Google Cloud обеспечивает сделку Meta на $10 миллиард долларов, усиливая амбиции в области ИИ

Meta заключила шестилетнюю сделку на $10 миллиард с Google Cloud, что является значительной победой для стратегии AI-инфраструктуры Alphabet. Это партнерство следует за другими крупными инвестициями Meta в AI, включая $14,3 миллиарда за stake в Scale AI и запуск Meta Superintelligence Labs.

Для Google это соглашение представляет собой не просто доход - оно подтверждает их подход к облачным технологиям с приоритетом на ИИ и следует за другим крупным партнерством с OpenAI. Тренд показывает, что даже компании, традиционно связанные с Microsoft Azure или AWS, диверсифицируют свои усилия, чтобы получить доступ к специализированной инфраструктуре ИИ Google, в частности к их тензорным процессорам и продвинутым протоколам безопасности.

Отрасль явно движется к стратегиям многоклаудности, при этом компании избегают зависимости от поставщиков по мере усложнения рабочих нагрузок ИИ. Решение Meta сотрудничать с Google Cloud обеспечивает их как необходимыми мощностями, так и специализированными возможностями, необходимыми для продвижения их амбициозных целей в области ИИ.

Несмотря на эти многообещающие события, акции Alphabet остаются удивительно недооцененными по сравнению с технологическими аналогами, торгуясь по прогнозируемому P/E всего 21. Этот разрыв между стратегической позицией Google в экосистеме ИИ и его оценкой акций представляет собой то, что некоторые аналитики считают убедительной возможностью для инвесторов.

Сделка с Meta подчеркивает, как гипермасштабные компании, такие как Google, позиционируют себя для следующей фазы облачных вычислений в эпоху ИИ. Заключая крупные партнерства с ведущими инноваторами в области ИИ, Google Cloud укрепляет свою роль в качестве критического поставщика инфраструктуры для компаний, которые движут революцией в области искусственного интеллекта.

Этот переход к стратегиям мультиоблака отражает растущую сложность разработки ИИ, где различные поставщики предлагают уникальные преимущества для конкретных рабочих нагрузок. Для Meta эта гибкость жизненно важна, поскольку они масштабируют инструменты ИИ следующего поколения и разрабатывают более сложные системы за пределами традиционных крупных языковых моделей.