جميع موظفي Meta يشاركون في سباق جنوني: من يستخدم أكبر عدد من الرموز المميزة؟

داخل Meta، حرق أكبر قدر من قدرات الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي يجري ويصبح سريعًا نوعًا جديدًا من رموز الهوية.

6 أبريل، وفقًا لتقرير من The Information، ظهر داخل Meta Platforms ترتيبٌ لاستخدام الذكاء الاصطناعي باسم “Claudeonomics”. تم إنشاء هذا الترتيب ذاتيًا من قبل الموظفين على الشبكة الداخلية للشركة، وهو يتتبع استهلاك عُملات AI لدى أكثر من 85 ألف موظف، ويعرض قائمة بأفضل 250 “مستخدمًا خارقًا”. يمكن للموظفين في المراكز المتقدمة الحصول على ألقاب مثل “Session Immortal” (خلود الجلسة) وحتى “Token Legend” (أسطورة الرمز).

يُشتق اسم الترتيب “Claudeonomics” من منتج Claude الرائد لدى شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي Anthropic. تُظهر نسخة من الترتيب حصلت عليها وسائل الإعلام أن إجمالي استخدام الـtoken خلال الثلاثين يومًا الماضية المسجل في هذا الترتيب تجاوز 60 تريليون. يبلغ متوسط استهلاك أعلى مستخدم فردي 85k token — وبحسب نوع النموذج، قد تكلف هذه الكمية ما يصل إلى عدة ملايين دولار.

وبحسب أحدث أسعار معلنة من Anthropic، فإن متوسط سعر رموز الإدخال والإخراج لنموذج Claude Opus 4.6 يقارب 15 دولارًا لكل مليون token. ووفقًا لهذا التقدير، فإن 60 تريليون token تقابل تكلفة تقارب 900 مليون دولار. ومع ذلك، لا يزال غير واضح ما النماذج التي تستخدمها Meta فعليًا، وبأي أسعار يتم شراؤها.

“حرق Token” يصبح معيارًا جديدًا للإنتاجية

يعكس هذا الظاهرة صعود ثقافة “tokenmaxxing” في وادي السيليكون — أي اعتبار حجم استهلاك الـtoken معيارًا لقياس الإنتاجية، ومؤشرًا للمنافسة لتحديد ما إذا كان الموظف “أصيلًا في الذكاء الاصطناعي”.

قادة في قطاع التكنولوجيا يقدّمون تأييدًا لذلك.

صرح الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جينسن هوانغ، الشهر الماضي بأنه إذا لم تكن نفقات مهندس يتقاضى راتبًا سنويًا قدره 500 ألف دولار على tokens الخاصة بالذكاء الاصطناعي تقل عن 250 ألف دولار سنويًا، فسيكون “على قدر كبير من الحذر”.

وفي فبراير من هذا العام، قال رئيس قسم التكنولوجيا في Meta، Andrew Bosworth، في مؤتمر تقني، وفقًا لما ذكرته Forbes، إن قيمة المبلغ الذي ينفقه مهندس بارز على tokens الخاصة بالذكاء الاصطناعي تكون مساوية تقريبًا لمبلغ راتبه، وقد تصل قفزة الإنتاجية إلى 10 مرات. قال Bosworth بوضوح: “صفقة مربحة لا تخسر فيها، استمروا في ذلك، ولا يوجد سقف.”

وفي الشهر الماضي أيضًا، قال Andrej Karpathy — كبير علماء الذكاء الاصطناعي السابق في Tesla وOpenAI، والمدير الحالي لمؤسسة ناشئة للتعليم بالذكاء الاصطناعي — في بودكاست: “الأمر الحاسم هو token. ما مقدار تدفق token لديك؟ كم مقدار تدفق token الذي يمكنك تحريكه؟”

كيف يعمل الترتيب

يمكن للموظفين تتبع استهلاكهم الشخصي على الترتيب، والمقارنة أفقيًا مع زملائهم، والحصول على مكافآت مُغرِية — من شارات النحاس والفضة والذهب والبلاتين إلى شارة الزمرد، وكذلك ألقاب إنجازات مثل “Model Connoisseur” (خبير النماذج) و"Cache Wizard" (ساحر الكاش).

وفقًا لما كشف عنه موظفان حاليان، فإن بعض الموظفين، من أجل الصعود في الترتيب، يجعلون وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بشكل مستمر لعدة ساعات لتنفيذ مهام بحثية، وذلك لتعظيم استهلاك token.

وتوجد أيضًا لدى Meta لوحة معلومات مستقلة لاستخدام token مخصصة لمهندسي البرمجيات، ويمكن للموظفين في وظائف أخرى الاطلاع على تفاصيل استخدامهم كذلك. وتجدر الإشارة إلى أنه، وفقًا لشخص مطلع، لم يدخل كل من Zuckerberg وBosworth نفسه في قائمة أفضل 250 مستخدمًا خارقًا.

على مستوى الأدوات، لا يقتصر موظفو Meta على استخدام نماذج Anthropic وOpenAI ونماذج Google، بل يمكنهم أيضًا استخدام أدوات مطورة داخليًا، بما في ذلك OpenClaw نسخة Meta (وتُسمى داخليًا MyClaw)، بالإضافة إلى Manus الذي اقتنته Meta مؤخرًا.

قال متحدث باسم Meta: “من المعروف للجميع أن هذا هو أحد أولويات الشركة، ونحن نركز على استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة الموظفين على إنجاز عملهم اليومي.”

أصوات تشكيك: هل يعني الاستهلاك مساويًا للإنتاجية؟

لا تخلو هذه المنافسة من الجدل.

طرح Joe Weisenthal، مراسل وسائل إعلام تابعة لـ Bloomberg، سؤالًا مباشرة على منصة X: “ما الذي تعنيه حقًا قياس الإنتاجية بإجمالي استهلاك token؟”

وأضاف بسخرية لاحقًا: “هناك حقًا إحساس بـ ‘الحديد المصهور بطريقة الهواة في الفناء الخلفي’ (real backyard steel furnaces vibe).” أي إن هذه الحماسة التي تلاحق المؤشرات الرقمية فقط وتتجاهل الجودة الفعلية تشبه تمامًا هدر الموارد دون اعتبار للتكلفة.

تشير هذه الاعتراضات إلى سؤال جوهري: إن استهلاك token هو مؤشر على المدخلات وليس على المخرجات. تمامًا كما أن قياس كفاءة عمل الموظفين بعدد أوراق الطباعة لا يعني أن المزيد من حرق token سيؤدي تلقائيًا إلى نتائج أكثر. إن سلوك بعض الموظفين الذين يتركون وكلاء الذكاء الاصطناعي “يعملون دون جدوى” لساعات من أجل الصعود في الترتيب يوضح، على نحو قاطع، أن هذا المؤشر يتيح مساحة لـ “التحايل في البيانات”.

وبخصوص ذلك، قدم محلل تقني معروف، Noah Brier، وجهة نظر مختلفة: “لا أعتقد أن هذا منطقي، لكن عندما تحاول تحويل منظمة ضخمة مثل Meta، أحيانًا يتعين عليك القيام بـ ‘تصحيح زائد متعمد’ (purposely overcorrect).”

ومع ذلك، يواصل Weisenthal على الفور طرح السؤال: “حتى لو كان الأمر كذلك، فما الذي يحاولون عكسه — هل هو عادات عمل الموظفين، أم نموذج الشركة لكسب المال؟”

لكن من منظور السوق، يرسل هذا الحدث بحد ذاته إشارة واضحة: إن استهلاك الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات يتوسع بسرعة تفوق التوقعات. ولدى Meta وحدها، قد تكون نفقات قدرات الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي على أساس شهري في حدود 900 مليون دولار تقريبًا، وهو ما يعني طلبًا مستمرًا ومتزايدًا بالنسبة لموردي الحوسبة السحابية وبنية تحتية للذكاء الاصطناعي.

تنبيه بالمخاطر وشروط الإخلاء من المسؤولية

        توجد مخاطر في السوق، ويجب توخي الحذر عند الاستثمار. لا تشكل هذه المقالة توصية استثمارية شخصية، ولم تأخذ في الاعتبار الأهداف الاستثمارية الخاصة لمستخدمين بعينهم أو الوضع المالي أو الاحتياجات. ينبغي على المستخدمين النظر فيما إذا كانت أي من الآراء أو وجهات النظر أو الاستنتاجات الواردة في هذه المقالة تتوافق مع ظروفهم المحددة. وبناءً على ذلك الاستثمار، تكون المسؤولية على عاتقك أنت.