美銀：Metaは計算能力を販売し、AI投資収益のストーリーをうまく伝えようとしている

Metaは膨大なAI計算リソースの現金化を模索しており、この構想は新たな事業ラインの原型であると同時に、巨額の設備投資に対するリターンを疑問視する投資家への戦略的なシグナルでもある。

報道によると、Metaはクラウドインフラ事業を立ち上げ、外部顧客にAI計算能力へのアクセス権やモデルサービスを販売する計画を策定中である。このニュースを受けて、Metaの株価は1日で約10%急騰し、同期間のS&P500指数の約0.25%の上昇を大きく上回り、市場はこの潜在的な新事業に好意的な反応を示した。

追風交易台の情報によると、米銀証券のアナリスト、Justin Post氏とNitin Bansal氏は7月1日付の調査レポートで、クラウド事業の推進はMetaの計算リソース資産とモデル開発の潜在価値を浮き彫りにし、投資家の間でAIインフラへの継続的な投資拡大に対する懸念をある程度和らげるのに役立つと指摘した。米銀はMetaに「買い」評価を維持し、目標株価を835ドルとしている。

Metaクラウド計画の全容：2つの経路が並行して進む

ブルームバーグが関係筋を引用して報じたところによると、Metaのクラウド事業計画には現在2つの方向性がある。1つはAIモデルホスティングサービスを提供するもので、開発者がMetaの既存のAIインフラ上で動作する複数のモデル（Muse Sparkシリーズを含む）にアクセスし、アクセス量に応じて課金する。このモデルはアマゾンAWSのBedrock製品と類似している。もう1つは、生の計算能力を直接販売するもので、CoreWeaveなどの新興クラウドコンピューティングサービスプロバイダーに近い位置づけとなる。

上記の計画は、Meta社内で「Meta Compute」と呼ばれる戦略的イニシアチブの一部であり、AIインフラの構築と運用管理に特化している。MetaのCEOは以前、企業市場にはビジネスチャンスが存在することを公に示唆し、同社は建設コストよりも高い価格で外部に計算能力を販売できる可能性があると述べていた。

米銀はレポートで、よりマクロ的な視点から見ると、Metaの2026年の設備投資規模が最大3GWの計算能力建設を支えられる場合（1GWあたり約400億～450億ドルと試算）、近い将来にクラウド事業プラットフォームを構築することで、同社はより大きな戦略的柔軟性を得ることができると指摘している。余剰計算能力が発生した場合、年間1GWあたり100億～150億ドルで外部に貸し出すことが可能となり、同社にポジティブなサポートをもたらす。

競争上の位置づけに疑問、戦略的論争は避けられず

市場の熱狂的な反応にもかかわらず、米銀は潜在的な疑問点も率直に指摘している。Metaの自社開発チップの進捗は、アマゾン、マイクロソフト、グーグルなどの成熟したハイパースケールクラウドプロバイダーに遅れをとっているように見える。同時に、同社自身もサードパーティとの契約を通じて積極的に計算能力を調達しており、最近ではCrusoeと1.6GWの調達契約を結んでいる。

この現象は、市場にMetaの戦略的ロジックへの疑問を引き起こしている。自らも外部から計算能力を購入する必要がある企業が、説得力のある計算能力の再販事業を構築できるのか？ハイパースケールクラウド市場における競争力はどのように位置づけられるのか？

米銀は、Metaがこの分野でより強力な市場認知を得られるかどうかは、ある程度、同社の大規模言語モデル（LLM）の最先端能力の進展に依存すると考えている。モデルのレベルが高ければ高いほど、外部からのMetaの計算能力に対する需要も強くなり、クラウド事業のビジネスロジックもより堅固になる。

AIの単位経済性の改善、クラウドサービスプロバイダーにとって両刃の剣

Metaのクラウド計画以外にも、AI計算能力のコスト面で注目すべきシグナルがある。The Informationの報道によると、OpenAIは特定のモデルの推論コストを約半分に削減するシステムレベルの最適化を発見したという。この最適化は、既存のサーバーインフラをより効率的に活用することで実現され、新しいハードウェアや新しいモデルアーキテクチャの導入を必要としない。報道によると、OpenAIはこの最適化を未ログイン状態のChatGPTトラフィックに適用しており、関連トラフィックはわずか数百枚のNVIDIA GPUで実行可能だという。現時点では、この手法の具体的な原理は不明であり、ログインユーザー、APIワークロード、または計算集約型の推論製品に拡張できるかどうかも確認されていない。

米銀は、計算能力のコスト効率向上は、大規模インターネット企業全体にとってポジティブな方向性であると指摘する。この技術が業界レベルで普及すれば、ハードウェア投資を増やすことなく既存の計算能力の有効出力を拡大し、新たな設備投資の緊急性を低下させ、AI事業の単位経済モデルを改善する。エージェント型アプリケーションの利用シーンがトークン消費を大幅に増加させるにつれて、計算能力最適化の戦略的価値はますます顕著になるだろう。

しかし、ハイパースケールクラウドサービスプロバイダーにとって、推論コストの低下は価格圧力のリスクももたらす。一方で、より良好な粗利率構造とより広範なアドレス可能市場は、AIワークロード需要の持続的な成長を促進すると予想され、総合的には依然としてポジティブである。

以上の内容は追風交易台から提供されました。

さらに詳しい解説、リアルタイム分析、一次情報などをご覧になりたい方は、**追風交易台▪年間会員**にご加入ください。

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

リスク注意事項および免責条項

          

            市場にはリスクが伴い、投資は慎重に行う必要があります。本記事は個人投資の推奨を構成するものではなく、個々のユーザーの特定の投資目標、財務状況、またはニーズを考慮したものではありません。ユーザーは、本記事の意見、見解、または結論が自身の特定の状況に適合するかどうかを検討する必要があります。これに基づく投資は、自己責任で行ってください。