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Évaluation des grandes banques|Bank of America : la division cloud de Meta prévoit une « double stratégie simultanée », l'essentiel dépend toujours du développement des grands modèles linguistiques, la recommandation « acheter » est maintenue.

Évaluation des grandes banques|Bank of America : la division cloud de Meta prévoit une « double stratégie simultanée », l'essentiel dépend toujours du développement des grands modèles linguistiques, la recommandation « acheter » est maintenue.

格隆汇格隆汇2026/07/03 02:26
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Golden Ten Data, 3 juillet - Les analystes de Bank of America indiquent dans leur dernier rapport que Meta prévoit une stratégie double pour son activité cloud : premièrement, proposer des services d’hébergement de modèles d’IA (comme sa propre série Muse Spark), avec une tarification basée sur le volume d’accès, un modèle similaire à AWS Bedrock ; deuxièmement, louer directement de la puissance brute de GPU, une approche proche de nouveaux loueurs de calcul comme CoreWeave. Bank of America maintient sa recommandation "achat" sur Meta, avec un objectif de cours de 835 dollars.

La banque rappelle que la progression de Meta dans le développement de ses propres puces reste inférieure à celle d’Amazon, Microsoft et Google, principaux acteurs du cloud, et que l’entreprise doit encore acheter 1,6 GW de puissance de calcul auprès de tiers tels que Crusoe. La logique de revente de cette puissance et la compétitivité de Meta sur le marché du cloud restent donc sujettes à débat. Les analystes estiment que la reconnaissance du cloud de Meta par le marché dépendra principalement de l’évolution des capacités des grands modèles de langage (LLM) : plus ces modèles seront performants, plus la demande externe envers la puissance de calcul de Meta sera importante, rendant la logique commerciale plus robuste.

En outre, Bank of America mentionne qu’OpenAI a récemment réduit d’environ moitié les coûts d’inférence de certains modèles grâce à des optimisations systémiques. Si de telles techniques se généralisent, elles pourraient augmenter la production effective sans nouvel investissement matériel, améliorer le modèle économique unitaire du secteur IA, et seraient globalement favorables aux grandes entreprises du numérique.

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