Meta, Nebius Ink Five-Year AI Computing Deal Worth $27B

Meta, ehemals bekannt als Facebook, hat einen wegweisenden Infrastrukturvertrag mit Nebius, einem in Amsterdam ansässigen Cloud-Anbieter, geschlossen. Die Vereinbarung, die potenziell einen Wert von 27 Milliarden US-Dollar hat, sichert Meta den Zugang zu fortschrittlichen Rechenressourcen für die nächsten fünf Jahre und positioniert das Unternehmen, um im sich schnell entwickelnden globalen KI-Landschaft effektiv zu konkurrieren.
Wichtige Bestimmungen der Vereinbarung
Der langfristige Vertrag adressiert Metas erheblichen Bedarf an Rechenleistung durch zwei verschiedene Komponenten:
Hauptversorgung: Nebius wird 1,2 Milliarden US-Dollar an dedizierter Rechenkapazität bereitstellen. Diese Infrastruktur wird auf NVIDIAs bevorstehender Vera Rubin-Serie von KI-Chips basieren, wobei die Auslieferungen Anfang 2027 beginnen sollen.
Vorrangiges Kaufrecht: Meta hat zudem die Option erhalten, über die nächsten fünf Jahre hinweg zusätzliche 1,5 Milliarden US-Dollar an Rechenkapazität zu kaufen. Diese reservierte Kapazität, die ursprünglich anderen Nebius-Kunden zugewiesen war, kann von Meta vor dem Angebot an Dritte erworben werden.
Nebius, ein schnell wachsender „Neocloud“-Anbieter, der aus Yandex ausgegliedert wurde, verzeichnete einen Aktienkursanstieg von über 13 % im frühen Montagshandel nach der Ankündigung dieses bedeutenden Vertrags.
Zusätzlich zur Bedeutung des Deals investierte NVIDIA letzte Woche 200 Millionen US-Dollar in Nebius, was seine Rolle als strategischer Partner unterstreicht. Für Meta ist diese Vereinbarung ein kritischer Bestandteil seiner mehrmilliardenschweren KI-Strategie, wobei das Unternehmen zuvor angedeutet hatte, dass seine KI-bezogenen Kapitalausgaben in diesem Jahr 135 Milliarden US-Dollar erreichen könnten.
Diese Partnerschaft unterstreicht Metas strategischen Wechsel von allgemeinen Rechenzentren zu spezialisierten KI-Clustern. Durch den frühen Zugang zu erstklassigen Chips zielt Meta darauf ab, seinen Wettbewerbsvorteil in der Geschwindigkeit der Entwicklung und Bereitstellung großer Modelle aufrechtzuerhalten.
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