मेटा का एआई प्रतिभा निकास और $135 बिलियन का चिप खर्च अभियान

लेखक: एडा, शेनचाओ टेकफ्लो

पांग रुओमिंग ने मेटा में अपनी डेस्क पर बैठने का समय नहीं निकाला, और चले गए।

2025 जुलाई में, ज़ैकरबर्ग ने एप्पल से इस एआई बुनियादी ढांचे के सबसे अधिक मांग वाले चीनी इंजीनियर को एक 2 करोड़ डॉलर से अधिक के बहुवर्षीय पारिश्रमिक पैकेज के साथ हासिल किया। पांग रुओमिंग को मेटा सुपरइंटेलिजेंट लैब में शामिल किया गया, जहां उन्हें अगली पीढ़ी के एआई मॉडल के बुनियादी ढांचे को बनाने की जिम्मेदारी सौंपी गई।

7 महीने बाद, OpenAI ने उसे निकाल लिया।

द इनफॉर्मेशन की रिपोर्ट के अनुसार, ओपनएआई ने पांग रुओमिंग के लिए कई महीनों तक भर्ती का अभियान चलाया। हालांकि पांग रुओमिंग ने सहकर्मियों को बताया था कि “वह मेटा में बहुत खुश हैं”, लेकिन अंततः वे चले जाने का फैसला कर गए। ब्लूमबर्ग के अनुसार, मेटा में उनका पारिश्रमिक मील के पत्थरों से जुड़ा हुआ था, और पहले ही छोड़ने का मतलब अधिकांश अनप्रोव्ड शेयर्स को खोना था।

200 मिलियन डॉलर, 7 महीने की वफादारी खरीदने के लिए नहीं।

यह एक साधारण नौकरी बदलने की कहानी नहीं है।

पांग रुओमिंग पहला नहीं गया।

पिछले हफ्ते, मेटा सुपरइंटेलिजेंट लैब डेवलपर प्लेटफॉर्म के प्रोडक्ट हेड मैट वेल्लोसो ने भी अपनी नौकरी छोड़ने की घोषणा की, जिन्होंने पिछले जुलाई में गूगल डीपमाइंड से जुड़कर मेटा में केवल 8 महीने बिताए। इससे पहले, 2025 के नवंबर में, 12 साल तक मेटा में काम करने वाले तुरिंग पुरस्कार विजेता और मुख्य AI वैज्ञानिक यान लेकुन ने अपनी नौकरी छोड़कर अपने लंबे समय से प्रचार किए जा रहे “वर्ल्ड मॉडल” के लिए स्टार्टअप शुरू करने की घोषणा की। जॉफ्रे हिंटन के प्रमुख शिष्य और मेटा के जनरेटिव AI रिसर्च वाइस प्रेसिडेंट रस्स सलाखुतडिनोव भी हाल ही में अपने पद से अलग होने की घोषणा कर चुके हैं।

मेटा AI के टैलेंट लॉस को समझने के लिए, आपको यह समझना होगा कि Llama 4 ने कितना नुकसान पहुंचाया है।

अप्रैल 2025 में, मेटा ने Llama 4 सीरीज के Scout और Maverick मॉडल की घोषणा की। आधिकारिक कागजाती डेटा शानदार है, जिसमें MATH-500 और GPQA Diamond जैसे मुख्य बेंचमार्क में GPT-4.5 और Claude Sonnet 3.7 पर पूर्ण वर्चस्व स्थापित करने का दावा किया गया है।

हालाँकि, मेटा के लक्ष्यों को धारण करने वाला यह फ्लैगशिप मॉडल, ओपन सोर्स समुदाय के तीसरे पक्ष के स्वतंत्र अंधे परीक्षणों में तुरंत "अपना सच दिखा दिया", और वास्तविक सामान्यीकरण और निष्कर्ष निकालने की क्षमता में प्रचार के साथ भारी अंतर पाया गया। समुदाय के तीव्र सवालों के सामने, मुख्य AI वैज्ञानिक यान लेकुन ने अंततः स्वीकार किया कि टीम ने परीक्षण चरण में "अंतिम स्कोर को अनुकूलित करने के लिए अलग-अलग परीक्षण सेट के लिए अलग-अलग मॉडल संस्करणों का उपयोग किया।"

कठोर AI शैक्षणिक और इंजीनियरिंग समुदाय में, यह अक्षम्य सीमा को छूता है। दूसरे शब्दों में, टीम ने Llama 4 को केवल पिछले वर्षों के प्रश्नपत्रों को हल करने वाला एक "छोटे शहर का प्रश्न-हल करने वाला" बना दिया, न कि वास्तविक रूप से अग्रणी बुद्धिमत्ता रखने वाला "शीर्ष छात्र"। गणित की परीक्षा के लिए, आपको गणित का सबसे कठिन प्रश्नपत्र दिखाया जाता है; प्रोग्रामिंग की परीक्षा के लिए, आपको प्रोग्रामिंग का सबसे कठिन प्रश्नपत्र दिखाया जाता है—प्रत्येक विषयवार परीक्षण मजबूत दिखता है, लेकिन वास्तव में यह एक ही मॉडल नहीं है।

इसे AI शैक्षणिक समुदाय में "चेरी पिकिंग" कहते हैं और परीक्षा आधारित शिक्षा क्षेत्र में "प्रतिनिधि परीक्षा" कहते हैं।

जिस मेटा ने हमेशा “ओपन सोर्स लाइटहाउस” के रूप में अपनी पहचान बनाई थी, उसके लिए यह तूफान विकासकता पारिस्थिति में सबसे कीमती विश्वास के संपत्ति को सीधे नष्ट कर देता है। इसकी सीधी कीमत यह है कि ज़करबर्ग को मूल GenAI टीम की इंजीनियरिंग सीमाओं पर “पूर्णतः विश्वास नहीं रहा”, और इसके परिणामस्वरूप बाद में बाहर से आए अधिकारियों के आगमन और मुख्य बुनियादी ढांचे विभाग को निष्क्रिय करने की शुरुआत हुई।

उन्होंने डेटा लेबलिंग कंपनी Scale AI के 49% हिस्से को 14.3 अरब से 15 अरब डॉलर में खरीदा, 28 वर्षीय Scale AI के CEO Alexandr Wang को Meta के मुख्य AI अधिकारी के रूप में नियुक्त किया, और Meta सुपरइंटेलिजेंस लैब (MSL) की स्थापना की। ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता LeCun को नए आर्किटेक्चर में इस 28 वर्षीय युवा को रिपोर्ट करना होगा। अक्टूबर में, Meta ने MSL के लगभग 600 पदों को समाप्त कर दिया, जिसमें LeCun द्वारा स्थापित FAIR अनुसंधान विभाग के सदस्य भी शामिल हैं।

जबकि 2025 की गर्मियों में लॉन्च किए जाने की योजना बनाई गई फ्लैगशिप मॉडल Llama 4 Behemoth को बार-बार टाल दिया गया, जिसे पहले गर्मियों से शरद ऋतु में ले जाया गया और अंततः अनिश्चितकालीन रूप से स्थगित कर दिया गया।

मेटा ने "एवोकैडो" कोडनेम वाले अगली पीढ़ी के टेक्स्ट मॉडल और "मैंगो" कोडनेम वाले इमेज/वीडियो मॉडल के विकास पर ध्यान केंद्रित किया है। रिपोर्ट्स के अनुसार, एवोकैडो का लक्ष्य GPT-5 और Gemini 3 Ultra के साथ प्रतिस्पर्धा करना है। मूल रूप से 2025 के अंत तक डिलीवरी के लिए निर्धारित, इसे प्रदर्शन परीक्षण और ट्रेनिंग अनुकूलन की कमी के कारण 2026 की पहली तिमाही तक स्थगित कर दिया गया है। मेटा इसे बंद स्रोत के रूप में जारी करने पर विचार कर रहा है, जिससे Llama श्रृंखला की पारंपरिक ओपन सोर्स पद्धति को छोड़ दिया जाएगा।

मेटा ने AI मॉडल पर दो घातक गलतियाँ की हैं। पहली यह कि उन्होंने benchmark को धोखेबाजी से बदल दिया, जिससे डेवलपर समुदाय का विश्वास सीधे नष्ट हो गया; दूसरी यह कि उन्होंने FAIR जैसे दशकों के शोध की आवश्यकता वाले बुनियादी अनुसंधान विभाग को एक क्वार्टरली KPI की दौड़ में लगे उत्पाद संगठन में जबरन शामिल कर दिया। इन दोनों बातों का मिला करना ही वर्तमान में प्रतिभा के पलायन का मूल कारण है।

टैलेंट भाग रहा है, और चिप में समस्या आ गई है।

द इनफॉर्मेशन की रिपोर्ट के अनुसार, मेटा ने पिछले हफ्ते अपने आंतरिक रूप से विकसित हो रहे सबसे उन्नत AI प्रशिक्षण चिप प्रोजेक्ट को समाप्त कर दिया।

मेटा का अपने द्वारा विकसित चिप प्लान MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) कहलाता है। कंपनी की प्रारंभिक रोडमैप बहुत लक्ष्योन्मुख है: MTIA v4 का कोडनाम "Santa Barbara", v5 का कोडनाम "Olympus", और v6 का कोडनाम "Universal Core" 2026 से 2028 के बीच क्रमिक रूप से डिलीवर किए जाने की योजना है। इनमें Olympus को मेटा का पहला 2nm chiplet आर्किटेक्चर पर आधारित चिप बनाया जा रहा है, जिसका लक्ष्य उच्च-अंत मॉडल ट्रेनिंग और रियल-टाइम इन्फरेंस दोनों को कवर करना है, और अंततः मेटा के ट्रेनिंग क्लस्टर में न्विडिया की भूमिका को प्रतिस्थापित करना है।

This state-of-the-art training chip has been cut.

मेटा के पास कोई प्रगति नहीं नहीं है, MTIA को इन्फरेंस पर कुछ उपलब्धियाँ मिली हैं। "आइरिस" कोडनेम वाली MTIA v3 इन्फरेंस चिप को मेटा के डेटासेंटर में बड़े पैमाने पर लागू किया गया है, जो मुख्य रूप से फेसबुक रील्स और इंस्टाग्राम के रिकमेंडेशन सिस्टम के लिए उपयोग की जा रही है, जिससे कुल स्वामित्व लागत में 40% से 44% तक की कमी हुई है। लेकिन इन्फरेंस और ट्रेनिंग दो अलग बातें हैं। इन्फरेंस मॉडल चलाना है, ट्रेनिंग मॉडल को प्रशिक्षित करना है। मेटा अपनी इन्फरेंस चिप बना सकता है, लेकिन नवीना के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करने वाली ट्रेनिंग चिप नहीं बना सकता।

यह इतिहास में पहली बार नहीं है। 2022 में, मेटा ने अपने खुद के इन्फरेंस चिप का विकास करने की कोशिश की, लेकिन छोटे पैमाने पर डिप्लॉयमेंट में विफलता के बाद इसे छोड़ दिया और नाइवडा को बड़ा ऑर्डर दे दिया।

अपने चिप्स के विकास में विफलता के कारण, मेटा ने बाहरी खरीदारी को तेज कर दिया।

जनवरी 2026 में, मेटा ने इस वर्ष के लिए 1150 अरब से 1350 अरब डॉलर का पूंजी खर्च बजट घोषित किया, जो पिछले वर्ष के 722 अरब डॉलर का लगभग दोगुना है। इस राशि का बड़ा हिस्सा चिप्स पर खर्च किया जाएगा।

10 दिनों के भीतर, तीन बड़े ऑर्डर लगातार पूरे हुए:

17 फरवरी को, मेटा ने न्वीडिया के साथ एक बहुवर्षीय, बहु-पीढ़ी साझेदारी समझौते पर हस्ताक्षर किए। मेटा “करोड़ों” न्वीडिया ब्लैकवेल और नई पीढ़ी के वेरा रुबिन GPU, साथ ही ग्रेस स्वतंत्र CPU को तैनात करेगा। विश्लेषकों के अनुसार, लेनदेन का आकार सैकड़ों अरब डॉलर के स्तर पर है, और मेटा विश्व का पहला ऐसा सुपरकंप्यूटिंग ग्राहक बन गया है जो न्वीडिया ग्रेस स्वतंत्र CPU को बड़े पैमाने पर तैनात करता है।

24 फरवरी को, मेटा ने AMD के साथ 600 अरब से 1000 अरब डॉलर के बहुवर्षीय चिप समझौते पर हस्ताक्षर किए। मेटा AMD के नवीनतम MI450 सीरीज GPU और छठी पीढ़ी के EPYC CPU की खरीद करेगा। इस लेनदेन के हिस्से के रूप में, AMD ने मेटा को अधिकतम 160 मिलियन सामान्य शेयरों के वॉरंट जारी किए, जो AMD के लगभग 10% हिस्सेदारी के बराबर हैं, जिन्हें प्रति शेयर 0.01 डॉलर की कीमत पर, डिलीवरी मीलों के आधार पर क्रमिक रूप से प्राप्त होंगे।

26 फरवरी को, The Information की रिपोर्ट के अनुसार, मेटा ने अपने अगली पीढ़ी के बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित और चलाने के लिए गूगल क्लाउड के TPU चिप्स किराए पर लेने के लिए दहाड़ से एक बहुवर्षीय समझौता किया है। इसके साथ ही, दोनों पक्ष मेटा के 2027 से शुरू होने वाले TPU की सीधी खरीद और अपने डेटा सेंटर में स्थापना पर भी चर्चा कर रहे हैं।

एक सामाजिक मीडिया कंपनी, जो 10 दिनों में तीन चिप आपूर्तिकर्ताओं को एक साथ अधिक से अधिक 1000 अरब डॉलर के ऑर्डर दे रही है।

This is not a diversified strategy. This is panic buying.

मेटा इतना जल्दी क्यों कर रहा है?

सबसे पहले, अपने आप विकसित चिप्स पर भरोसा नहीं किया जा सकता। सबसे उन्नत ट्रेनिंग चिप प्रोजेक्ट को रद्द कर दिया गया है, जिसका अर्थ है कि मेटा अगले कुछ सालों तक AI ट्रेनिंग की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए केवल बाहरी खरीद पर निर्भर रहेगी। निष्कर्षण के लिए MTIA चिप रिकमेंडेशन सिस्टम जैसे परिपक्व बिजनेस को हैंडल कर सकता है, लेकिन GPT-5 के समान Avocado जैसे अग्रणी मॉडल को ट्रेन करने के लिए NVIDIA या समकक्ष हार्डवेयर की आवश्यकता होगी।

दूसरा, प्रतिद्वंद्वी प्रतीक्षा नहीं करेंगे। OpenAI ने माइक्रोसॉफ्ट, सॉफ्टबैंक और संयुक्त अरब अमीरात के सार्वजनिक निवेश कोषों से विशाल संसाधन प्राप्त कर लिए हैं। Anthropic ने गूगल और अमेज़न से प्रत्येक के लिए 10 लाख TPU और Trainium चिप्स की आपूर्ति सुनिश्चित कर ली है। गूगल Gemini 3 पूरी तरह TPU पर प्रशिक्षित किया गया है। अगर Meta को पर्याप्त कैलकुलेशन क्षमता नहीं मिलती, तो यह प्रतियोगिता में प्रवेश करने का टिकट भी नहीं रख पाएगा।

तीसरा, और संभवतः सबसे बुनियादी कारण यह है कि ज़करबर्ग को “खरीदने की क्षमता” से “अनुसंधान एवं विकास क्षमता” की कमी की भरपाई करनी पड़ रही है।Llama 4 की विफलता, कोर प्रतिभा का流失、自研芯片受挫，这三件事叠加在一起，让 Meta 的 AI 叙事在华尔街面前变得脆弱。此刻签下英伟达、AMD、谷歌三家的大单，至少释放一个信号：我们有钱，我们在买，我们没有放弃。

मेटा की वर्तमान रणनीति यह है कि अगर सॉफ्टवेयर पर काबू नहीं पाया जा सकता, तो हार्डवेयर को तोड़ दें; अगर लोगों को नहीं रोका जा सकता, तो चिप्स खरीद लें। लेकिन AI प्रतियोगिता एक ऐसा खेल नहीं है जिसे चेक लिखकर जीया जा सकता है। कैलकुलेशन क्षमता आवश्यक परिस्थिति है, पर्याप्त नहीं। शीर्ष स्तरीय मॉडल टीम और स्पष्ट तकनीकी रास्ते के बिना, इतनी अधिक चिप्स केवल एक गोदाम में महंगे स्टॉक के रूप में ही रह जाएंगी।

फरवरी में मेटा की तीन लेन-देन पर वापस नज़र डालें, एक दिलचस्प विवरण जिसे अधिकांश लोग नज़रअंदाज़ कर देते हैं।

मेटा ने निवेडिया से वर्तमान में ब्लैकवेल और भविष्य का वेरा रुबिन खरीदा है; AMD के साथ लेनदेन में, MI450 और भविष्य का MI455X खरीदा गया है; गूगल से किराए पर वर्तमान में आयरनवुड TPU लिया गया है, और अगले वर्ष सीधे खरीदने की योजना है।

तीन आपूर्तिकर्ता, तीन पूरी तरह से अलग हार्डवेयर आर्किटेक्चर और सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी।

इसका मतलब है कि मेटा को नाइविडिया के CUDA, AMD के ROCm और गूगल के XLA/JAX जैसे तीन अलग-अलग नीचले इकोसिस्टम में बार-बार जाना पड़ेगा। बहु-आपूर्तिकर्ता रणनीति आपूर्ति श्रृंखला के जोखिम को विस्तारित कर सकती है और हार्डवेयर खरीद के प्रीमियम को कम कर सकती है, लेकिन इससे घातीय रूप से बढ़ने वाली इंजीनियरिंग जटिलता आएगी।

यही Meta की वर्तमान में सबसे घातक कमजोरी है—एक ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल को इन तीन अलग-अलग नींव के प्रोग्रामिंग मॉडल वाले हार्डवेयर पर कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित करने के लिए, केवल CUDA समझने वाले इंजीनियर की नहीं, बल्कि एक बहु-प्लेटफॉर्म प्रशिक्षण फ्रेमवर्क को शून्य से बनाने में सक्षम आर्किटेक्ट की आवश्यकता होती है।

इस तरह के लोग पूरी दुनिया में संभवतः 100 से अधिक नहीं हैं। पांग रुओमिंग उनमें से एक हैं।

1000 अरब डॉलर खर्च करके दुनिया के सबसे जटिल हार्डवेयर कॉम्बिनेशन को खरीदना, जबकि इन हार्डवेयर को चलाने वाले दिमाग खो रहा हो, यही ज़करबर्ग के इस बड़े जुए की सबसे जादुई तस्वीर है।

थोड़ा दूर से देखें, पिछले 18 महीनों में ज़ैकरबर्ग द्वारा AI पर किए गए कदम, उनके उस समय के मेटावर्स में पूरी तरह से लगे होने के रिदम के समान हैं:

ट्रेंड देखकर भारी निवेश किया, बड़े पैमाने पर लोगों को भर्ती किया, अवरोधों का सामना किया, रणनीति में अचानक बदलाव किया, फिर भारी निवेश किया।

2021 से 2023 तक मेटावर्स था, जिसके परिणामस्वरूप हर साल करीब 10 अरब डॉलर का नुकसान हुआ और अंततः स्टॉक की कीमत 380 डॉलर से घटकर 88 डॉलर हो गई। 2024 से 2026 तक AI है, जिसमें भी बिना किसी लागत के पैसा खर्च किया जा रहा है, बार-बार संगठनात्मक पुनर्गठन किया जा रहा है, और फिर से "मुझ पर भरोसा करो, मेरे पास विजन है" की कहानी।

अलग बात यह है कि इस बार AI का फूल वास्तव में मेटावर्स से कहीं अधिक वास्तविक है। और मेटा के पास पैसा है खर्च करने के लिए, जिसके विज्ञापन व्यवसाय से पर्याप्त नकदी प्रवाह उत्पन्न होता है, 2025 की चौथी तिमाही में मेटा की आय 599 अरब डॉलर थी, जो पिछले वर्ष की तुलना में 24% की वृद्धि हुई।

समस्या यह है: पैसे से चिप्स, कैलकुलेशन क्षमता, यहां तक कि डेस्क पर बैठे लोगों को खरीदा जा सकता है, लेकिन वो लोग जो बने रहते हैं, उन्हें नहीं।

पांग रुओमिंग ने OpenAI का चयन किया, रस सलाखुतदिनोव ने जाने का चयन किया, और लेकुन ने उद्यम का चयन किया।

Zuckerberg's current bet is that as long as he buys enough chips, builds large enough data centers, and spends enough money, he will eventually find or cultivate people who can use these resources.

यह निवेश संभवतः सही साबित हो सकता है। मेटा अभी भी दुनिया की सबसे अमीर टेक कंपनियों में से एक है, और 1000 अरब डॉलर से अधिक का संचालन नकदी प्रवाह इसकी सबसे मजबूत प्रतिस्पर्धी बाधा है। OpenAI से लेकर Anthropic, Google और अन्य प्रतिद्वंद्वियों तक, मेटा लगातार लोगों को आकर्षित कर रहा है। Quantum Bit की रिपोर्ट के अनुसार, मेटा के सुपरइंटेलिजेंस टीम के 44 सदस्यों में से लगभग 40% OpenAI से आए हैं।

लेकिन AI प्रतियोगिता की क्रूरता यह है कि कैलकुलेशन क्षमता, प्रतिभा सूची और मॉडल प्रदर्शन सभी खुले होते हैं, और Llama 4 की बेंचमार्क धोखेबाजी की घटना ने साबित कर दिया है कि इस उद्योग में आप PPT और पब्लिक रिलेशंस के माध्यम से अग्रणी बने रहने का प्रयास नहीं कर सकते।

बाजार केवल एक ही चीज़ को मानता है: आपका मॉडल कितना अच्छा है।

AI आयुध प्रतियोगिता 2026 में प्रवेश कर गई है, खाद्य श्रृंखला का क्रम अब आंशिक रूप से स्पष्ट हो चुका है:

शीर्ष पर OpenAI और Google हैं। OpenAI के सबसे शक्तिशाली मॉडल, सबसे बड़ा उपयोगकर्ता आधार और सबसे आक्रामक फंडिंग है। Google के पास अपने द्वारा विकसित चिप, मॉडल और बादल बुनियादी ढांचे का पूर्ण ऊर्ध्वाधर एकीकरण है। Anthropic, Claude मॉडल की उत्पाद क्षमता और Google तथा Amazon की दोहरी कैपेसिटी सप्लाई के साथ, पहली पंक्ति में स्थित है।

मेटा? इसने सबसे अधिक पैसा खर्च किया, सबसे अधिक चिप समझौते किए, और सबसे अधिक आयोजनात्मक पुनर्गठन किए, लेकिन अब तक इसने बाजार को विश्वास दिलाने वाला कोई अग्रणी मॉडल नहीं दिया है।

मेटा की एआई कहानी 2005 के याहू की तरह है। उस समय याहू भी इंटरनेट की सबसे अमीर कंपनियों में से एक थी, और यह भी बेकाबू खरीदारी और पैसा खर्च कर रही थी, लेकिन गूगल जैसा सर्च इंजन बनाने में असमर्थ रही। पैसा सब कुछ नहीं होता। ज़करबर्ग को यह समझना होगा कि मेटा को एआई पर क्या करना है, न कि जो कुछ भी ट्रेंड में हो उसे खरीदना।

निश्चित रूप से, मेटा के लिए अभी अंतिम संस्कार लिखना बहुत जल्दी है। 35.8 अरब मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता, 599 अरब डॉलर की तिमाही आय, और वैश्विक सबसे बड़ा सामाजिक डेटा सेट—ये कोई भी प्रतिद्वंद्वी नहीं नकल कर सकता।

अगर अवोकैडो कोडनेम वाला अगली पीढ़ी का मॉडल 2026 में समय पर डिलीवर हो जाता है और पुनः शीर्ष समूह में वापस आ जाता है, तो ज़करबर्ग के सभी पैसे खर्च करने और पुनर्गठन को "आपातकालीन स्थिति से बचाने की रणनीतिक दृढ़ता" के रूप में प्रस्तुत किया जाएगा। लेकिन अगर फिर से अपेक्षाओं को पूरा नहीं किया जाता है, तो इन 1350 अरब डॉलर के बदले में केवल बिजली से गर्म हो रहे सिलिकॉन वेफर स्टोरहाउस ही मिलेंगे।

अंततः, सिलिकॉन वैली के एआई हथियार दौड़ में चेक लहराने वाले सुपर खरीददारों की कमी नहीं है। कमी है, इन कैलकुलेशन पावर का उपयोग करके भविष्य बनाने वाले लोगों की।