В Meta✴ продолжают активно вкладывать средства в серверы, дата-центры и сетевую инфраструктуру — компания выстраивает экосистему для искусственного интеллекта. По информации Datacenter Dynamics, капитальные затраты во II квартале составили $8,5 млрд, ожидается, что они будут расти и в дальнейшем.
Выручка за отчётный период превзошла прогнозы экспертов и составила $39,07 млрд, на 22 % больше в сравнении с аналогичным периодом прошлого года. Чистая прибыль в прошедшем квартале — $13,46 млрд, рост составил 73 %. Прогноз выручки на следующий квартал — $38,5-$41 млрд.
Капитальные затраты оказались несколько ниже ($8,5 млрд), чем предполагали отраслевые эксперты ($9,51 млрд), тем не менее рост составил 32,8 % год к году. Компания ожидает и дальнейшего значительного роста капитальных вложений в 2025 году, при этом имеется достаточный запас гибкости. Та же инфраструктура, что построена для обучения генеративного ИИ, будет использована и для инференса. Кроме того, инфраструктуру можно будет модифицировать для других задач, включая ранжирование, рекомендательные системы и др.
Как утверждают в Meta✴, несмотря на рост инвестиций, генеративный ИИ не должен стать значимым драйвером выручки в 2024 году. Впрочем, по словам главы компании Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg), он скорее рискнёт создать лишнюю ёмкость до того, как она понадобится, чем станет добиваться её строительства с опозданием, с учётом довольно длительной реализации новых внутренних проектов.
Ожидается, что для тренировки ИИ-модели Llama 4 понадобится почти в 10 раз больше вычислительных мощностей, чем было необходимо для Llama 3. Для последующих моделей потребуется ещё больше. К концу года компания будет использовать ускорители эквивалентные по вычислительной способности 600 тыс. экземпляров NVIDIA H100.
По словам финансового директора Meta✴ Сьюзан Ли (Susan Li), компания применяет стратегию поэтапного строительства ЦОД, позволяющую быстро увеличивать общую ёмкость для удовлетворения спроса. При этом в будущем капитальные затраты снизятся, поскольку не будет необходимости сразу сдавать большие объекты.
Источник: