ميتا: تستطيع شراء تريليونات من القدرة الحاسوبية، لكن لا يمكنك الاحتفاظ بالأشخاص المهمين

سباق تسلح الذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون لم يفتقر أبدا إلى المشترين المتميزين الذين يلوحون بالشيكات، بل إلى أشخاص يعرفون كيف يستخدمون هذه القوة الحاسوبية لتشكيل المستقبل.

كتب: آدا، ديب تايد تك فلو

غادر بانغ روومينغ قبل أن يجلس على مكتب ميتا.

في يوليو 2025، خطف زوكربيرغ المهندس الصيني الأكثر طلبا في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من آبل بحزمة تعويض متعددة السنوات تجاوزت 200 مليون دولار. تم تعيين بانغ رومنج في مختبر الذكاء الفائق في ميتا وكان مسؤولا عن بناء البنية التحتية للجيل القادم من نماذج الذكاء الاصطناعي.

بعد سبعة أشهر، استقطبته OpenAI.

وفقا لموقع The Information، أطلقت OpenAI حملة توظيف استمرت عدة أشهر ضد بانغ روومينغ. على الرغم من أن بانغ روومينغ قال لزملائه ذات مرة إنه “استمتع كثيرا بالعمل في ميتا”، إلا أنه اختار في النهاية المغادرة. وفقا لبلومبرغ، حزمة تعويضاته في ميتا مرتبطة بمحطات بارزة، والمغادرة المبكرة تعني التخلي عن معظم حصته غير الصرفة.

200 مليون دولار لا يمكن أن تشتري 7 أشهر من الولاء.

هذه ليست قصة تنقل بين الوظائف بسبساطة.

رحيل شخص واحد، إشارة لمجموعة من الناس

لم يكن بانغ روومينغ أول من غادر.

في الأسبوع الماضي، أعلن مات فيلوسو، رئيس منصة المطورين في مختبر سوبر إنتيليجنس التابع لميتا، أيضا عن رحيله، الذي غادر جوجل ديب مايند في يوليو من العام الماضي لينضم إلى ميتا بعد أقل من ثمانية أشهر. في نوفمبر 2025، أعلن يان لوكون، الحائز على جائزة تورينج وكبير علماء الذكاء الاصطناعي الذي يعمل في ميتا لمدة 12 عاما، أنه سيترك وظيفته ليبدأ عملا تجاريا ويكون “النموذج العالمي” الذي كان دائما يدافع عنه. كما أعلن روس سالاخوتدينوف، تلميذ جيفري هينتون الأساسي ونائب رئيس أبحاث الذكاء الاصطناعي التوليدي في ميتا، رسميا رحيله.

لفهم هجرة العقول في Meta AI، نحتاج إلى فهم مدى ضرر Llama 4 حقا.

في أبريل 2025، أصدرت ميتا نماذج Scout وMaverick من سلسلة Llama 4 بشكل بارز. البيانات الرسمية الورقية رائعة، وتدعي أنها قمعت بشكل شامل GPT-500 وClaude Sonnet 4.5 في المعايير الأساسية مثل MATH-4.5 وGPQA Diamond 3.7.

ومع ذلك، فإن هذا النموذج الرائد، الذي يحمل طموحات ميتا، كشف بسرعة “عن شكله الحقيقي” في اختبار مستقل أعمى من طرف ثالث لمجتمع المصدر المفتوح، وكان هناك فجوة كأنها منحدر بين التعميم الفعلي والقدرة على التفكير والدعاية. في مواجهة الشكوك القوية من المجتمع، اعترف كبير علماء الذكاء الاصطناعي يان لي كون أخيرا بأن الفريق “استخدم نسخا نموذجية مختلفة لتشغيل مجموعات اختبار مختلفة لتحسين النتيجة النهائية” خلال مرحلة الاختبار.

في عالم الأكاديمية والهندسة الصارمة للذكاء الاصطناعي، هذا يلمس خطا أحمر لا يغتفر. بعبارة أخرى، قام الفريق بتدريب لاما 4 ليكون “محلل مشاكل بلدة صغيرة” لا يستطيع إلا حل الأسئلة الحقيقية للسنوات السابقة، بدلا من أن يكون “طالبا متميزا” ذو ذكاء متقدم. اختبار الرياضيات سيعرض لك ملك أوراق الرياضيات، واختبار البرمجة سيظهر لك ملك أوراق البرمجة، كل اختبار يبدو قويا جدا، لكنه في الواقع ليس نفس النموذج.

يسمى هذا “الانتقاء اليدوي” في الأوساط الأكاديمية للذكاء الاصطناعي و"الامتحان البديل" في مجتمع التعليم المقدم.

بالنسبة لميتا، التي اعتبرت نفسها دائما “منارة مفتوحة المصدر”، فقد دمرت هذه الاضطرابات بشكل مباشر أثمن أصول ثقتها في منظومة المطورين. التكلفة المباشرة هي أن زوكربيرغ “فقد الثقة تماما” في الأرباح الهندسية لفريق الذكاء الاصطناعي المولد الأصلي، الذي أطلق التنفيذيين اللاحقين في الطيران وأقسام البنية التحتية الأساسية العلوية.

أنفق ما بين 14.3 إلى 15 مليار دولار للاستحواذ على حصة 49٪ في شركة سكيل AI المتخصصة في تعليقات البيانات، وقام بتعيين الرئيس التنفيذي لشركة سكيل آي البالغ من العمر 28 عاما، ألكسندر وانغ، ليصبح الرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي في ميتا، وأسس مختبر الذكاء الاصطناعي الفائق (MSL) في ميتا. سيحتاج الفائز بجائزة تورينغ لو كون إلى تقديم تقرير لللاعب البالغ من العمر 28 عاما في الهيكل الجديد. في أكتوبر، ألغت ميتا حوالي 600 وظيفة في MSL، بما في ذلك أعضاء قسم أبحاث FAIR الذي أنشأته LeCun.

كما تم تأجيل الطراز الرئيسي لاما 4 بيهموث، الذي كان من المقرر طرحه في صيف 2025، مرارا من الصيف إلى الخريف، وأخيرا تم تأجيله إلى أجل غير مسمى.

وبدلا من ذلك، طورت ميتا نموذجا نصيا من الجيل التالي يحمل الاسم الرمزي “أفوكادو” ونموذج صورة/فيديو يحمل الاسم الرمزي “مانجو”. تقارير أن أفوكادو تهدف إلى مقارنة GPT-5 وGemini 3 Ultra. كان من المقرر في الأصل أن يتم التسليم في نهاية عام 2025، لكنه تأخر إلى الربع الأول من عام 2026 بسبب ضعف جودة اختبار الأداء وتحسين التدريب. تفكر ميتا في إصدارها مغلق المصدر، متخلية عن تقليد المصادر المفتوحة المعتاد لسلسلة لاما.

ارتكبت ميتا خطأين قاتلين في نماذجها الذكاء الاصطناعي. الأول هو تزوير معيار القياس، الذي يدمر ثقة مجتمع المطورين بشكل مباشر؛ الثاني هو فرض FAIR، وهو قسم أبحاث أساسية يحتاج إلى صقل لمدة عشر سنوات، في منظمة منتجات تسعى لتحقيق مؤشرات الأداء الرئيسية ربع السنوية. هذان الأمران يشكلان السبب الجذري لهجرة العقول الحالية.

شريحة مطورة ذاتيا: ساق مكسورة أخرى

المواهب تجري، والرقائق أيضا مشكلة.

وفقا لصحيفة The Information، قامت ميتا الأسبوع الماضي بتقليص مشروع شريحة التدريب المتطور للذكاء الاصطناعي الذي كان قيد التطوير داخليا.

برنامج الشرائح الذي طورته ميتا بنفسها يسمى MTIA (مسرع التدريب والاستدلال الميتا). خارطة الطريق الأولية للشركة طموحة: من المقرر تسليم MTIA v4 برمز “سانتا باربرا”، والإصدار 5 بالاسم الرمزي “أوليمبوس”، والإصدار 6 بالاسم الرمزي “يونيفرسال كور” بين عامي 2026 و2028. من بينها، تم تصميم أوليمبوس كأول شريحة من ميتا تعتمد على بنية شرائح 2 نانومتر، بهدف تغطية كل من تدريب النماذج عالية المستوى والاستدلال في الوقت الحقيقي، لتحل في النهاية محل دور Nvidia في مجموعة تدريب ميتا.

الآن، تم اختراق شريحة التدريب المتطورة هذه.

الميتا ليست خالية من التقدم، وقد أحرزت MTIA بعض التقدم في جانب الاستدلال. شريحة الاستدلال MTIA v3، التي تحمل الاسم الرمزي “Iris”، تم نشرها بالفعل على نطاق واسع في مراكز بيانات ميتا، خاصة لأنظمة التوصيات الخاصة بفيسبوك ريلز وإنستغرام، ويقال إنها تقلل من إجمالي تكلفة الملكية بنسبة 40٪ إلى 44٪. لكن التفكير والتدريب أمران مختلفان. التفكير هو تشغيل النماذج، والتدريب هو تدريب النماذج. يمكن لMeta صنع شرائح استنتاجها الخاصة، لكنها لا تستطيع صنع شرائح تدريب تنافس Nvidia.

هذه ليست المرة الأولى في التاريخ. في عام 2022، حاولت ميتا تطوير شريحة استنتاج خاصة بها، لكن بعد فشلها في نشر صغير النطاق، استسلمت وقدمت طلبا كبيرا لإنفيديا.

لقد أدى تراجع الرقائق التي طورتها نفسها إلى تسريع مباشرة من هوس ميتا بالتعهيد الخارجي.

135 مليار دولار في عمليات الذعر

في يناير 2026، أعلنت ميتا عن ميزانية نفقات رأسمالية تتراوح بين 115 مليار إلى 135 مليار دولار لهذا العام، أي ما يقرب من ضعف 72.2 مليار دولار العام الماضي. معظم هذا المال ينفق على الرقائق.

خلال عشرة أيام، وصلت ثلاث أوامر كبيرة واحدة تلو الأخرى:

في 17 فبراير، وقعت ميتا اتفاقية تعاون استراتيجي متعددة السنوات عبر الأجيال مع نفيديا. ستنشر ميتا “ملايين” من وحدات Nvidia Blackwell وجيل جديد من وحدات معالجة الرسومات Vera Rubin، بالإضافة إلى معالجات Grace المنفصلة. يقدر المحللون أن الصفقة تصل إلى عشرات المليارات من الدولارات، حيث تصبح ميتا أول عميل في العالم ينشر معالجات Grace المنفصلة من Nvidia على نطاق واسع.

في 24 فبراير، وقعت ميتا صفقة شرائح متعددة السنوات بقيمة تتراوح بين 60 مليار إلى 100 مليار دولار مع AMD. ستقوم ميتا بالحصول على أحدث وحدات معالجة رسومات سلسلة MI450 من AMD ومعالجات EPYC من الجيل السادس. كجزء من الصفقة، أصدرت AMD ضمانات لميتا لما يصل إلى 160 مليون سهم عادي، ما يعادل حوالي 10٪ من أسهم AMD، وكانت مستحقة على أقساط بسعر 0.01 دولار لكل سهم حسب موعد التسليم.

في 26 فبراير، وقعت ميتا اتفاقية متعددة السنوات مع جوجل بقيمة مليارات الدولارات لاستئجار شرائح TPU من Google Cloud لتدريب وتشغيل نماذج اللغات الكبيرة من الجيل القادم، حسبما أفادت صحيفة The Information. وفي الوقت نفسه، يناقش الجانبان أيضا شراء ميتا المباشر لوحدات معالجة التقنية لنشرها في مراكز بياناتها الخاصة اعتبارا من عام 2027.

قامت شركة وسائل التواصل الاجتماعي بتقديم طلبات من ثلاثة موردين للرقائق في نفس الوقت خلال 10 أيام، وربما بلغت المجموع أكثر من 100 مليار دولار.

هذا ليس تصميما متنوعا. هذا شراء بدافع الذعر.

منطق الثلاث طبقات لقلق قوة الحوسبة

لماذا ميتا في عجلة من أمرها؟

أولا، لم يعد بالإمكان الاعتماد على الشرائح التي تم تطويرها ذاتيا. قطع مشروع شريحة التدريب الأكثر تقدما يعني أن ميتا ستتمكن فقط من الاعتماد على مشتريات خارجية لتلبية احتياجاتها في تدريب الذكاء الاصطناعي في المستقبل المنظور. شريحة MTIA من جانب الاستدلال يمكنها التعامل مع الأعمال الناضجة مثل أنظمة التوصية، ولكن لتدريب أفوكادو، وهو نموذج متقدم يقارن GPT-5، يجب أن يستخدم NVIDIA أو أجهزة مماثلة.

ثانيا، المنافسون لن ينتظروا. تمتلك OpenAI إمكانية الوصول إلى موارد ضخمة من مايكروسوفت، وسوفتبانك، إلى صناديق سيادية إماراتية. أنثروبيك حملت إمدادات مليون شريحة TPU وTrainium من كل من جوجل وأمازون. Google Gemini 3 مدرب بالكامل على TPU. إذا لم تحصل ميتا على قوة حوسبة كافية، فلن تتمكن حتى من الاحتفاظ بتذكرة الوصول إلى الحلبة.

ثالثا، وربما الأكثر جوهرية، يحتاج زوكربيرغ إلى استخدام “القوة الشرائية” لتعويض نقص “قوة البحث والتطوير”. انقلاب لاما 4، فقدان المواهب الأساسية، وانكساس الرقائق التي طورتها نفسها كلها كلها تجمع لتجعل سرد الذكاء الاصطناعي في ميتا عرضة للخطر أمام وول ستريت. في هذه اللحظة، توقيع طلبات كبيرة من نفيديا وAMD وجوجل يرسل على الأقل إشارة واحدة: لدينا مال، نحن نشتري، ولم نستسلم.

استراتيجية ميتا الحالية هي تحطيم الأجهزة إذا لم تستطع الحصول على البرمجيات، وشراء شرائح إذا لم تستطع الاحتفاظ بالناس. لكن مسابقات الذكاء الاصطناعي ليست لعبة يمكن الفوز بها بكتابة شيكات. قوة الحوسبة شرط ضروري، وليست شرطا كافيا. بدون فريق نموذجي رائد ومسار تقني واضح، مهما كان عدد الرقائق، فهي مجرد مخزون مكلف في المستودع.

معضلة المشتري

عند النظر إلى صفقات ميتا الثلاث في فبراير، هناك تفصيل مثير للاهتمام يغفل عنه معظم الناس.

اشترت ميتا من نفيديا بلاكويل الحالي وفيرا روبين المستقبلية؛ الصفقة مع AMD تشتري MI450 وMI455X المستقبلي؛ تستأجر من جوجل وحدة TPU حالية من Ironwood، مع خطط لشرائها بالكامل العام المقبل.

ثلاثة بائعين، وثلاثة بنى أجهزة مختلفة تماما وأنظمة برمجية.

وهذا يعني أن ميتا تضطر للقفز مرارا وتكرارا إلى ثلاثة أنظمة أساسية مختلفة تماما: CUDA من Nvidia، وROCm من AMD، وجوجل XLA/JAX. بينما يمكن لاستراتيجية تعدد الموردين تنويع مخاطر سلسلة التوريد وتقليل أقساط شراء الأجهزة، إلا أنها ستؤدي إلى تعقيد هندسي أعلى بشكل كبير.

هذه هي نقطة ضعف ميتا الأكثر فتكا حاليا، ولإنشاء نموذج من تريليون معلمات مدرب بكفاءة على هذه المجموعات الثلاث من نماذج البرمجة الأساسية على أجهزة مختلفة تماما، يتطلب الأمر ليس فقط مهندسين يفهمون CUDA، بل معماريين يمكنهم بناء إطار تدريب متعدد المنصات من الصفر.

قد لا يكون هناك أكثر من 100 شخص من هؤلاء حول العالم. بانغ روومينغ هو واحد منهم.

إنفاق 100 مليار دولار لشراء أكثر محفظة الأجهزة تعقيدا في العالم، مع فقدان العقول التي تتحكم في هذه الأجهزة، هو أكثر صورة سحرية لمغامرة زوكربيرغ الكبيرة.

مقامرة زوكربيرغ

إذا ابتعدنا قليلا، فإن مسار زوكربيرغ نحو الذكاء الاصطناعي خلال الثمانية عشر شهرا الماضية يشبه بشكل لافت إيقاع ميتافيرس All In الخاص به آنذاك:

رؤية الاتجاه، الاستثمار المكثف، التوظيف بقوة، مواجهة الانتكاسات، تغيير الاستراتيجية بشكل حاد، والاستثمار بشكل كبير.

من 2021 إلى 2023، كان الميتافيرس، مما أدى إلى خسائر بعشرات المليارات سنويا، وأخيرا انخفض سعر السهم من 380 دولارا إلى 88 دولارا. من 2024 إلى 2026، سيكون الذكاء الاصطناعي، وسيكون أيضا سردا “ثق بي، لدي رؤية” بغض النظر عن التكلفة.

الفرق هو أن هذه المرة منفذ الذكاء الاصطناعي أكثر واقعية بكثير من الميتافيرس. حققت أعمال ميتا في مجال الإعلان تدفقا نقديا وفيرا، حيث بلغت إيرادات ميتا 59.9 مليار دولار في الربع الرابع من عام 2025، بزيادة سنوية بنسبة 24٪.

المشكلة هي: المال يمكنه شراء الرقاقات وقوة الحوسبة وحتى الأشخاص الجالسين في محطات العمل، لكن ليس من يبقون.

اختار بانغ روومينغ OpenAI، واختار روس سالاخوتدينوف المغادرة، واختار لي كون بدء عمل تجاري.

رهان زوكربيرغ الآن هو أنه طالما اشترى ما يكفي من الرقائق، وبنى مركز بيانات كبير بما فيه الكفاية، وأنفق ما يكفي من المال، يمكنه دائما العثور على أو تدريب أشخاص يمكنهم استخدام هذه الموارد.

قد ينطبق هذا الرهان. ميتا هي واحدة من أغنى شركات التكنولوجيا في العالم، وتدفقها النقدي التشغيلي الذي يزيد عن 100 مليار دولار هو أقوى خندق لها. من OpenAI إلى Anthropic، ومن جوجل إلى منافسين آخرين، تواصل ميتا جذب الناس. وفقا لكيوبت، فإن ما يقرب من 40٪ من فريق الذكاء الخارق في ميتا المكون من 40 شخصا يأتون من OpenAI.

لكن قسوة مسابقات الذكاء الاصطناعي تكمن في أن احتياطيات قوة الحوسبة، وقوائم المواهب، وأداء النماذج كلها علنية، وحادثة الاحتيال في المعايير في لاما 4 تثبت أنه في هذه الصناعة لا يمكنك الاعتماد على PPT والعلاقات العامة للبقاء في الصدارة.

السوق في النهاية يعترف بشيء واحد فقط: ما إذا كان نموذجك جيدا بما فيه الكفاية.

موقع السلسلة الغذائية

مع دخول سباق تسلح الذكاء الاصطناعي عام 2026، أصبح ترتيب السلسلة الغذائية واضحا بالفعل في البداية:

في القمة توجد OpenAI وGoogle. تمتلك OpenAI أقوى نموذج، وأكبر قاعدة مستخدمين، وأكثر تمويل عدواني. جوجل لديها دمج رأسي كامل بين الشرائح التي تم تطويرها ذاتيا، والنماذج الذاتية، والبنية التحتية السحابية المطورة ذاتيا. تبعتها أنثروبيك عن كثب، معتمدة على قوة المنتج لنموذج كلود ومزود الطاقة الحوسبة ثنائي الخط من جوجل وأمازون، حيث احتل المركز الأول بثبات.

ميتا؟ لقد أنفقت أكبر قدر من المال، ووقعت أكبر عدد من عقود الرقائق، وقامت بأكثر عمليات إعادة هيكلة تنظيمية متكررة، لكنها حتى الآن لم تقدم نموذجا متطورا يقنع السوق.

قصة الذكاء الاصطناعي في ميتا تشبه إلى حد ما ياهو في عام 2005. في ذلك الوقت، كانت ياهو أيضا واحدة من أغنى الشركات على الإنترنت، وكانت تشتري وتنفق أموالا بجنون، لكنها لم تستطع صنع محرك بحث مثل جوجل. المال ليس كل شيء. يحتاج زوكربيرغ إلى التفكير بوضوح فيما ستفعله ميتا بشأن الذكاء الاصطناعي، وليس شراء ما تراه رائعا.

بالطبع، من المبكر جدا كتابة نعي لميتا. 3.58 مليار مستخدم نشط شهريا، وإيرادات ربع سنوية بقيمة 59.9 مليار دولار، وأكبر مجموعة بيانات اجتماعية في العالم، هذه أصول يصعب على أي منافس تكرارها.

إذا تمكن الجيل القادم، الذي يحمل الاسم الرمزي أفوكادو، من تسليم الجيل المناسب في 2026 والعودة إلى المستوى الأول، فسيتم تغليف جميع إنفاق زوكربيرغ وإعادة هيكلته ك “شجاعة استراتيجية لتغيير الموازين”. ولكن إذا لم يرق التوقعات مرة أخرى، فسيكون المبلغ البالغ 135 مليار دولار مقابل مستودعات رقائق السيليكون فقط تعمل بالطاقة وتسخن.

فسباق تسلح الذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون لم يكن يوما أقل من المشترين المتميزين الذين يرفعون شيكات. ما ينقص هو الأشخاص الذين يعرفون كيف يستخدمون هذه القوة الحاسوبية لصقل المستقبل.