SemiAnalysis: Meta accelererà l'acquisto di potenza di calcolo invece di rallentarlo ed è attivamente impegnata in negoziati con Anthropic per costruire una piattaforma di servizi AI proprietaria.

BlockBeats News, 3 luglio, SemiAnalysis ha dichiarato nel suo ultimo rapporto che, dopo la notizia secondo cui Meta potrebbe diventare una nuova Neocloud, la reazione iniziale del mercato è stata quella di vendere CoreWeave, Nebius e altre società di cloud computing simili, e di preoccuparsi nuovamente per la “saturazione eccessiva della potenza AI”.

Tuttavia, la valutazione della società è esattamente l'opposto: questa preoccupazione potrebbe essere infondata. L'approvvigionamento dei data center e della potenza di calcolo da parte di Meta non rallenterà, ma continuerà invece ad accelerare. L'articolo ha menzionato che solo nella prima metà di quest'anno Meta ha già ottenuto oltre 5GW di capacità nello spazio dei servizi cloud e nei data center in colocation, e questo senza nemmeno considerare i suoi progetti autoprodotti che stanno progredendo rapidamente.

SemiAnalysis ha affermato che Meta è nelle fasi finali di negoziazione con Anthropic, con la speranza di ottenere l’accesso all’istanza privatizzata di Claude. Se ciò si dovesse concretizzare, il significato non sarebbe solo che “Meta ha acquisito più potenza di calcolo”, ma che Meta potrebbe essere in procinto di costruire la propria piattaforma di servizi di modelli AI.

Questo modello è in parte simile a Bedrock di AWS, Foundry di Microsoft e Vertex di Google. Meta potrebbe inizialmente utilizzare Claude internamente e in futuro confezionare la capacità di modellazione come token-as-a-service per fornire servizi esterni. Nel breve termine, potrebbe esserci un utilizzo interno dei modelli proprietari e un utilizzo interno dei modelli Anthropic; nel lungo periodo, Meta potrebbe persino incorporare i modelli di Anthropic e OpenAI nel proprio ecosistema di servizi esterni.

SemiAnalysis ha dichiarato che la logica alla base di ciò è che Meta dispone della potenza di calcolo, di clienti pubblicitari, di capacità di distribuzione tramite social network e di punti di accesso per i consumatori. Se sarà in grado di integrare modelli d’avanguardia, agenti intelligenti e SaaS per vendite e marketing, non sarà più soltanto un acquirente di GPU, ma si muoverà verso le applicazioni AI e la distribuzione di modelli.