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Zuckerberg sinaliza comercialização de capacidade computacional, infraestrutura da Meta pode entrar em modo "uso próprio + aluguel externo".
“Quase toda semana, empresas diferentes vêm até nós, seja querendo que criemos um serviço de API, seja perguntando se temos poder computacional para vender a eles, por um preço mais alto do que pagamos para adquiri-lo.
Ainda não fizemos isso, porque temos a necessidade de usar esse poder computacional nós mesmos”, disse Zuckerberg na ocasião.
“Mas, obviamente, se percebermos que construímos em excesso, então essa é uma opção, e isso também nos dá confiança para investir e expandir a escala de construção.”
Na competição acelerada de IA, Zuckerberg disse várias vezes que acredita que toda a indústria enfrenta um gargalo em termos de poder computacional, e que a Meta deveria acumular o máximo possível de poder computacional para depois decidir como usá-lo.
Apesar de muitos desafios complexos, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, sinalizou aos investidores que está disposto a vender infraestrutura computacional excedente e até mesmo lançar um serviço de API, permitindo que os clientes paguem pelo uso de IA — esse negócio geralmente é medido em 'tokens' (a quantidade de dados gerados e consumidos durante as consultas dos clientes).
Em torno da discussão de que a Meta Platforms poderia comercializar parte de seu poder computacional de IA externamente, o mercado temia um 'excedente' de poder computacional, mas as análises consideram esse julgamento muito simplificado;
A Meta atualmente não tem poder computacional excedente significativo disponível para venda; por um lado, continua expandindo o investimento em infraestrutura de IA e assinando grandes acordos de poder computacional com a Crusoe e outros; por outro lado, os recursos existentes H100/H200 ainda são usados principalmente para sistemas de recomendação internos e treinamento de modelos de IA, com demanda ainda apertada;
Portanto, o chamado 'vender poder computacional' é mais uma forma opcional de utilização de ativos no futuro, não uma realidade atual; no geral, reflete que o poder computacional de IA está passando de uma única escassez para um uso em várias gerações e estágios de planejamento de capacidade de longo prazo.