Zuckerberg, bilgi işlem gücünün ticarileştirilmesine yönelik sinyaller veriyor, Meta'nın altyapısı "kendi kullanımı + dış kiralama" çift hatlı bir modele geçebilir.
BlockBeats haberine göre, 1 Temmuz'da Bloomberg'in bildirdiğine göre Zuckerberg, Mayıs ayındaki hissedar telekonferansında şunları söyledi: "Neredeyse her hafta farklı şirketler bize geliyor, ya bir API hizmeti kurmamızı istiyor ya da satın aldığımızdan biraz daha yüksek bir fiyata işlem gücümüzü satıp satamayacağımızı soruyor. Şu anda bunu yapmıyoruz çünkü bu işlem gücüne kendimizin ihtiyacı var," dedi Zuckerberg o sırada. "Ama açıkçası, eğer aşırı yatırım yaptığımızı fark edersek, bu bir alternatif olur ve bu da kısmen yatırım ölçeğimizi genişletme konusunda bize güven veriyor."
Hızla gelişen AI rekabetinde Zuckerberg, sektörün işlem gücünde bir darboğaz yaşadığını ve Meta'nın mümkün olduğunca fazla işlem gücü biriktirmesi gerektiğini, ardından nasıl kullanılacağına karar vermesi gerektiğini defalarca belirtti. Birçok karmaşık zorluğa rağmen, Meta CEO'su Mark Zuckerberg yatırımcılara bir sinyal gönderdi: Fazla hesaplama altyapısını satmaya ve hatta müşterilerin AI kullanım miktarına göre ödeme yapmasını sağlayan bir API hizmeti sunmaya istekli; bu işlem genellikle "token" (yani müşteri sorgulama sırasında oluşturulan ve tüketilen veri miktarı) ile ölçülüyor.
Meta Platforms'un AI işlem gücünün bir kısmını ticarileştirme olasılığı etrafındaki tartışmalar, piyasada işlem gücü "fazlası" endişesine yol açtı, ancak analistler bu değerlendirmenin fazla basitleştirilmiş olduğunu düşünüyor; Meta'nın şu anda satılık belirgin bir fazla işlem gücü bulunmuyor; bir yandan AI altyapı yatırımlarını genişletmeye devam ediyor ve Crusne gibi şirketlerle büyük ölçekli işlem gücü anlaşmaları imzalıyor, diğer yandan mevcut H100/H200 kaynakları hâlâ esas olarak dahili öneri sistemleri ve AI model eğitimi için kullanılıyor ve talep hâlâ sıkışık; bu nedenle sözde "işlem gücü satışı" daha çok gelecekteki olası bir varlık kullanım yöntemi, şu anki bir gerçeklik değil; genel olarak AI işlem gücünün tek bir kıtlıktan çok kuşaklı katmanlı kullanım ve uzun vadeli kapasite planlaması aşamasına geçtiğini yansıtıyor.
