Meta'nın AI Yetenek Kaçışı ve 135 Milyar Dolarlık Çip Harcama Baskını

Yazan: Ada, Şen Çay TechFlow

Pang Ruoming, Meta'daki masasını henüz ısıtmadan ayrıldı.

Temmuz 2025'te, Zuckerberg, AI altyapısı alanında en çok talep gören Çinli mühendisi Pang Ruoming'u, 200 milyon doları aşan çok yıllık bir maaş paketiyle Apple'dan kaçırdı. Pang Ruoming, Meta'nın Süper Zeka Laboratuvarı'na atandı ve bir sonraki nesil AI modellerinin altyapısını kurmakla görevlendirildi.

7 ay sonra, OpenAI onu çaldı.

The Information'e göre, OpenAI, Pang Ruoming'a aylarca süren bir istihdam kampanyası başlattı. Pang Ruoming, meslektaşlarına "Meta'da çok mutlu çalışıyorum" demiş olsa da, nihayetinde ayrılmayı tercih etti. Bloomberg'e göre, Meta'daki maaş planı, belirli aşamalarla bağlantılıydı ve erken ayrılmak, büyük ölçüde tahakkuk etmemiş hisseleri kaybetmek anlamına geliyordu.

200 milyon dolar, 7 aylık sadakat alamaz.

Bu basit bir iş değişikliği hikayesi değil.

Pang Ruoming ilk ayrılan değil.

Geçen hafta, Meta Süper Zeka Laboratuvarları geliştirme platformu ürün müdürü Mat Velloso da istifini açıkladı; bu kişi, geçen yıl Temmuz'da Google DeepMind'den ayrılarak Meta'ya katılmış ve 8 aydan az kalmıştı. Daha da geriye gidersek, 2025 Kasım ayında, 12 yıl Meta'da çalışan Turing Ödülü sahibi ve baş AI bilimcisi Yann LeCun, uzun süredir savunduğu "dünya modeli"yi oluşturmak için istifini açıkladı. Geoffrey Hinton'ın temel öğrencilerinden biri olan ve Meta'nın üretken AI araştırma müdürü Russ Salakhutdinov da yakın zamanda ayrıldığını resmen duyurdu.

Meta AI'nin yetenek kaybını anlamak için Llama 4'ün ne kadar zarar verdiğini anlamak gerekir.

Nisan 2025'te Meta, Llama 4 serisinin Scout ve Maverick modellerini büyük bir gürültüyle duyurdu. Resmi belgelerde, MATH-500 ve GPQA Diamond gibi temel performans testlerinde GPT-4.5 ve Claude Sonnet 3.7'yi tamamen geride bıraktığı iddia edildi.

Ancak, Meta'nın hedeflerini taşıyan bu bayrak modeli, açık kaynak topluluğunun üçüncü taraf bağımsız kör testlerinde hızla gerçek yüzünü ortaya koydu ve gerçek genelleme ve çıkarım yetenekleri, reklam yapılanlarla arasında keskin bir fark yarattı. Topluluk tarafından kuvvetli eleştirilere rağmen, baş AI bilimcisi Yann LeCun, test aşamasında "farklı test setleri için farklı model sürümlerini kullanarak nihai puanı optimize ettiğimizi" kabul etti.

Disiplinli AI akademik ve mühendislik dünyasında bu, affedilemez bir sınırı aşıyor. Başka bir deyişle, ekip Llama 4'ü gerçek öncü akıllı bir "başarılı öğrenci" değil, yalnızca geçmiş sınav sorularını çözen bir "küçük şehir soru çözücü" haline getirdi. Matematik sınavı verildiğinde matematikteki en iyi sınavı gösteriyor, programlama sınavı verildiğinde programlamadaki en iyi sınavı gösteriyor; her bireysel test güçlü görünüyor, ancak aslında bu aynı model değil.

Bu, AI akademik dünyasında “kiraz toplamak” olarak adlandırılır, sınav odaklı eğitim dünyasında ise “yazılım yapma” olarak bilinir.

Kendisini “açık kaynak ışığı” olarak gören Meta için, bu olay geliştirici ekosistemindeki en değerli güven varlığını doğrudan yok etti. Doğrudan maliyeti, Zuckerberg’in orijinal GenAI ekibinin mühendislik temellerine olan “tamamen güvenini kaybetmesi” ve bunun ardından üst düzey yöneticilerin getirilmesi ve temel altyapı departmanlarının güçsüzleştirilmesinin başlaması oldu.

14,3 milyar ile 15 milyar dolar arasında bir tutarla veri etiketleme şirketi Scale AI'nin %49 hissesini satın aldı, 28 yaşındaki Scale AI CEO'su Alexandr Wang'ı Meta'nın Baş Yapay Zeka Görevlisi olarak atadı ve Meta Süper Zeka Laboratuvarı'nı (MSL) kurdu. Turing Ödülü sahibi LeCun, yeni mimaride bu 28 yaşındaki genç kişiye rapor vermek zorunda kaldı. Ekim'de, Meta, LeCun'un kurduğu FAIR araştırma biriminin üyelerini de dahil olmak üzere MSL'de yaklaşık 600 pozisyonu kaldırdı.

2025 yazında piyasaya sürülecek olan ana model olan Llama 4 Behemoth ise tekrar tekrar ertelendi, yazdan sonraki mevsime, nihayetinde sonsuza dek ertelendi.

Meta, “Avocado” kod adlı bir sonraki nesil metin modeli ve “Mango” kod adlı bir görüntü/video modeli geliştirmeye yöneldi. Avocado'nun, GPT-5 ve Gemini 3 Ultra ile yarışmayı hedeflediği bildirildi. 2025 sonunda teslim edilmesi planlanan model, performans testleri ve eğitim optimizasyonları beklentileri karşılamadığı için 2026 birinci çeyreğe ertelendi. Meta, Llama serisinin uzun süredir sürdürülen açık kaynak geleneğini bırakarak kapalı kaynaklı olarak yayınlamayı düşünüyor.

Meta, AI modelleri üzerinde iki ölümcül hata yaptı. Birincisi, benchmark verilerini sahtekarlık yapmak oldu ve bu, geliştirici topluluğunun güvenini doğrudan yok etti; ikincisi, on yıl süren temel araştırmaları gerektiren FAIR bölümünü, çeyreklik KPI'lara odaklanan bir ürün organizasyonuna zorla dahil etti. Bu iki şey birlikte, şu anki yetenek kaybının temel nedenidir.

Yetenekler kaçıyor, çiplerde de sorunlar oluştu.

The Information'e göre, Meta geçen hafta iç geliştirme aşamasında olan en ileri AI eğitim çipi projesini iptal etti.

Meta'nın kendi geliştirdiği çip projesinin adı MTIA (Meta Training and Inference Accelerator). Şirketin ilk yol haritası ambitiyöz: MTIA v4, "Santa Barbara" kod adıyla; v5, "Olympus" kod adıyla; v6, "Universal Core" kod adıyla 2026 ile 2028 yılları arasında sırayla teslim edilecek. Olympus, Meta'nın ilk 2nm chiplet mimarisine dayalı çipi olarak tasarlanmıştır ve hedefi, hem yüksek performanslı model eğitimi hem de gerçek zamanlı çıkarımı kapsayarak NVIDIA'nın Meta eğitim kümelerindeki rolünü sonlandırmasıdır.

Şimdi bu en gelişmiş eğitim çipi kesildi.

Meta'nın ilerleme kaydetmediği değil, MTIA'nın çıkarım tarafında bazı başarılar elde etti. "Iris" kod adlı MTIA v3 çıkarım çipi, Meta'nın veri merkezlerinde büyük ölçekli olarak dağıtılıyor ve özellikle Facebook Reels ve Instagram önerme sistemlerinde kullanılıyor; toplam sahiplik maliyetini %40 ile %44 oranında düşürdüğü iddia ediliyor. Ancak çıkarım ve eğitim iki farklı şeydir. Çıkarım modeli çalıştırmak, eğitim ise modeli eğitmektir. Meta, kendi çıkarım çiplerini üretebilir, ancak NVIDIA ile doğrudan rekabet edebilecek bir eğitim çipi oluşturamaz.

Bu tarihte ilk kez değil. 2022 yılında Meta, kendi çıkarım çipini geliştirmeye çalıştı, küçük ölçekli bir dağıtım sonrası başarısız oldu ve hemen NVIDIA'ya büyük bir sipariş verdi.

Kendi geliştirdiği çiplerdeki zorluklar, Meta'nın dışarıdan satın alma dalgasını doğrudan hızlandırdı.

Ocak 2026'da Meta, bu yılki sermaye harcaması bütçesini 115 milyar ile 135 milyar dolar arasında belirledi, bu da geçen yılki 72,2 milyar doların neredeyse iki katı. Bu paranın büyük kısmı çiplere harcanacak.

10 gün içinde üç büyük sipariş ardışık olarak gerçekleşti:

17 Şubat'ta Meta, NVIDIA ile çok yıllık, nesiller arası stratejik bir iş birliği anlaşması imzaladı. Meta, Grace bağımsız CPU'suyla birlikte "milyonlarca" NVIDIA Blackwell ve yeni nesil Vera Rubin GPU'sunu kuracak. Analistler, işlemin yüz milyarlarca dolar düzeyinde olduğunu tahmin ediyor ve Meta, NVIDIA Grace bağımsız CPU'sunu büyük ölçekli olarak kullanan ilk süperbilgisayar müşterisi oluyor.

24 Şubat'ta, Meta, 60 milyar ila 100 milyar ABD doları değerinde çok yıllık çip anlaşması imzaladı. Meta, AMD'nin en yeni MI450 serisi GPU'larını ve altıncı nesil EPYC CPU'larını satın alacak. İşlemin bir parçası olarak, AMD, teslimat kriterlerine göre aşamalı olarak hak kazanacak şekilde, en fazla 160 milyon adet hisse senedi opsiyonunu, her biri 0,01 ABD doları fiyata, Meta'ya verdi; bu da AMD'nin yaklaşık %10'unu temsil eder.

26 Şubat'ta The Information'e göre, Meta, bir dizi milyar dolarlık çok yıllık anlaşma kapsamında, gelecek nesil büyük dil modellerini eğitmek ve çalıştırmak için Google Cloud'un TPU çiplerini kiralamayı kabul etti. Aynı zamanda, Meta'nın 2027'den itibaren TPU'ları doğrudan satın alıp kendi veri merkezlerine kurma konusunda görüşmeler devam ediyor.

10 gün içinde bir sosyal medya şirketi, toplamda 100 milyar doları aşabilecek siparişleri üç çip tedarikçisine aynı anda verdi.

Bu çeşitlendirme değil. Panik alım.

Meta neden bu kadar acele ediyor?

Birincisi, kendi geliştirilen çiplere güvenmek mümkün değil. En gelişmiş eğitim çipi projesi iptal edildi, bu da Meta'nın öngörülebilir bir gelecekte AI eğitim ihtiyaçlarını dışarıdan temin etmek zorunda kalacağı anlamına geliyor. MTIA çipleri, öneri sistemleri gibi olgun işleri işlemek için uygun olsa da, GPT-5'e eşdeğer bir ön plan modeli olan Avocado'u eğitmek için NVIDIA veya ona eşdeğer donanımlar gerekiyor.

İkinci olarak, rakipler beklemiyor. OpenAI, Microsoft, SoftBank ve Birleşik Arap Emirlikleri'nin egemen fonlarından devasa kaynaklara sahip oldu. Anthropic, Google ve Amazon'dan her birinden 1 milyon TPU ve Trainium çipi sağladı. Google Gemini 3 tamamen TPU üzerinde eğitildi. Meta, yeterli hesaplama gücüne sahip olamazsa, yarışa girmek için bile biletini kaybedebilir.

Üçüncü olarak, belki de en temel olarak, Zuckerberg, "araştırma ve geliştirme gücü" eksikliğini "satın alma gücü" ile telafi etmelidir. Llama 4’ün başarısızlığı, temel yeteneklerin kaybedilmesi ve kendi geliştirilen çiplerdeki zorluklar, Meta’nın AI hikayesini Wall Street önünde zayıf hale getirdi. Şu anda NVIDIA, AMD ve Google ile büyük siparişler imzalamak, en azından şu sinyali veriyor: Bizim para var, biz alıyoruz, vazgeçmedik.

Meta'nın şu anki stratejisi, yazılımı çözemiyorsanız donanımı yok edin, insanları tutamıyorsanız çipler satın alın. Ancak AI yarışı, çek yazarak kazanılabilecek bir oyun değil. Hesaplama gücü gerekli bir koşuldur, ancak yeterli bir koşul değildir. En iyi model ekipleri ve net bir teknik rota olmadan, ne kadar çok çip olursa olsun, sadece depolarda pahalı stok kalır.

Şubat'ta Meta'nın yaptığı üç işlemi geriye dönerek incelediğinizde, çoğu kişinin gözden kaçırdığı ilginç bir detay var.

Meta, NVIDIA'den şu anki Blackwell ve gelecekteki Vera Rubin'ı alıyor; AMD ile yapılan işlemde MI450 ve gelecekteki MI455X satın alınıyor; Google'dan ise şu anki Ironwood TPU kiralanıyor, gelecek yıl doğrudan satın alınması planlanıyor.

Üç tedarikçi, üç tamamen farklı donanım mimarisi ve yazılım ekosistemi.

Bu, Meta'nın NVIDIA'nın CUDA, AMD'nin ROCm ve Google'ın XLA/JAX olmak üzere üç tamamen farklı alt yapı ekosistemi arasında sürekli geçiş yapması anlamına gelir. Çok tedarikçi stratejisi, tedarik zinciri riskini dağıtabilir ve donanım satın alma primini düşürebilir, ancak bu, mühendislik karmaşıklığının üssel şekilde artmasına neden olacaktır.

Bu, Meta'nın şu anki en ölümcül zayıflığıdır; trilyonlarca parametreli bir modeli, temel programlama modelleri tamamen farklı üç donanım üzerinde verimli şekilde eğitmek, CUDA bilen mühendislerden daha fazlasını gerektirir; çoklu platformlu eğitim çerçevesini sıfırdan kurabilen mimarlar gerektirir.

Bu tür insanlar dünyada 100'den az olabilir. Pang Ruoming bunlardan biridir.

En karmaşık donanım kombinasyonunu 1000 milyar dolarla satın alırken, bu donanımları yönetebilecek zihinleri kaybetmek, Zuckerberg'in bu büyük bahsinin en büyüleyici manzarasıdır.

Daha uzaktan bakıldığında, Zuckerberg'in son 18 ayda AI üzerindeki hareket tarzı, tam olarak metaverse'e tümüyle yatırım yaptığı dönemdeki tempoyla benzerlik gösteriyor:

Trendi gören, büyük yatırım yapan, yoğun şekilde personel alan, zorluklarla karşılaşan, stratejisini ani olarak değiştiren ve tekrar büyük yatırım yapan.

2021 ile 2023 yılları metaverse dönemiydi, sonuç olarak her yıl milyarlarca dolar kayıp yaşandı ve hisse fiyatı 380 dolarla 88 dolara düştü. 2024 ile 2026 yılları AI dönemi; yine bedava harcama, sıklıkla yapılan organizasyon yeniden yapılandırmaları ve yine “bana inanın, benim vizyonum var” hikayesi.

Ancak bu sefer AI'nın dalga gerçekten metaverse'den çok daha somut. Meta'nın para harcamak için yeterli kaynağı var ve reklam işi bol miktarda nakit akışı sağlıyor; Meta'nın 2025 dördüncü çeyrek geliri 59,9 milyar dolar olup %24 artış kaydetti.

Sorun şu: Para, çip alabilir, hesaplama gücü alabilir, hatta masada oturan insanı bile alabilir, ancak kalan insanı alamaz.

Pang Ruoming OpenAI'yi seçti, Russ Salakhutdinov ayrılmayı seçti, LeCun girişimcilik seçti.

Zuckerberg'in şu anki bahsi, yeterli sayıda çip satın alıp, yeterince büyük bir veri merkezi inşa edip, yeterli para harcayarak, bu kaynakları kullanabilecek birini bulup yetiştirebileceğidir.

Bu yatırımlar geçerli olabilir. Meta, 100 milyar doların üzerinde işletme nakit akışına sahip olmakla birlikte, dünyanın en zengin teknoloji şirketlerinden biridir. OpenAI'den Anthropic'e, Google'dan diğer rakiplere kadar Meta, sürekli olarak insan kaynakları çekiyor. QuantumBit'e göre, Meta'nın süper zeka ekibindeki 44 kişiden neredeyse %40'ı OpenAI'den geliyor.

Ancak AI yarışmasının sert yanı, hesaplama kapasitesi, yetenek listesi ve model performansının hepsinin açık olmasıdır; Llama 4 benchmark sahtekarlığı olayı, bu sektörde PPT ve kamu ilişkileriyle önde kalmanın mümkün olmadığını kanıtlamıştır.

Piyasa sonunda sadece bir şeyi kabul eder: Modeliniz yeterince iyi mi.

AI silahlanma yarışı 2026 yılına giriyor, besin zinciri sıralaması başlangıçta netleşti:

En üst sırada OpenAI ve Google bulunuyor. OpenAI, en güçlü modeli, en büyük kullanıcı kitlesine ve en agresif finansmana sahip. Google, kendi geliştirdiği çiplere, modellere ve bulut altyapısına sahip tam dikey entegrasyona sahip. Anthropic, Claude modelinin ürün gücü ve Google ile Amazon’un çift yönlü hesaplama sağlayıcı desteğiyle birinci kattada sabitleniyor.

Meta? En çok para harcayan, en çok çip sözleşmesi imzalayan ve en sık organizasyon yeniden yapılandırmasını yapan ama şimdiye kadar piyasanın ikna edebilecek bir öncü model sunamayan.

Meta'nın AI hikayesi, 2005 yılında Yahoo gibi. O dönemde Yahoo, internetin en zengin şirketlerinden biriydi ve çığır açan satın almalar yapıyor, para harcıyor, ancak Google gibi bir arama motoru çıkaramıyordu. Para her şeyi çözmez. Zuckerberg, Meta'nın AI üzerinde ne yapmak istediğini, sadece ne sıcaksa onu satın almak yerine düşünmeli.

Meta için vefat ilanı henüz erken. 3,58 milyar aylık etkin kullanıcı, 59,9 milyar dolarlık üç aylık gelir ve dünyanın en büyük sosyal veri seti, herhangi bir rakip için kopyalanması zor olan varlıklardır.

Eğer Avocado kod adlı sonraki nesil model 2026 yılında planlandığı gibi teslim edilip birinci gruba geri dönerse, Zuckerberg'in tüm harcamaları ve yeniden yapılandırmaları, "durumu kurtaran stratejik kararlılık" olarak sunulacaktır. Ancak tekrar beklentileri karşılamazsa, bu 135 milyar dolar, sadece elektrikli ve ısınan silikon wafer depolarına dönüşecektir.

Aslında, Silicon Valley'deki AI silahlanma yarışı, çekiç sallayan süper alıcılar açısından hiç eksik kalmadı. Eksik olan, bu hesaplama gücünü geleceğe dönüştürmeyi bilenler.