Meta는 GPU 컴퓨팅 제품('삽 판매')을 출시하며 GPU 수익성이 모델 성능보다 먼저 확보되어야 한다고 판단하고 있습니다.
Meta는 일련의 어려움에 직면해 있습니다: Gemini 모델의 사용이 제한되었고, Zuckerberg는 내부 AI 에이전트 기술 개발이 예상보다 느리다고 인정했으며, 직원 사기는 20년 이래 최저조에 도달했습니다. Bloomberg에 따르면, Meta는 자신의 거대한 AI 인프라를 외부 고객에게 개방하는 Meta Compute 출범을 고려하고 있습니다.
SemiAnalysis에 따르면, Meta의 데이터 센터 및 컴퓨팅 구매는 둔화되지 않을 것이며, 대신 계속 가속화될 것입니다. 올해 처음 6개월 동안만 Meta는 이미 클라우드 및 매니지드 데이터 센터에서 5GW 이상의 용량에 계약했습니다—자신이 빠르게 개발하고 있는 독점 데이터 센터는 포함되지 않습니다.
Meta는 이 컴퓨팅 용량에 대해 여러 용도를 가지고 있습니다. 첫째, 이미 출시된 Muse Spark와 현재 학습 중인 차세대 모델 Watermelon을 포함한 자체 모델을 계속 구동할 것입니다. 둘째, 광고 추천 시스템을 강화할 것입니다. SemiAnalysis는 Meta가 광고 추천 시스템의 복잡성을 10배로 늘리고자 할 수 있으며, 더 많은 학습 및 추론 컴퓨팅을 사용하여 광고 수익을 증대시킬 수 있다고 생각합니다. 셋째, 수직 애플리케이션을 가능하게 합니다—Meta는 자신의 광고 플랫폼을 활용하여 최첨단 AI 에이전트와 통합된 판매 및 마케팅 SaaS를 구축할 수 있습니다.
경제성은 매력적입니다. 외부 고객에게 할당된 200MW의 컴퓨팅으로, Meta는 매우 높은 마진으로 연간 100억 달러의 수익을 창출할 수 있습니다. SpaceX는 Meta가 적응할 수 있는 계약 모델을 개척했습니다: 명목상 3년 계약이지만 양쪽 모두 90일 내에 해지할 수 있습니다—실질적으로 자동 갱신되는 3개월 단위의 계약입니다.
SemiAnalysis는 Meta가 Claude의 프라이빗 인스턴스 액세스를 얻기 위해 Anthropic과 최종 협상 중이라고 제시합니다. 향후, Meta는 Amazon의 Bedrock, Microsoft의 Foundry, Google의 Vertex와 유사한 모델 서비스 플랫폼을 구축할 것입니다. Meta는 Claude와 같은 제3자 모델을 자신의 인프라에 배포하고 이를 엔터프라이즈 고객에게 패키지로 재판매할 수 있습니다. 이는 여러 수익 흐름을 창출합니다: Amazon의 Bedrock과 같은 Claude-as-a-service 판매—고객들은 Anthropic과 협상하거나 배포 및 운영을 처리할 필요 없이 Meta의 플랫폼을 통해 모델을 호출하기만 하면 됩니다. Google이 Meta의 Gemini 사용을 제한했다는 점을 감안하면, 이 움직임은 특히 전략적입니다; Meta는 Claude를 대체물로 제공할 수 있습니다.
SemiAnalysis는 Meta가 곧 Anthropic을 최상의 후보로 하는 유사한 계약을 발표할 수 있다고 예측합니다. 다만 OpenAI나 Google도 파트너가 될 수 있습니다.
Meta의 컴퓨팅 비즈니스가 구체화되면, 그 경쟁자들은 OpenAI, Anthropic, Google과 같은 모델 회사뿐만 아니라 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 제공자 및 CoreWeave, Nebius와 같은 AI 클라우드 회사와도 직접 경쟁할 것입니다. Meta의 주식은 이 소식에 거의 9% 급등했으나, CoreWeave, Nebius 같은 신생 클라우드 회사들은 매도 압력에 직면했습니다.
하지만 Meta는 지속적인 도전 과제에 직면해 있습니다: 그 최신 자체 개발 모델인 Muse Spark는 아직까지 Meta를 AI 역량의 최상위 계층으로 돌려보내지 못했습니다. Meta는 내부적으로 차세대 모델 Watermelon을 학습하고 있으며, 이전의 Avocado 모델보다 한 자리 수 높은 컴퓨팅 투자로 보도되고 있습니다. 현재 버전의 Muse Spark는 또한 코딩 역량 및 에이전트 기능에 대한 중대한 개선이 있는 주요 업데이트가 계획되어 있습니다. 이러한 투자에도 불구하고, Meta는 여전히 개발자와 고객들이 자신의 모델이 산업의 최전선에 있다고 확신하도록 해야 합니다.
궁극적으로, 전략은 유연합니다: 이들 컴퓨팅 자원은 타인에게 임대되거나, 제3자 모델을 호스팅하거나, API를 판매하거나, 광고주에게 직접 서비스를 제공하거나, AI 에이전트 SaaS를 제공하거나, Meta의 자체 광고 추천 시스템을 내부적으로 계속 강화할 수 있습니다.