Уход талантов в области ИИ от Meta и расходы на чипы на сумму 135 млрд долларов

Автор: Ada, Shenchao TechFlow

Пан Жуомин не успел толком сесть за свой рабочий стол в Meta, как ушел.

В июле 2025 года Зукерберг отобрал у Apple одного из самых востребованных китайских инженеров в области инфраструктуры ИИ, предложив ему многолетний пакет вознаграждений на сумму более 200 миллионов долларов. Пан Руомин был направлен в Суперинтеллектуальную лабораторию Meta для создания инфраструктуры следующего поколения моделей ИИ.

Через 7 месяцев его уволил OpenAI.

Согласно сообщению The Information, OpenAI в течение нескольких месяцев вела активную рекрутинговую кампанию против Пан Руоюна. Несмотря на то, что Пан Руоюн ранее говорил коллегам, что ему очень нравится работать в Meta, он в итоге решил уйти. Согласно Bloomberg, его компенсационный пакет в Meta был привязан к достижению ключевых вех, и досрочный уход означал отказ от большей части неисполненных акций.

200 миллионов долларов не купят 7 месяцев преданности.

Это не просто история смены работы.

Пан Руомин не первый, кто ушел.

На прошлой неделе Мат Веллсо, руководитель продукта платформы разработчиков Superintelligence Lab Meta, также объявил о своем уходе. Он перешел в Meta из Google DeepMind в июле прошлого года и проработал менее восьми месяцев. Еще ранее, в ноябре 2025 года, Лауреат премии Тьюринга и главный научный сотрудник по ИИ в Meta Ян Лекун, проработавший в компании 12 лет, объявил о своем уходе для основания собственного стартапа, занимающегося «моделями мира», о которых он долго говорил. Недавно также официально объявил об уходе Расс Салахутдинов, ключевой ученик Джеффри Хинтона и вице-президент по исследованиям генеративного ИИ в Meta.

Чтобы понять утечку талантов в Meta AI, нужно сначала понять, насколько сильно повредил Llama 4.

В апреле 2025 года Meta с большим шумом представила модели Scout и Maverick из серии Llama 4. Официальные технические данные выглядят впечатляюще: заявлено, что эти модели полностью превосходят GPT-4.5 и Claude Sonnet 3.7 по ключевым тестовым наборам, таким как MATH-500 и GPQA Diamond.

Однако эта флагманская модель, воплощающая амбиции Meta, быстро «раскрылась» в независимых слепых тестах сторонних участников открытого сообщества: ее реальные способности к обобщению и рассуждению резко уступали заявленным.面对社区的强烈质疑，首席 AI 科学家 Yann LeCun 最终承认，团队在测试阶段“使用了不同的模型版本来跑不同的测试集，以优化最终得分”。

В строгой академической и инженерной среде ИИ это пересекает непростительную черту. Другими словами, команда обучила Llama 4 быть «маленьким учеником», который умеет решать только прошлогодние экзаменационные задания, а не настоящим «отличником» с передовыми интеллектуальными способностями. Если сдают математику — показывают экзаменационный лист по математике, если программирование — показывают экзаменационный лист по программированию; каждый отдельный тест выглядит очень сильным, но на самом деле это не одна и та же модель.

В академической среде ИИ это называется «сбором вишен», а в системе подготовки к экзаменам — «подменой экзаменуемого».

Для Meta, которая всегда позиционировала себя как «светильник с открытым исходным кодом», этот скандал напрямую разрушил самый ценный актив — доверие в экосистеме разработчиков. Прямым следствием стало то, что Цукерберг полностью утратил уверенность в инженерных стандартах исходной команды GenAI, что положило начало последующему назначению внешних менеджеров и обходу ключевых инфраструктурных подразделений.

Он потратил от 14,3 до 15 миллиардов долларов США на приобретение 49% акций компании по аннотации данных Scale AI, назначил 28-летнего генерального директора Scale AI Александра Ванга на должность главного директора по ИИ в Meta и создал Суперинтеллектуальную лабораторию Meta (MSL). Лауреат премии Тьюринга Лекун должен отчитываться перед этим 28-летним молодым человеком в новой архитектуре. В октябре Meta сократила около 600 должностей в MSL, включая сотрудников отдела FAIR, созданного Лекуном.

Эталонная модель Llama 4 Behemoth, первоначально запланированная к выпуску летом 2025 года, также неоднократно откладывалась: сначала с лета на осень, а затем окончательно приостановлена на неопределённый срок.

Meta переключилась на разработку следующего поколения текстовой модели под кодовым названием «Avocado» и графической/видеомодели под кодовым названием «Mango». Сообщается, что цель Avocado — конкурировать с GPT-5 и Gemini 3 Ultra. Изначально запланированный выпуск в конце 2025 года был отложен на первый квартал 2026 года из-за недостаточных результатов тестирования производительности и оптимизации обучения. Meta рассматривает возможность закрытого выпуска, отказавшись от традиционной открытой модели серии Llama.

Meta допустила две смертельные ошибки в области ИИ-моделей. Во-первых, она фальсифицировала результаты тестов, что напрямую разрушило доверие сообщества разработчиков. Во-вторых, она насильно встроила отдел фундаментальных исследований FAIR, требующий десятилетий работы, в продуктовую структуру, ориентированную на ежеквартальные KPI. Вместе эти два действия стали основной причиной утечки талантов.

Таланты уходят, и возникли проблемы с чипами.

Согласно сообщению The Information, Meta на прошлой неделе отменила свой внутренний проект по разработке передовой чипа для обучения ИИ.

План по разработке собственных чипов Meta называется MTIA (Meta Training and Inference Accelerator). Первоначальный дорожный план компании амбициозен: MTIA v4 под кодовым названием «Santa Barbara», v5 под кодовым названием «Olympus» и v6 под кодовым названием «Universal Core» планируется поставить в период с 2026 по 2028 год. Olympus разработан как первый чип Meta на основе архитектуры 2nm chiplet, цель которого — охватить как обучение высокопроизводительных моделей, так и реальное время вывода, в конечном итоге заменив NVIDIA в тренировочных кластерах Meta.

Now, this state-of-the-art training chip has been cut.

Meta не осталась без прогресса: MTIA добилась определенных успехов в области вывода. Чип MTIA v3 с кодовым названием «Iris» уже массово развернут в центрах обработки данных Meta, в основном для систем рекомендаций Facebook Reels и Instagram, что, по сообщениям, снизило общую стоимость владения на 40–44%. Однако вывод и обучение — это разные вещи. Вывод — это запуск модели, а обучение — это тренировка модели. Meta может создавать собственные чипы для вывода, но не может производить чипы для обучения, способные конкурировать с NVIDIA.

Это не первый раз в истории. В 2022 году Meta пыталась разработать собственный чип для вывода, но после неудачного небольшого развертывания полностью отказалась от проекта и сделала крупный заказ NVIDIA.

Сбои в разработке собственных чипов напрямую ускорили волну закупок Meta.

В январе 2026 года Meta объявила, что бюджет капитальных затрат на этот год составляет от 115 до 135 миллиардов долларов США — почти вдвое больше, чем 72,2 миллиарда долларов США в прошлом году. Основная часть этих средств будет потрачена на чипы.

В течение 10 дней три крупных ордера были исполнены подряд:

17 февраля Meta подписала многолетнее, межпоколенческое стратегическое партнерство с NVIDIA. Meta развернет «миллионы» GPU Blackwell и нового поколения Vera Rubin, а также независимые CPU Grace. Аналитики оценивают объем сделки на сотни миллиардов долларов, и Meta стала первым в мире суперкомпьютерным клиентом, масштабно внедрившим независимые CPU Grace от NVIDIA.

24 февраля Meta подписала многолетний договор на поставку чипов на сумму от 60 до 100 миллиардов долларов с AMD. Meta будет закупать последние GPU серии MI450 и процессоры EPYC шестого поколения от AMD. В рамках сделки AMD выдала Meta варранты на приобретение до 160 миллионов обыкновенных акций, что эквивалентно примерно 10% акций AMD, по цене 0,01 доллара США за акцию, с поэтапным исполнением в соответствии с достижением ключевых этапов поставки.

26 февраля, согласно сообщению The Information, Meta заключила с Google многолетний договор на сумму в десятки миллиардов долларов на аренду чипов TPU от Google Cloud для обучения и запуска своих следующих поколений крупных языковых моделей. В то же время стороны обсуждают возможность того, что Meta начиная с 2027 года будет напрямую покупать TPU для развертывания в своих собственных центрах обработки данных.

Социальная сеть заключила заказы у трех поставщиков чипов, которые могут в совокупности превысить тысячу миллиардов долларов за 10 дней.

Это не диверсификация. Это паническая закупка.

Почему Meta так спешит?

Во-первых, нельзя рассчитывать на собственные чипы. Проект по разработке самых передовых тренировочных чипов был отменен, что означает, что Meta в обозримом будущем сможет удовлетворять потребности в обучении ИИ только за счет покупки готовых решений. Чипы MTIA для вывода могут справляться с такими зрелыми задачами, как системы рекомендаций, но для обучения передовых моделей, таких как Avocado, сопоставимых с GPT-5, необходимо использовать оборудование от NVIDIA или аналогичного уровня.

Во-вторых, конкуренты не будут ждать. OpenAI уже получила огромные ресурсы от Microsoft, SoftBank и суверенных фондов ОАЭ. Anthropic закрепила за собой поставки по 1 миллиону чипов TPU и Trainium от Google и Amazon. Google Gemini 3 был полностью обучен на TPU. Если Meta не получит достаточных вычислительных ресурсов, она даже не сможет сохранить билет на рынок.

В-третьих, возможно, и самое фундаментальное: Цукербергу необходимо компенсировать недостаток «научно-исследовательских мощностей» с помощью «покупательной способности». Сочетание провала Llama 4, утечки ключевых кадров и проблем с разработкой собственных чипов сделало повествование Meta об ИИ уязвимым перед инвесторами на Уолл-стрит. Подписание крупных контрактов с NVIDIA, AMD и Google сейчас по крайней мере отправляет сигнал: у нас есть деньги, мы покупаем, мы не сдаёмся.

Сейчас стратегия Meta заключается в том, что, если не получается справиться с программным обеспечением, нужно разбивать оборудование, если не удается удержать людей, нужно покупать чипы. Но соревнование в области ИИ — это не игра, которую можно выиграть просто выписав чек. Вычислительные мощности — это необходимое, но не достаточное условие. Без команды топовых моделей и четкой технологической дорожной карты даже самые большие объемы чипов останутся лишь дорогим складским запасом.

Возвращаясь к трем сделкам Meta в феврале, интересная деталь, которую большинство проигнорировало.

Meta покупает у NVIDIA текущие Blackwell и будущие Vera Rubin; сделка с AMD включает MI450 и будущие MI455X; у Google арендуется текущий TPU Ironwood, с планами прямой покупки в следующем году.

Три поставщика, три совершенно разных аппаратных архитектуры и программные экосистемы.

Это означает, что Meta придется постоянно переключаться между тремя совершенно разными нижележащими экосистемами: CUDA от NVIDIA, ROCm от AMD и XLA/JAX от Google. Многоставщиковая стратегия, безусловно, позволяет распределить риски цепочки поставок и снизить надбавки на закупку оборудования, но это приведет к экспоненциальному росту инженерной сложности.

Это именно самая смертельная слабость Meta прямо сейчас: чтобы эффективно обучать модель с триллионами параметров на трех различных аппаратных платформах с совершенно разными базовыми программными моделями, нужны не просто инженеры, знающие CUDA, а архитекторы, способные создать跨平台 обучающую систему с нуля.

Возможно, таких людей во всём мире не более ста. Пан Руомин — один из них.

Самым магическим моментом в этой дерзкой ставке Цукерберга является то, что он тратит 100 миллиардов долларов на покупку самого сложного в мире оборудования, одновременно теряя умы, способные управлять этим оборудованием.

Если отойти немного назад и посмотреть, то стратегия Зукерберга в области ИИ за последние 18 месяцев удивительно похожа на его подход к метавселенной в то время:

Заметив тренд, крупные инвестиции, массовый набор персонала, столкновение с трудностями, резкая смена стратегии, снова крупные инвестиции.

С 2021 по 2023 год это был метавселенная, и каждый год убытки составляли десятки миллиардов долларов, в результате цена акций упала с 380 долларов до 88 долларов. С 2024 по 2026 год это ИИ — те же самые безграничные вложения, частые реструктуризации организации и та же самая нарративная история: «поверьте мне, у меня есть видение».

В отличие от этого, нынешний всплеск интереса к ИИ действительно намного более реален, чем метавселенная. У Meta есть деньги на расходы: её рекламный бизнес генерирует обильный денежный поток. Выручка Meta за четвёртый квартал 2025 года составила 59,9 млрд долларов США, что на 24% больше, чем в прошлом году.

Проблема в том, что деньги могут купить чипы, вычислительные мощности и даже людей, сидящих за рабочими местами, но не могут купить тех, кто останется.

Пан Руо Мин выбрал OpenAI, Русс Салахутдинов выбрал уйти, Лекун выбрал предпринимательство.

Зукерберг сейчас делает ставку на то, что, если купить достаточно чипов, построить достаточно крупный центр обработки данных и потратить достаточно денег, всегда удастся найти или подготовить людей, способных использовать эти ресурсы.

Эта ставка может оправдаться. Meta, безусловно, является одной из самых богатых технологических компаний в мире, и более 100 миллиардов долларов операционного денежного потока — ее самая прочная защита. Meta непрерывно привлекает специалистов от OpenAI до Anthropic, от Google до других конкурентов. Согласно отчету Quantum Bit, около 40% из 44 сотрудников сверхинтеллектуальной команды Meta пришли из OpenAI.

Но жестокость AI-соревнований заключается в том, что вычислительные ресурсы, список талантов и производительность моделей являются открытыми; случай фальсификации benchmark Llama 4 доказал, что в этой индустрии невозможно поддерживать лидерство с помощью презентаций и PR.

Рынок в конечном итоге признает только одно: насколько хороша ваша модель.

Гонка вооружений в области ИИ входит в 2026 год, и иерархия пищевой цепочки уже в значительной степени прояснилась:

Верхнюю позицию занимают OpenAI и Google. OpenAI обладает самыми мощными моделями, наибольшей базой пользователей и наиболее агрессивным финансированием. Google имеет полную вертикальную интеграцию: собственные чипы, собственные модели и собственную облачную инфраструктуру. Anthropic занимает третье место, опираясь на продуктивность модели Claude и двойную поддержку вычислительных ресурсов от Google и Amazon, удерживая позицию в первом эшелоне.

Meta? Она вложила больше всего денег, подписала наибольшее количество контрактов на чипы и провела наибольшее количество организационных перестроек, но до сих пор не представила ни одной передовой модели, которая бы убедила рынок.

История Meta с ИИ напоминает Yahoo 2005 года. Тогда Yahoo была одной из самых богатых компаний в интернете, активно покупала и тратила деньги, но так и не создала поисковую систему, подобную Google. Деньги — не панацея. Цукербергу нужно четко понять, что именно Meta хочет делать в области ИИ, а не покупать всё, что сейчас в тренде.

Конечно, писать некролог для Meta еще слишком рано. 3,58 миллиарда ежемесячных активных пользователей, 59,9 миллиарда долларов США квартального дохода, крупнейший в мире набор социальных данных — это активы, которые трудно воспроизвести любому конкуренту.

Если следующая модель под кодовым названием Avocado будет доставлена в срок к 2026 году и вернется в первый эшелон, все вложения и реструктуризация Зукерберга будут представлены как «стратегическая смелость, спасшая положение». Но если результат снова не оправдает ожиданий, эти 135 миллиардов долларов принесут лишь ряды электрифицированных и нагревающихся кремниевых пластин.

В конце концов, в силиконовой долине гонка вооружений в области ИИ никогда не испытывала нехватки суперпокупателей, размахивающих чеками. Не хватает тех, кто знает, как превратить эти вычислительные мощности в будущее.