Meta วางแผนสร้างรายได้จากกำลังการประมวลผล AI ส่วนเกินผ่านธุรกิจคลาวด์ใหม่

มีรายงานว่า Meta กำลังปรับเปลี่ยนทิศทางการลงทุนมหาศาลในโครงสร้างพื้นฐาน AI ไปสู่ช่องทางรายได้ใหม่ด้วยการพัฒนาธุรกิจคลาวด์คอมพิวติ้ง โดยการขายสิทธิ์การเข้าถึงกำลังการประมวลผลดิบ (raw compute power) และโมเดลแบบโฮสต์ ยักษ์ใหญ่ด้านโซเชียลมีเดียรายนี้ตั้งเป้าที่จะเปลี่ยนรายจ่ายฝ่ายทุน (capital expenditures) ที่สูงลิ่วให้กลายเป็นบริการแบบสแตนด์อโลนที่ทำกำไรได้

จากการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานสู่ "Meta Compute"

Meta ได้ทุ่มงบประมาณสูงถึง 1.829 แสนล้านดอลลาร์ ซึ่งไม่เคยมีมาก่อน สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า รวมถึงโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดมหึมาในรัฐลุยเซียนาและโอไฮโอ Mark Zuckerberg ถึงกับเคยอธิบายว่าขนาดของโครงการในโอไฮโอนั้นเทียบเท่ากับขนาดของแมนแฮตตัน อย่างไรก็ตาม Meta ยังไม่มีการแยกตัวเลขรายได้เฉพาะเจาะจงสำหรับตระกูลโมเดล Llama หรือบริการ Meta AI ซึ่งแตกต่างจากคู่แข่งอย่าง Google หรือ OpenAI

เพื่อชดเชยต้นทุนเหล่านี้ มีรายงานว่า Meta กำลังสำรวจโมเดลธุรกิจที่คล้ายกับ CoreWeave โดยมุ่งเน้นไปที่การขายขีดความสามารถในการประมวลผลแบบ "ดิบ" ความคิดริเริ่มใหม่นี้ ซึ่งมีชื่อเรียกชั่วคราวว่า "Meta Compute" คาดว่าจะนำโดยทีมผู้บริหารระดับสูง ซึ่งรวมถึงหัวหน้าฝ่ายโครงสร้างพื้นฐาน Santosh Janardhan, ผู้นำ Meta Superintelligence Labs Daniel Gross และประธาน Dina Powell McCormick

การท้าทายยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์ระดับ Hyperscale

หากประสบความสำเร็จ ความเคลื่อนไหวของ Meta จะทำให้บริษัทเข้าสู่การแข่งขันโดยตรงกับยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์ที่มั่นคงอย่าง Amazon Web Services (AWS), Google Cloud และ Microsoft Azure นอกเหนือจากการขายสิทธิ์การเข้าถึงฮาร์ดแวร์ดิบแล้ว Meta ยังกำลังพิจารณาเดินตามรอย AWS โดยการเสนอการเข้าถึงโมเดล AI ต่างๆ ที่โฮสต์อยู่บนโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเอง ซึ่งอาจรวมถึง Muse Spark โมเดลแบบ closed-weight ที่เพิ่งเปิดตัวไป เพื่อมอบโซลูชันแบบเบ็ดเสร็จ (turnkey solution) สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการทั้งกำลังการประมวลผลและสติปัญญา (intelligence) ในการรันโมเดล

กลยุทธ์นี้สะท้อนถึงความเคลื่อนไหวล่าสุดของ xAI จาก SpaceX ซึ่งได้ลงนามในข้อตกลงกับ Anthropic เพื่อเช่าขีดความสามารถในดาต้าเซ็นเตอร์ Colossus 1 สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในเศรษฐกิจ AI ว่า ผู้ชนะที่แท้จริงอาจไม่ใช่บริษัทที่สร้างโมเดลที่ซับซ้อนที่สุด แต่เป็นผู้ที่ครอบครองดาต้าเซ็นเตอร์ทางกายภาพและชิปซิลิคอนที่จำเป็นในการรันโมเดลเหล่านั้น

การรับมือกับภาวะฟองสบู่โครงสร้างพื้นฐาน AI

การปรับเปลี่ยนไปสู่ธุรกิจคลาวด์เกิดขึ้นในช่วงที่มีการถกเถียงกันอย่างหนักเกี่ยวกับความยั่งยืนของการใช้จ่ายด้าน AI กลุ่มผู้ที่สงสัยแย้งว่าการแข่งขันในการสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดมหึมาในปัจจุบันอาจกำลังสร้างฟองสบู่ โดยมีแรงขับเคลื่อนจากการพึ่งพาชิป AI ที่มีมูลค่าเสื่อมสภาพอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังมีคำถามที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องว่า ความต้องการบริการ AI จากผู้ใช้ปลายทางจะสามารถสร้างรายได้มากพอที่จะคุ้มค่ากับการเดิมพันระดับล้านล้านดอลลาร์ที่บริษัท Big Tech กำลังทำอยู่ในขณะนี้หรือไม่

ด้วยการเปิดตัว Meta Compute บริษัทกำลังพยายามลดความเสี่ยงจากการใช้จ่ายเงินทุนจำนวนมหาศาล แทนที่จะพึ่งพาเพียงแค่ประโยชน์ทางอ้อมจาก AI (เช่น การปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายโฆษณาหรือประสิทธิภาพภายในองค์กร) Meta กำลังพยายามสร้างสายรายได้โดยตรงที่สามารถขยายขนาดได้และมีอัตรากำไรสูง โดยปฏิบัติกับกำลังการประมวลผล AI ในฐานะสินค้าโภคภัณฑ์ (commodity)

สรุปประเด็นสำคัญ

• ช่องทางรายได้ใหม่: Meta กำลังพัฒนา "Meta Compute" เพื่อขายกำลังการประมวลผล AI ส่วนเกินและโมเดลแบบโฮสต์ เช่น Muse Spark ให้แก่นักพัฒนาภายนอก
• การทุ่มงบประมาณมหาศาล: ความเคลื่อนไหวนี้มุ่งหวังที่จะสร้างรายได้จากส่วนหนึ่งของงบประมาณ 1.829 แสนล้านดอลลาร์ที่ Meta ได้จัดสรรไว้สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI รวมถึงโครงการดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ในโอไฮโอ
• การเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขัน: การเข้าสู่บริการคลาวด์ของ Meta เปลี่ยนสมรภูมิ AI จากเรื่องประสิทธิภาพของโมเดล ไปสู่การเป็นเจ้าของและการสร้างรายได้จากขีดความสามารถของดาต้าเซ็นเตอร์ทางกายภาพ