasi perangkat keras, mengurangi urgensi pengeluaran modal baru, dan meningkatkan model ekonomi unit bisnis AI. Seiring dengan meningkatnya konsumsi token secara signifikan karena skenario aplikasi agen (Agentic), nilai strategis optimasi daya komputasi akan semakin menonjol.

Namun, bagi penyedia cloud skala besar, penurunan biaya inferensi juga membawa risiko tekanan harga; tetapi pada saat yang sama, struktur margin laba yang lebih baik dan pasar yang dapat dijangkau yang lebih luas diharapkan dapat mendorong pertumbuhan berkelanjutan beban kerja AI, secara keseluruhan masih positif.

Konten menarik di atas berasal dari Meja Perdagangan Zhuifeng.

Untuk interpretasi yang lebih rinci, termasuk interpretasi waktu nyata, penelitian lini depan, dll., silakan bergabung dengan [**Meja Perdagangan Zhuifeng ▪ Anggota Tahunan**]

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

Peringatan Risiko dan Ketentuan Penyangkalan

          

            Pasar berisiko, investasi harus hati-hati. Artikel ini tidak merupakan saran investasi pribadi, dan juga tidak mempertimbangkan tujuan investasi, situasi keuangan, atau kebutuhan khusus pengguna individu. Pengguna harus mempertimbangkan apakah pendapat, pandangan, atau kesimpulan apa pun dalam artikel ini sesuai dengan situasi spesifik mereka. Investasi berdasarkan ini, tanggung jawab ada pada diri sendiri.