เมตา แพลตฟอร์มส์ (Meta Platforms) กำลังเดินหน้าหาพันธมิตรภายนอกเพื่อร่วมระดมทุนสร้างโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ที่จำเป็นต่อการขับเคลื่อนปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยล่าสุดบริษัทได้ยื่นรายงานเมื่อวันพฤหัสบดี (31 ก.ค.) เปิดเผยว่า ได้อนุมัติแผนขายสินทรัพย์ศูนย์ข้อมูลบางส่วนมูลค่า 2.04 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และจัดประเภทเป็นสินทรัพย์ "รอขาย" ซึ่งคาดว่าจะโอนให้แก่บุคคลที่สามภายใน 12 เดือนข้างหน้าเพื่อใช้ในโครงการร่วมพัฒนา
กลยุทธ์ดังกล่าวสะท้อนการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในหมู่บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ที่เคยเน้นการเติบโตจากเงินทุนภายใน แต่ปัจจุบันต้องเผชิญกับต้นทุนการสร้างและขับเคลื่อนศูนย์ข้อมูลที่พุ่งสูงเพื่อตอบสนองความต้องการด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) ซึ่งทำให้การพึ่งพาแหล่งทุนภายนอกกลายเป็นทางเลือกที่จริงจังขึ้น
ซูซาน ลี ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงินของเมตาเปิดเผยระหว่างการประชุมหลังการประกาศผลประกอบการเมื่อวันพุธ (30 ก.ค.) ว่า แม้เมตายังตั้งใจจะใช้งบลงทุนส่วนใหญ่จากภายในองค์กร แต่โครงการบางส่วนอาจใช้เงินทุนจากภายนอกในระดับสูง ซึ่งจะเพิ่มความยืดหยุ่นหากความต้องการโครงสร้างพื้นฐานเปลี่ยนแปลงในอนาคต
เมตาระบุเมื่อต้นสัปดาห์ว่า บริษัทอยู่ระหว่างพิจารณาทางเลือกในการร่วมมือกับพันธมิตรทางการเงินเพื่อพัฒนาโครงการศูนย์ข้อมูลร่วมกัน ซึ่งจะช่วยแบ่งเบาภาระเงินลงทุนก้อนใหญ่ที่วางแผนไว้ในปีหน้า อย่างไรก็ดี ลีชี้แจงว่าขณะนี้ยังไม่มีธุรกรรมใดที่สรุปผลแล้ว
ในรายงานรายไตรมาส เมตาระบุว่าสินทรัพย์ที่รอขายจะไม่ถูกบันทึกผลขาดทุน เนื่องจากมูลค่ายุติธรรมหลังหักต้นทุนการขายยังไม่ต่ำกว่ามูลค่าตามบัญชี โดย ณ วันที่ 30 มิ.ย. สินทรัพย์ที่จัดอยู่ในหมวดนี้มีมูลค่ารวม 3.26 พันล้านดอลลาร์
ขณะที่บริษัทปฏิเสธให้ความเห็นต่อรายงานข่าวนี้ มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของเมตา เคยเปิดเผยแผนการลงทุนในศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ หรือ "ซูเปอร์คลัสเตอร์" ซึ่งจะรองรับเทคโนโลยี AI ขั้นสูง โดยระบุว่าเพียงหนึ่งแห่งก็ครอบคลุมพื้นที่เกือบเท่ากับเขตแมนฮัตตัน
เมตา ซึ่งเป็นเจ้าของแพลตฟอร์มอินสตาแกรมและวอตส์แอป ยังได้ปรับเพิ่มกรอบล่างของงบลงทุนประจำปีขึ้นอีก 2 พันล้านดอลลาร์ มาอยู่ที่ช่วง 6.67.2 หมื่นล้านดอลลาร์ หลังจากรายงานรายได้จากโฆษณาที่สูงกว่าที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งเป็นผลจากการใช้ AI มาช่วยปรับปรุงการกำหนดกลุ่มเป้าหมายและการจัดส่งเนื้อหา โดยผลลัพธ์จาก AI เหล่านี้ช่วยชดเชยต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานที่สูงขึ้นจากเป้าหมายการพัฒนา AI ระยะยาวของบริษัท