Tencent yapay zeka çipleri için 7 milyar doları aşkın ön ödeme yaptı

Tencent, ikinci çeyrekte mevcut ve yeni nesil bellek çiplerini güvence altına almak için 50 milyar yuandan (7.4 milyar dolar) fazla ön ödeme yaptı. 3 Eylül'deki yatırımcı toplantısının ardından yayınlanan HSBC ↘ 1.08% araştırma notuna göre, şirket yönetimi bu hamleyi beş yılda bir gerçekleşen stratejik bir tedarik olarak tanımladı.news.futunn+2

Strateji Başkanı James Mitchell, HSBC tarafından düzenlenen bir toplantıda bu bilgiyi açıkladı. Mitchell ayrıca, Tencent'in AI Harness ürünlerinin ücretli kullanıcılarının, ücretsiz kullanıcılara göre iki kat daha fazla token tükettiğini belirtti; bu durum şirket tarafından yapay zeka para kazanma stratejisinin erken bir doğrulaması olarak görülüyor.gate+1

Yapay Zeka Harcamalarıyla Şekillenen Bir Çeyrek

Bu ön ödeme, Tencent'in finansal profilini yeniden şekillendiren daha geniş bir sermaye harcaması artışının parçası. Resmi kazanç raporuna göre, Haziran çeyreğinde şirket 52.8 milyar yuan sermaye harcaması bildirdi; bu, yıllık bazda %176'lık bir artış anlamına geliyor. Bloomberg, bu harcamaların 13.8 milyar yuanlık serbest nakit çıkışına yol açtığını bildirirken, Reuters net karın sadece %0.7 artarak 56 milyar yuana ulaştığını ve analist tahminlerinin altında kaldığını belirtti.reuters+2

Yönetim, ikinci çeyrek harcama seviyelerinin sermaye harcamaları için yeni bir temel oluşturabileceğini belirtti. HSBC, Tencent'in 2026 yılı toplam sermaye harcamasının 2025'teki 112.7 milyar yuandan yaklaşık iki katına çıkarak 212.4 milyar yuana ulaşacağını tahmin ediyor. Araştırma notuna göre, çip ön ödemeleri üçüncü çeyrekte de devam edebilir ve dördüncü çeyrekte normalleşebilir.wallstreetcn+2

Yapay Zeka Para Kazanma Stratejisi Şekilleniyor

Altyapının ötesinde Tencent, yapay zeka harcama önceliklerinde bilinçli bir kaymaya gittiğini açıkladı. Şirket, Model-as-a-Service (MaaS) işinin şu anda en yüksek marjları sağladığını kabul etse de, uzun vadeli kaynaklarını Harness ürün grubuna ve kendi Hunyuan modeline yönlendirdiğini belirtti.gate+1

Yönetime göre bunun nedeni, pazarın eğitimden çıkarım (inference) aşamasına geçmesi ve model geliştiricilerin kendi bilgi işlem kapasitelerini oluşturmasıyla MaaS marjlarının yapısal baskı altında kalmasıdır. Buna karşılık, Harness ücretli kullanıcıları halihazırda MaaS seviyesinde çıkarım brüt marjlarına ulaşıyor ve daha yüksek token tüketimleri, ücretsiz kullanıcılar ücretli katmanlara geçtikçe gelir artışı potansiyeli olduğunu gösteriyor.wallstreetcn

Modellerde Yakalama Çabası

Mitchell ayrıca Tencent'in model geliştirme takvimine değinerek, iç ekip yeniden yapılanmasının ilerlemeyi altı ila dokuz ay geciktirdiğini kabul etti. Birleşik raporlama yapısı, sürüm hızını yaklaşık iki ayda bire düşürerek süreci hızlandırdı. Şirketin en son büyük modeli olan Hunyuan 4'ün önizlemesi, CodeBuddy ürünü için bir zayıflık olan kodlama yeteneğindeki boşluğu doldurdu.wallstreetcn