دعنا نعود إلى نقطة بداية هذا الانخفاض الكبير ونرى ما حدث بالضبط؟ هل كان انفجار فقاعة أم ذعر مفرط؟ هل هو تصحيح أم نهاية؟

في 1 يوليو، ذكر خبر رئيسي أن Meta قد تبيع قدراتها الحاسوبية الزائدة للذكاء الاصطناعي، بنموذج أعمال مشابه لـ NeoCloud. فسره السوق على أنه أول إشارة حقيقية على 'فائض في عرض القدرات الحاسوبية'. بالإضافة إلى المخاوف السابقة من أن الذاكرة تشكل حصة مرتفعة جدًا من إجمالي CapEX، بدأ الانخفاض المنهجي.
1️⃣META تخسر في سباق الذكاء الاصطناعي
هذه حقيقة معروفة بالفعل. بالإضافة إلى تخلف النماذج، فإن الاستثمارات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي استنزفت أيضًا التدفق النقدي لـ Meta. إذا لم يتم إجراء أي تغيير، فسيظل التدفق النقدي الحر لـ Meta سلبيًا لعدة سنوات قادمة.
حاليًا، تبلغ نسبة استخدام قدرات H100/H200 في البنية التحتية الداخلية لـ Meta حوالي 65%، والـ 35% المتبقية من الطاقة الإنتاجية العاطلة توفر لـ Meta التي تعاني من نقص السيولة وسيلة للتحويل النقدي.
هذا ليس مبلغًا صغيرًا.
2️⃣تصنيف القدرات الحاسوبية
ما تؤجره Meta للخارج هو بشكل رئيسي مجموعات وحدات معالجة الرسوميات من جيل H100/H200، بينما لا يزال الجيل الأحدث 'قدرة التدريب العليا GB300' مخصصًا للاستخدام الذاتي.
تخطط Meta حاليًا لنموذجين لتأجير القدرات الحاسوبية:
1) تأجير القدرات الحاسوبية الخام، مما يسمح للعملاء بالتدريب / الاستدلال على Meta DC (مثل CoreWeave)؛
2) فتح الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المستضافة على البنية التحتية لـ Meta.
سوف تتباين احتياجات بطاقات الاستدلال مقابل بطاقات التدريب، فالبطاقات القديمة للاستدلال والبطاقات الجديدة تهيمن على التدريب هو الاتجاه الرئيسي.
لا تزال قدرات التدريب العليا نادرة. دورة تسليم قدرات التدريب عالية المستوى تزيد عن 6-9 أشهر.
3️⃣هل تباطأ الطلب على الذكاء الاصطناعي؟
قدمت SemiAnalysis أرقامًا محددة: في النصف الأول من عام 2026 وحده، وقعت Meta عقودًا لأكثر من 5 جيجاوات من سعة مراكز البيانات، تشمل الإيجار السحابي وغرف الخوادم المستضافة، وهذا لا يشمل التقدم الكامل للمشاريع المبنية ذاتيًا.
ألم نذكر سابقًا أن 35% من القدرات الحاسوبية عاطلة؟ فلماذا تستمر في شراء قدرات جديدة؟
يضع مختبر Meta للذكاء الفائق (MSL) تطوير النماذج الكبيرة كأولوية رئيسية لاستخدام القدرات الحاسوبية، لدعم تدريب سلسلة Llama من الجيل التالي والنماذج متعددة الوسائط، محاولًا اللحاق بـ OpenAI / Anthropic.
نظام توصيات الإعلانات (RecSys): مساحة توسع بمقدار 10 أضعاف.
ترى SemiAnalysis أن Meta تعتقد أنه يمكن توسيع تعقيد نظام توصيات الإعلانات بأكثر من 10 أضعاف لتسريع نمو الإيرادات. وهذا يتطلب استثمارًا في كل من قدرات الاستدلال والتدريب. نماذج RecSys الأكبر والأغلى تقود بالفعل المعلنين لدفع أسعار أعلى مع الحفاظ على عوائد إعلانية قوية.
أعلاه، ما زلنا نحتفظ بالمراكز بشكل مؤلم ولكننا متفائلون.