Meta: Можна купити трильйони обчислювальної потужності, але не зможеш утримати ключових людей

Гонка озброєнь у сфері штучного інтелекту в Кремнієвій долині ніколи не була позбавлена суперпокупців, які розмахують чеками, але людей, які вміють використовувати ці обчислювальні потужності для формування майбутнього.

Автор: Ада, Deep Tide TechFlow

Пан Жомін пішов, не встигнувши сісти за стіл Мети.

У липні 2025 року Цукерберг запросив у Apple найзатребуванішого китайського інженера у сфері AI-інфраструктури з багаторічним компенсаційним пакетом на суму понад $200 мільйонів. Пан Жомін був призначений до Лабораторії суперінтелекту Meta і відповідав за створення інфраструктури для наступного покоління моделей ШІ.

Через сім місяців OpenAI переманила його.

За даними The Information, OpenAI розпочала багатомісячну кампанію з набору персоналу проти Пана Жоміна. Хоча Пан Жомін якось сказав колегам, що «чудово провів час у Meta», зрештою він вирішив піти. За даними Bloomberg, його компенсаційний пакет у Meta прив’язаний до віх, і достроковий вихід означає відмову від більшої частини невикористаного капіталу.

$200 мільйонів не куплять 7 місяців лояльності.

Це не проста історія про зміну роботи.

Відхід однієї людини, сигнал групи людей

Пан Жомін не був першим, хто пішов.

Минулого тижня Мет Веллосо, керівник платформи розробників у Superintelligence Lab компанії Meta, також оголосив про свій відхід, який залишив Google DeepMind у липні минулого року, щоб приєднатися до Meta менш ніж через вісім місяців. У листопаді 2025 року Ян Лекун, лауреат премії Тюрінга та головний науковець у галузі штучного інтелекту, який працює в Meta вже 12 років, оголосив, що залишить роботу, щоб заснувати бізнес і стати «світовою моделлю», яку завжди пропагував. Головний учень Джеффрі Гінтона та віцепрезидент Meta з досліджень генеративного ШІ, Расс Салахутдінов, нещодавно офіційно оголосив про свій відхід.

Щоб зрозуміти відтік мізків у Meta AI, нам потрібно зрозуміти, наскільки шкідливою є Llama 4.

У квітні 2025 року Meta випустила моделі Scout і Maverick серії Llama 4 у гучному форматі. Офіційні наукові дані вражають, стверджують, що GPT-500 і Claude Sonnet 4.5 були повністю виключені у базових бенчмарках, таких як MATH-4.5 та GPQA Diamond 3.7.

Однак ця флагманська модель, яка несе амбіції Meta, швидко «розкрила свою справжню форму» у незалежному сліпому тестуванні спільноти відкритого коду, і між реальною узагальненістю, здатністю до логічного мислення та публічністю виник прорив, схожий на прірву. Попри серйозні сумніви з боку спільноти, головний науковець з ШІ Ян Лекун нарешті визнав, що команда «використовувала різні версії моделей для запуску різних тестових наборів з метою оптимізації фінального результату» під час етапу тестування.

У суворому світі академії та інженерії ШІ це торкається непробачної червоної лінії. Інакше кажучи, команда навчила Ламу 4 бути «розв’язувачем проблем у маленькому містечку», який міг вирішувати лише справжні завдання попередніх років, а не «найкращим учнем» із передовим інтелектом. Тест з математики покаже вам короля з математичних робіт, а тест з програмування — короля паперу з програмування, кожен окремий тест виглядає дуже сильно, але насправді це не одна й та сама модель.

Це називається «вибірковим вибором» в академічній сфері ШІ та «замінним іспитом» у спільноті, що складає тести.

Для Meta, яка завжди вважала себе «маяком відкритого коду», ця криза безпосередньо зруйнувала її найцінніший довірчий актив у екосистемі розробників. Її пряма ціна полягала в тому, що Цукерберг «повністю втратив довіру» до інженерного фінансового результату оригінальної команди GenAI, яка зрушила наступних керівників у повітрі та ключові інфраструктурні відділи.

Він витратив від 14,3 мільярда до 15 мільярдів доларів на придбання 49% акцій компанії з анотації даних Scale AI, підняв 28-річного генерального директора Scale AI Александра Ванга на посаду головного директора з ШІ Meta та заснував Лабораторію суперінтелекту (MSL) компанії. Лауреат премії Тюрінга Лекун повинен буде підпорядковуватися 28-річному гравцю у новій структурі. У жовтні Meta ліквідувала близько 600 посад у MSL, включаючи членів дослідницького підрозділу FAIR, створеного LeCun.

А флагманська модель Llama 4 Behemoth, яка спочатку планувалася до випуску влітку 2025 року, також неодноразово переносилася з літа на осінь, а потім призупинена на невизначений термін.

Натомість Meta розробила текстову модель наступного покоління під кодовою назвою «Avocado» та модель зображення/відео під кодовою назвою «Mango». За повідомленнями, Avocado планує провести тести GPT-5 та Gemini 3 Ultra. Доставка спочатку була запланована на кінець 2025 року, але була відкладена до першого кварталу 2026 року через низькі стандарти тестування продуктивності та оптимізації навчання. Meta розглядає можливість випуску гри з закритим кодом, відмовляючись від звичної традиції відкритого коду серії Llama.

Meta зробила дві фатальні помилки зі своїми моделями ШІ. Перший — це фальсифікація benchmark, що безпосередньо руйнує довіру спільноти розробників; Друга — це перетворити FAIR, фундаментальний дослідницький відділ, який потрібно вдосконалювати протягом десяти років, у продуктову організацію, що прагне квартальних KPI. Ці дві речі разом утворюють корінну причину нинішнього відтоку мізків.

Власноруч розроблений чіп: ще одна зламана нога

Таланти працюють, і чіпи теж створюють проблеми.

За даними The Information, минулого тижня Meta скоротила розробку свого найсучаснішого проєкту навчального чипа на основі ШІ, який розробляється всередині компанії.

Власноруч розроблена програма чипів Meta називається MTIA (Meta Training and Inference Accelerator). Початкова дорожня карта компанії є амбітною: MTIA v4 з кодовою назвою «Santa Barbara», v5 з кодовими іменами «Olympus» та v6 «Universal Core» планують бути поставлені між 2026 і 2028 роками. Серед них Olympus розроблений як перший чиплет Meta на основі 2-нм архітектури, з метою охопити як висококласне навчання моделей, так і виведення в реальному часі, зрештою замінивши роль Nvidia в навчальному кластері Meta.

Цей найсучасніший тренувальний чіп зламали.

Мета не позбавлена прогресу, і MTIA зробила певний прогрес у плані виведення. Інференційний чіп MTIA v3 під кодовою назвою «Iris» вже був масово впроваджений у дата-центрах Meta, переважно для Facebook Reels та рекомендаційних систем Instagram, і, за повідомленнями, знижує загальну вартість володіння на 40% до 44%. Але міркування і тренування — це різні речі. Мислення — це запуск моделей, а тренування — це тренування моделей. Meta може створювати власні інференційні чіпи, але не може виробляти навчальні чіпи, які можуть конкурувати з Nvidia.

Це не вперше в історії. У 2022 році Meta намагалася розробити власний інференційний чип, але після невдачі у невеликому розгортанні відмовилася і зробила велике замовлення для Nvidia.

Невдача власноруч розроблених чипів безпосередньо прискорила аутсорсинг Meta.

135 мільярдів доларів у панічних покупках

У січні 2026 року Meta оголосила про бюджет капітальних витрат у розмірі від 115 до 135 мільярдів доларів на цей рік, що майже вдвічі перевищує минулорічні 72,2 мільярда. Більшість цих грошей витрачається на чіпси.

Протягом 10 днів три великі замовлення прибули один за одним:

17 лютого Meta підписала багаторічну міжпоколінну стратегічну угоду про співпрацю з Nvidia. Meta розгорне «мільйони» Nvidia Blackwell і нове покоління відеокарт Vera Rubin, а також дискретні процесори Grace. Аналітики оцінюють суму угоди у десятки мільярдів доларів, і Meta стане першим у світі суперкомп’ютерним клієнтом, який у великому масштабі впровадить дискретні процесори Grace від Nvidia.

24 лютого Meta підписала багаторічну угоду на чіпи на суму від 60 до 100 мільярдів доларів з AMD. Meta постачатиме найновіші GPU серії MI450 та процесори шостого покоління EPYC від AMD. У рамках угоди AMD випустила варранти Meta на суму до 160 мільйонів звичайних акцій, що еквівалентно приблизно 10% акцій AMD, розміщених у частинах за $0.01 за акцію до етапу поставки.

26 лютого Meta підписала багаторічну угоду з Google на мільярди доларів на оренду TPU-чипів Google Cloud для навчання та експлуатації великих мовних моделей наступного покоління, повідомляє The Information. Водночас обидві сторони також обговорюють пряму закупівлю ТПУ Meta для впровадження у власних дата-центрах з 2027 року.

Соціальна мережа зробила замовлення у трьох постачальників чипів одночасно за 10 днів, можливо, на суму понад 100 мільярдів доларів.

Це не диверсифіковане планування. Це панічна покупка.

Тришарова логіка тривоги щодо обчислювальної потужності

Чому Мета так поспішає?

По-перше, власноруч розроблені чипи вже не можна розраховувати. Скорочення проєкту найсучаснішого навчального чипа означає, що Meta зможе покладатися лише на зовнішні закупівлі для задоволення потреб у навчанні ШІ у найближчому майбутньому. Чіп MTIA на стороні виведення може працювати з зрілими бізнесами, такими як рекомендаційні системи, але для навчання Avocado — передової моделі, яка бенчмаркує GPT-5, потрібно використовувати NVIDIA або аналогічне обладнання.

По-друге, конкуренти не чекатимуть. OpenAI має доступ до величезних ресурсів від Microsoft, SoftBank до суверенних фондів ОАЕ. Anthropic зафіксувала постачання по 1 мільйону TPU та Trainium чипів від Google та Amazon. Google Gemini 3 повністю навчений на TPU. Якщо Meta не отримає достатньо обчислювальної потужності, вона навіть не зможе втримати квиток на трек.

По-третє, і, можливо, найфундаментальніший, Цукербергу потрібно використати «купівельну спроможність», щоб компенсувати відсутність «R&D сили». Поворот Llama 4, втрата ключових талантів і невдача власноруч розроблених чипів — усе це разом робить наратив Meta про штучний інтелект вразливим перед Волл-стріт. У цей момент підписання великих замовлень від Nvidia, AMD і Google дає принаймні один сигнал: у нас є гроші, ми купуємо, і ми не здалися.

Поточна стратегія Meta полягає в тому, щоб руйнувати апаратне забезпечення, якщо не може отримати програмне забезпечення, і купувати чіпи, якщо не може утримати людей. Але змагання з ШІ — це не гра, яку можна виграти, виписуючи чеки. Обчислювальна потужність є необхідною умовою, а не достатньою умовою. Без топової команди та чіткого технічного маршруту, скільки б чіпів не було, вони просто дорогі запаси на складі.

Дилема покупця

Озираючись на три угоди Meta у лютому, є цікавий момент, який більшість людей не помічає.

Meta купила у Nvidia нинішню Blackwell і майбутню Віру Рубін; Угода з AMD передбачає купівлю MI450 та майбутнього MI455X; Оренда у Google — це поточний Ironwood TPU, з планами купити його повністю наступного року.

Три постачальники, три абсолютно різні апаратні архітектури та програмні екосистеми.

Це означає, що Meta змушена неодноразово стрибати у три абсолютно різні базові екосистеми: CUDA від Nvidia, ROCm від AMD та XLA/JAX від Google. Хоча стратегія з багатьма постачальниками може диверсифікувати ризики ланцюга постачання та знизити премії за закупівлю обладнання, вона призведе до експоненційно більшої інженерної складності.

Це найнебезпечніша слабкість Meta на даний момент, і щоб створити модель з трильйонами параметрів, ефективно навчену на цих трьох наборах базових програмних моделей на абсолютно різному обладнанні, потрібні не лише інженери, які розуміють CUDA, а й архітектори, здатні створити кросплатформенний навчальний фреймворк з нуля.

У світі таких людей може бути не більше 100. Пан Жомін — один із них.

Витратити 100 мільярдів доларів на купівлю найскладнішого апаратного портфеля світу, втрачаючи мозок, здатний керувати цим обладнанням, — це найчарівніший образ великої ставки Цукерберга.

Ставка Цукерберга

Якщо трохи віддалитися, шлях Цукерберга до ШІ за останні 18 місяців вражаюче схожий на ритм його All In метавсесвіту того часу:

Спостерігати тенденцію, активно інвестувати, активно залучати людей, стикатися з невдачами, різко змінювати стратегію та активно інвестувати.

З 2021 по 2023 рік це був метавсесвіт, що призвело до збитків у десятки мільярдів доларів на рік, і нарешті ціна акцій впала з $380 до $88. З 2024 по 2026 рік це буде ШІ, і це також буде наратив «повірте, у мене є бачення» незалежно від вартості.

Різниця в тому, що цього разу вихід ШІ справді набагато реальніший, ніж метавсесвіт. Рекламний бізнес Meta забезпечив значний грошовий потік: дохід Meta склав $59,9 мільярда у четвертому кварталі 2025 року, що на 24% більше, ніж у річному вимірі.

Проблема в тому, що за гроші можна купити чіпи, обчислювальну потужність і навіть людей, які сидять за робочими станціями, але не тих, хто залишається.

Пан Жомін обрав OpenAI, Русс Салахутдінов вирішив піти, а ЛеЦун вирішив започаткувати бізнес.

Цукерберг тепер ставить на те, що доки він купує достатньо чипів, побудує достатньо великий дата-центр і витрачає достатньо грошей, він завжди зможе знайти або навчити людей, які зможуть користуватися цими ресурсами.

Ця ставка може бути актуальною. Адже Meta — одна з найбагатших технологічних компаній у світі, а її операційний грошовий потік понад $100 мільярдів — це її найсильніший рів. Від OpenAI до Anthropic, від Google до інших конкурентів — Meta продовжує переманювати людей. За даними Qubit, майже 40% суперінтелектуальної команди Meta з 40 осіб походять з OpenAI.

Але жорстокість конкуренцій ШІ полягає в тому, що резерви обчислювальної потужності, списки талантів і продуктивність моделей є публічними, а інцидент шахрайства з еталонними показниками Llama 4 доводить, що в цій галузі не можна покладатися на PPT і PR, щоб залишатися попереду.

Ринок врешті-решт визнає лише одне: чи ваша модель достатньо хороша.

Розташування харчового ланцюга

Коли гонка озброєнь ШІ наближається до 2026 року, порядок харчового ланцюга вже спочатку зрозумілий:

На вершині — OpenAI та Google. OpenAI має найсильнішу модель, найбільшу базу користувачів і найагресивніше фінансування. Google має повну вертикальну інтеграцію саморозроблених чипів, саморозроблених моделей і власної хмарної інфраструктури. Anthropic йшов слідом, спираючись на потужність моделі Claude та дволінійне обчислювальне живлення Google і Amazon, міцно займаючи перше місце.

Мета? Вона витратила найбільше грошей, підписала найбільше контрактів на чіпи та здійснила найчастішу реструктуризацію організацій, але поки що не розробила передової моделі, яка могла б переконати ринок.

Історія штучного інтелекту Meta трохи схожа на Yahoo у 2005 році. Тоді Yahoo була однією з найбагатших компаній в Інтернеті, і вона шалено купувала та витрачала гроші, але не могла створити пошукову систему, як Google. Гроші — це не все. Цукербергу потрібно чітко думати про те, що Meta збирається робити з ШІ, а не купувати те, що вважає привабливим.

Звісно, ще зарано писати некролог для Meta. 3,58 мільярда активних користувачів на місяць, $59,9 мільярда квартального доходу, найбільший у світі соціальний набір даних — це активи, які важко відтворити будь-якому конкуренту.

Якщо модель наступного покоління з кодовою назвою Avocado буде реалізована за графіком у 2026 році і повернеться на перший ешелон, усі витрати та реструктуризація Цукерберга будуть представлені як «стратегічна сміливість змінити хід подій». Але якщо він знову не виправдає очікувань, то $135 мільярдів в обмін будуть лише склади кремнієвих пластин, які працюють і опалюються.

Адже гонка озброєнь у сфері штучного інтелекту в Кремнієвій долині ніколи не була позбавлена суперпокупців, які розмахували чеками. Чого бракує — це людей, які вміють використовувати цю обчислювальну потужність для вдосконалення майбутнього.