Kāpēc Meta nomā konkurentu AI: ātrums, etaloni un izmaksas

Iedomājieties: tehnoloģiju gigants ar saviem datu centriem, kas izstrādā modernākos modeļus, tomēr katru nedēļu maksā citai kompānijai par triljoniem AI uzdevumu izpildi. Tā ir dīvaina, klusi dārga realitāte, kas nosaka Meta AI attīstības ritmu.

Kāpēc nomāt konkurenta intelektu?

Meta gadā tērē simtiem miljonu eiro, pērkot piekļuvi AI modeļiem caur Microsoft mākoņpakalpojumu. Ziņojumi liecina, ka uzņēmums apstrādā triljonus tokenu Azure katru nedēļu, padarot Meta par vienu no Microsoft lielākajiem AI klientiem. Neviens no uzņēmumiem nav sniedzis oficiālu komentāru par šiem skaitļiem, taču apjoms pats par sevi runā.

Pirmajā acu uzmetienā tas šķiet pretrunīgi. Meta veido savu intelektu un uztur infrastruktūru. Kāpēc tā tik daudz darba nosūta ārējai platformai? Atbilde ir pragmatiska un tieša: ātrums un etalonu noteikšana. Meta izmanto trešo pušu modeļus, tostarp tos, kas pieejami Microsoft Foundry, lai testētu, vērtētu un validētu savu sistēmu rezultātus.

Vienkārši sakot, Meta maksā par etalonu noteikšanu. Inženieri izmanto nomātus modeļus kā atsauces punktus, lai novērtētu kvalitāti, drošību un veiktspēju. Andrew Bosworth, Meta tehniskais direktors, jūlijā atzinis, ka, lai gan uzņēmums ievērojami iegulda vietējā tehnoloģijā, tas arī nomā vadošos ārējos modeļus kā daļu no izstrādes procesa.

Foundry darbojas kā tirgus laukums Azure ietvaros. Tas primāri nepārdod Microsoft pašas modeļus. Tā vietā tajā ir izvietoti modeļi no daudziem piegādātājiem, tostarp OpenAI, un jūlijā tas nodrošināja piekļuvi aptuveni 100 000 klientu. Šie klienti nav tikai ražošanas vai loģistikas uzņēmumi, ko Microsoft izceļ mārketingā; praksē lielākie pircēji ir tehnoloģiju kompānijas, tostarp ByteDance, Adobe, Perplexity un Sierra.

ByteDance pašlaik vada Foundry izdevumu ziņā, un kopā ar Meta abi sociālo tīklu milži atrodas Microsoft platformas modeļu pircēju saraksta galvgalī. Šis modelis uzsver pārsteidzošu dinamiku: lielie sociālie tīkli, kuri paši izstrādā modeļus, ir vieni no lielākajiem konkurējošās mākoņa modeļu tirgus patērētājiem.

Finansiāli izaugsme ir krasā. Foundry ieņēmumi līdz jūlijam vairāk nekā divkāršojušies, un klientu skaits, kas patērē vismaz vienu triljonu tokenu gadā, ir četrkāršots. Meta paša tokenu izmantošana tiek mērīta triljonos katru nedēļu. OpenAI joprojām ir dominējošs ieņēmumu avots Microsoft AI biznesam, nodrošinot aptuveni 70 procentus no šiem ieņēmumiem pēdējā finanšu gadā.

Šeit ir galvenā atziņa: piekļuve mākoņiem un modeļu ekosistēmas tagad ir tikpat stratēģiskas kā pašu modeļu izstrāde.

Azure plašākais mākoņpakalpojumu bizness arī strauji pieaug. Gadā, kas noslēdzās 30. jūnijā, Azure ieņēmumi palielinājās par 41 procentu un pārsniedza aptuveni €93 miljardus. Kritiķi norāda uz plašāku bažu: ja milzīgas AI izmaksas tiek galvenokārt riņķotas starp tehnoloģiju milžiem, ekonomiskais pamats intensīvām investīcijām kļūst grūtāk pamatojams, ja ieguvumi neizplatās plaši caur nozarēm.

Tad kas mainās? Meta nomāt konkurentu modeļus nav pastāvīga kapitulācija, bet taktiska izvēle. Tas pērk laiku, salīdzināšanas etalonus un praktisku ceļu ātrākām iterācijām. Microsoft gadījumā fakts, ka lielie modeļu veidotāji ir klienti, pierāda atvērtā modeļu tirgus komerciālo pievilcību. Nozares līmenī šī kārtība izgaismo vienu jaunu patiesību: AI izstrāde un tās validācija bieži prasa divus dažādus rīku komplektus, dažkārt nodrošinātus no konkurējošiem piegādātājiem.

Vai šī nostāja saglabāsies, kad iekšējie modeļi nobriedīs un izmaksas mainīsies? Tas ir jautājums, kas liek inženieriem un finanšu direktoriem pavadīt nemierīgas naktis.