Meta تريد تأجير قدراتها في الذكاء الاصطناعي لمنافسة AWS وGoogle Cloud

أمضت Meta العامين الماضيين في تكديس قدرات حوسبة ضخمة للذكاء الاصطناعي، وهي تدرس الآن تأجير الفائض منها لشركات أخرى. وإذا نُفذت الخطة، فستدخل الشركة لأول مرة في منافسة مباشرة مع عمالقة الحوسبة السحابية — AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure. وقد استقبلت وول ستريت الفكرة بإيجابية.

من أين جاءت كل هذه القدرات الفائضة

منذ عام 2024 تقريبًا، وسّعت Meta بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي بوتيرة حثيثة. اشترت الشركة وحدات GPU من Nvidia من سلسلة H100، وطوّرت في الوقت نفسه شرائحها الخاصة للذكاء الاصطناعي MTIA. وتحتاج إليها لتدريب نماذج Llama اللغوية ولتحسين خوارزميات الإعلانات التي تولّد الجزء الأكبر من إيراداتها. وبُنيت مراكز البيانات بطاقة تفوق الاحتياجات الحالية، إذ كان على البنية التحتية أن تنمو بالتوازي مع طموحات الشركة في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

نتيجة لذلك، بقي جزء من القدرات المشتراة دون استغلال. ووفق مصادر، تدرس Meta نموذج عمل مزوّد الخدمات السحابية: يستطيع عملاء من الشركات استئجار موارد حوسبية لتدريب نماذجهم الخاصة من الذكاء الاصطناعي أو لتشغيل الاستدلال (inference). وبهذا يتحول العتاد المدفوع الثمن أصلًا إلى مصدر دخل دون الحاجة إلى استثمارات إضافية.

أبرز الحقائق:

• جمعت Meta بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على مدى عامين على الأقل
• المنافسون المباشرون المحتملون هم AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure
• استقبلت وول ستريت الفكرة بإيجابية
• جوهر الخطة هو تحقيق الدخل من القدرات غير المستغلة، وليس بناء منصة سحابية من الصفر

لماذا تروق الفكرة للمستثمرين

تثير استثمارات Meta في بنية الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة مشاعر متباينة لدى المحللين. فالشركة تعلن كل ربع عن إنفاق بمليارات الدولارات على وحدات GPU وبناء مراكز البيانات. ورغم اعتراف السوق بأن الذكاء الاصطناعي أولوية استراتيجية، ظل العائد الملموس على هذه الاستثمارات بعيدًا وغير واضح لفترة طويلة. وأي مخطط يحوّل الأصول الثقيلة من عبء إلى مصدر إيرادات مباشر يغيّر هذه الرواية تغييرًا جوهريًا.

تحقق Amazon وGoogle وMicrosoft مئات المليارات من الدولارات سنويًا من الخدمات السحابية، ومن غير المرجح أن تتمكن Meta من دخول هذا السوق بسرعة كمزوّد متكامل، فذلك يتطلب منظومة طويلة الأمد من المنتجات المؤسسية وعلاقات راسخة مع أقسام تقنية المعلومات في الشركات الكبرى. لكن في قطاع حوسبة الذكاء الاصطناعي تحديدًا — عناقيد GPU لتدريب النماذج الكبيرة وتشغيل الاستدلال (inference) — يتجاوز الطلب العرض بصورة مزمنة، وتنتظر شركات حول العالم أشهرًا للحصول على القدرات. وهنا تملك Meta ميزة تنافسية حقيقية: بنية شبكية عالمية خاصة بها، وشرائح ذكاء اصطناعي مخصصة، وحجم يضاهي حجم الشركات العملاقة في الحوسبة السحابية (hyperscalers).

ومع ذلك، فالفكرة ليست جديدة: فمزوّدا الخدمات المتخصصان CoreWeave وLambda Labs جعلا بالفعل تأجير وحدات GPU نشاطهما الأساسي. والفارق الجوهري في حالة Meta أنه ليس لديها نشاط سحابي مؤسسي تقليدي، بل قدرات ضخمة غير مستغلة تحتاج إلى تحقيق دخل منها.

ماذا يعني ذلك للسوق

إذا نُفذ المشروع، ستتحول Meta من أكبر مستهلك لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية إلى أحد بائعيها. وستحصل الشركات التي لا تملك موارد الشركات العملاقة في الحوسبة السحابية على مورّد كبير آخر لحوسبة GPU، بشروط قد تختلف عن شروط AWS أو Google Cloud. ومن شأن زيادة المنافسة في هذا القطاع أن تضغط على الأسعار على المدى البعيد، وأن توسّع نطاق الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي أمام فئة أوسع من اللاعبين.

أما بالنسبة إلى Meta نفسها، فهي فرصة لتغيير الرواية: من قصة «الشركة التي تنفق المليارات على الذكاء الاصطناعي» إلى قصة «الشركة التي تربح من الذكاء الاصطناعي».

*Meta مصنفة في روسيا منظمة متطرفة ومحظورة فيها.