میٹا کا AI ٹیلینٹ کا بھاگنا اور 135 ارب ڈالر کا چپ خرچ کرنے کا سلسلہ

لکھنے والی: ادا، شن چاؤ ٹیکفلو

پانگ روئنگ نے میٹا میں اپنا ڈیسک سرما کے بغیر چھوڑ دیا۔

جولائی 2025 میں، زکبرگ نے ایپل سے اس AI بنیادی ڈھانچے کے سب سے مانگے جانے والے چینی انجینئر کو ایک 200 ملین ڈالر سے زائد کے کئی سالہ تنخواہ پیکیج کے ذریعے حاصل کیا۔ پانگ رُو مِنگ کو میٹا کے سپر انسٹیلیجنس لیب میں شامل کیا گیا، جہاں وہ اگلی نسل کے AI ماڈلز کے بنیادی ڈھانچے کی تعمیر کا ذمہ دار ہیں۔

7 ماہ بعد، اوپن اے آئی نے اسے چھین لیا۔

اینفورمیشن کے مطابق، OpenAI نے پانگ رُویانگ کے لیے کئی ماہ تک مسلسل بھرتی کی کوشش کی۔ حالانکہ پانگ رُویانگ نے اپنے ساتھیوں کو بتایا تھا کہ وہ میٹا میں بہت خوش ہیں، لیکن آخرکار وہ چلے گئے۔ بلومنگ کے مطابق، میٹا میں ان کا تنخواہ کا منصوبہ اہمیت کے اہداف سے منسلک تھا، جس کا مطلب تھا کہ جلد چلے جانے سے ان کے زیادہ تر غیر جاری شیئرز کھو جائیں گے۔

2 کروڑ ڈالر، 7 ماہ کی وفاداری خرید نہیں سکتے۔

یہ ایک آسان نوکری بدلنے کی کہانی نہیں ہے۔

پانگ روئنگ پہلا نہیں گیا۔

گزشتہ هفتے، میٹا کے سپر انسٹیلیجنس لیب کے ڈویلپر پلیٹ فارم کے پروڈکٹ ہیڈ میٹ ویلوسو نے بھی استعفیٰ دے دیا، جنہوں نے گوگل ڈیپ مائنڈ سے گزشتہ جولائی میں میٹا میں شمولیت اختیار کی تھی اور صرف 8 ماہ تک رہے۔ اس سے پہلے، 2025ء کے نومبر میں، میٹا میں 12 سال کام کرنے والے ٹورنگ ایوارڈ وصول کرنے والے سربراہ AI سائنسدان یان لیکن نے اپنے طویل عرصے سے تجویز کردہ “عالمی ماڈل” بنانے کے لیے کام شروع کرنے کا اعلان کیا۔ جیفری ہنٹن کے مرکزی شاگرد اور میٹا کے جنریٹو AI ریسرچ وائس پریزڈنٹ رس سالاکوتڈینوف بھی حال ہی میں اپنے علیحدگی کا اعلان کر چکے ہیں۔

میٹا AI کے ٹیلینٹ کے بھاگنے کو سمجھنے کے لیے، آپ کو لاما 4 کی حقیقی تباہی کو سمجھنا ہوگا۔

اپریل 2025 میں، میٹا نے لاما 4 سیریز کے اسکاؤٹ اور میوورک ماڈلز کا اعلان کیا۔ آفیشل ڈیٹا میں دعویٰ کیا گیا کہ MATH-500 اور GPQA Diamond جیسے مرکزی بنچ مارکس میں، یہ ماڈلز GPT-4.5 اور Claude Sonnet 3.7 کو مکمل طور پر شکست دے دیتے ہیں۔

تاہم، میٹا کے خوابوں کو اُتارنے والے اس فلگشپ ماڈل نے اوپن سورس کمیونٹی کے تیسری پارٹی کے انڈیپنڈنٹ بلاائنڈ ٹیسٹ میں جلد ہی اپنا اصل رُخ ظاہر کر دیا، جس میں اصل عام سازگاری اور استدلال کی صلاحیتیں اعلانات کے مقابلے میں اچانک گر گئیں۔ کمیونٹی کے شدید شکوک و شبہات کے باوجود، سربراہ AI سائنسدان یان لیکن نے آخرکار تسلیم کیا کہ ٹیم نے ٹیسٹنگ مرحلے میں “آخری اسکور کو بہتر بنانے کے لیے مختلف ٹیسٹ سیٹس کے لیے مختلف ماڈل ورژن استعمال کیے”۔

سخت AI اکیڈمک اور انجینئرنگ دنیا میں، یہ ایک بے رحم حد تک پار کرنا ہے۔ دوسرے الفاظ میں، ٹیم نے Llama 4 کو صرف پرانے سوالات کے حل کرنے والے ایک “چھوٹے شہر کا مسائل حل کرنے والا” بنادیا، نہ کہ حقیقی طور پر سرحدی ذہانت رکھنے والے “بہترین طالب علم” کے طور پر۔ ریاضی کا امتحان ہو تو وہ ریاضی کا سب سے زیادہ مشہور سوال دکھائے گا، پروگرامنگ کا امتحان ہو تو وہ پروگرامنگ کا سب سے زیادہ مشہور سوال دکھائے گا، ہر الگ ٹیسٹ میں یہ بہت مضبوط لگتا ہے، لیکن اصل میں یہ ایک ہی ماڈل نہیں ہے۔

یہ AI اکیڈمک دنیا میں "چیری پکڑنا" کہلاتا ہے اور امتحانی تعلیم کی دنیا میں "جھوٹے امتحان دینا" کہلاتا ہے۔

اپنے "اوپن سورس لائٹہاؤس" کے عہد کو لیے ہوئے میٹا کے لیے، یہ بحران اس کے ڈیولپر ایکوسسٹم میں سب سے قیمتی اعتماد کے اثاثے کو تباہ کر دیا۔ اس کا ب без تھا کہ زکبرگ کو اپنی موجودہ جین اے آئی ٹیم کے انجینئرنگ معیار پر مکمل طور پر یقین نہیں رہا، جس نے بعد میں نئے ایگزیکٹو کے تعین اور مرکزی بنیادی ڈھانچہ ڈیپارٹمنٹ کو ناکارہ بنانے کا آغاز کیا۔

اس نے ڈیٹا اینوٹیشن کمپنی Scale AI کے 49 فیصد حصہ خریدنے کے لیے 14.3 ارب سے 15 ارب امریکی ڈالر خرچ کیے، 28 سالہ Scale AI کے سی ای او Alexandr Wang کو Meta کا سربراہ AI بنایا، اور Meta سپر انسٹیلیجنس لیب (MSL) قائم کیا۔ ٹیورن انعام یافتہ LeCun کو نئے آرکیٹیکچر میں اس 28 سالہ نوجوان کو رپورٹ کرنا پڑا۔ اکتوبر میں، Meta نے MSL کے تقریباً 600 ملازمتوں کو ختم کر دیا، جس میں LeCun نے جو FAIR تحقیقی شعبہ قائم کیا تھا، اس کے افراد بھی شامل تھے۔

جبکہ 2025 کی گرمیوں میں جاری کرنے کے منصوبے والے فلگشپ ماڈل Llama 4 Behemoth کو بار بار ملتوی کر دیا گیا، جسے گرمیوں سے خزاں تک منتقل کیا گیا اور آخرکار بے حد ملتوی کر دیا گیا۔

میٹا نے "اوکاڈو" نامی اگلی نسل کے ٹیکسٹ ماڈل اور "مانگو" نامی تصویر/ویڈیو ماڈل کی ترقی پر توجہ مرکوز کر دی ہے۔ رپورٹس کے مطابق، اوکاڈو کا مقصد GPT-5 اور Gemini 3 Ultra کے مقابلہ کرنا ہے۔ اصلی طور پر 2025 کے آخر تک فراہم کرنے کا منصوبہ تھا، لیکن پرفارمنس ٹیسٹنگ اور ٹریننگ آپٹیمائزیشن کی کامیابی نہ ہونے کی وجہ سے اسے 2026 کے پہلے تہائی تک ملتوی کر دیا گیا ہے۔ میٹا اسے بند ذرائع کے ساتھ جاری کرنے پر غور کر رہا ہے، جس سے لاما سیریز کی روایتی کھلی ذرائع کی پالیسی سے منحرف ہو جائے گا۔

میٹا نے AI ماڈلز پر دو قاتل غلطیاں کیں۔ پہلی یہ کہ انہوں نے بینچ مارکس میں دھوکہ دیا، جس سے ڈویلپر کمیونٹی کا اعتماد فوراً تباہ ہو گیا؛ دوسری یہ کہ انہوں نے FAIR جیسے ایک ایسے بنیادی تحقیقی شعبے کو، جسے دس سال کی محنت چاہیے، ایک ایسے پروڈکٹ ادارے میں گھسایا جو تین ماہ کے KPIs کی تلاش میں تھا۔ ان دونوں باتوں کا مجموعہ اب تکنیکی مہارت کے بہت سے لوگوں کے چلے جانے کا بنیادی سبب ہے۔

لوگ بھاگ رہے ہیں اور چپ بھی خراب ہو گئی ہے۔

انفویمیشن کے مطابق، میٹا نے گزشتہ هفتہ اپنے اندر ترقی دی جا رہی سب سے جدید AI ٹریننگ چپ کے منصوبے کو ختم کر دیا۔

میٹا کا اپنی طرف سے تیار کردہ چپ کا منصوبہ MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) ہے۔ کمپنی کا ابتدائی راستہ بہت طموحناک ہے: MTIA v4 کا کوڈ نام "سینٹا باربارا"، v5 کا کوڈ نام "او لمپس" اور v6 کا کوڈ نام "یونیورسل کور" 2026 سے 2028 تک تدریجی طور پر فراہم کیے جانے کے منصوبے ہیں۔ جس میں او لمپس کو میٹا کی پہلی 2nm chiplet آرکیٹیکچر پر مبنی چپ کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے، جس کا مقصد اعلیٰ ماڈل ٹریننگ اور ریل ٹائم انفرنس دونوں کو کور کرنا ہے، اور آخرکار میٹا کے ٹریننگ کلسٹرز میں نوڈیا کا کردار ختم کرنا ہے۔

اب اس جدید ترین ٹریننگ چپ کو ختم کر دیا گیا ہے۔

میٹا کے پاس کوئی ترقی نہیں نہیں ہے، MTIA کو انفرینس کے لیے کچھ کامیابیاں حاصل ہوئی ہیں۔ "آئرِس" کے نام سے جانے جانے والے MTIA v3 انفرینس چپ کو میٹا کے ڈیٹا سینٹرز میں بڑے پیمانے پر نصب کر دیا گیا ہے، جو بنیادی طور پر فیس بک ریلز اور انستاگرام کے تجویز کردہ نظاموں کے لیے استعمال ہو رہا ہے، جس سے کل مالکانہ لاگت میں 40 فیصد سے 44 فیصد تک کمی آئی ہے۔ لیکن انفرینس اور ٹریننگ دو الگ باتیں ہیں۔ انفرینس مدل چلانا ہے، جبکہ ٹریننگ مدل کو تربیت دینا ہے۔ میٹا اپنے انفرینس چپس بناسکتا ہے، لیکن نوڈیا کے ساتھ سیدھا مقابلہ کرنے والے ٹریننگ چپس نہیں بنا سکتا۔

یہ تاریخ میں پہلا مرتبہ نہیں ہے۔ 2022 میں، میٹا نے اپنی خود کی ہوئی استدلال چپ کی کوشش کی، جس میں چھوٹے پیمانے پر ڈپلویمنٹ کے بعد ناکامی کے بعد اس نے فوراً منسوخ کر دیا اور نوڈیا کو بڑا آرڈر دے دیا۔

اپنے چپس کی ترقی میں ناکامی نے میٹا کی خریداری کی لہر کو فوری طور پر تیز کر دیا۔

جنوری 2026 میں، میٹا نے اس سال کے لیے 1150 ارب سے 1350 ارب امریکی ڈالر کا سرمایہ کاری بجٹ اعلان کیا، جو پچھلے سال کے 722 ارب امریکی ڈالر کا تقریباً دوگنا ہے۔ اس رقم کا بڑا حصہ چپس پر خرچ ہوگا۔

10 دن کے اندر، تین بڑے آرڈرز لگاتار طے پا گئے:

17 فروری کو، میٹا نے نوڈیا کے ساتھ کئی سالہ، متعدد نسلوں کی تعاونی معاہدہ پر دستخط کیا۔ میٹا "کروڑوں" نوڈیا بلاک ویل اور نئی نسل کی ویرا روبن GPU کے ساتھ گریس الگ CPU بھی لاگو کرے گا۔ تجزیہ کاروں کے مطابق، یہ ٹریڈ سو فیصد ارب ڈالر کے سطح پر ہے، اور میٹا دنیا کا پہلا ایسی اوورکمپیوٹنگ صارف بن گیا ہے جس نے نوڈیا گریس الگ CPU کو بڑے پیمانے پر لاگو کیا ہے۔

24 فروری کو، میٹا نے AMD کے ساتھ 60 ارب سے 100 ارب امریکی ڈالر کے کئی سالہ چپ معاہدے پر دستخط کیے۔ میٹا AMD کے نئے MI450 سیریز GPU اور sixth-generation EPYC CPU خریدے گا۔ معاہدے کے حصے کے طور پر، AMD نے میٹا کو زیادہ سے زیادہ 160 ملین عام شیئرز کے وارنٹ جاری کیے، جو AMD کے تقریباً 10 فیصد حصص کے برابر ہیں، جن کی قیمت 0.01 امریکی ڈالر فی شیئر ہے اور یہ تحویل کے اہم مراحل کے ساتھ قسم قسم کے مراحل میں حاصل ہوں گے۔

26 فروری کو، The Information کی رپورٹ کے مطابق، میٹا نے گوگل کے TPU چپس کرایہ پر لے کر اپنے اگلے نسل کے بڑے زبان ماڈلز کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے ایک دہائی کا معاہدہ کیا ہے۔ اس کے علاوہ، دونوں طرف میٹا کے 2027 سے TPU خرید کر اپنے ڈیٹا سینٹرز میں تنصیب کرنے پر بھی بات چیت جاری ہے۔

ایک سوشل میڈیا کمپنی، جو 10 دن میں تین چپ سپلائرز کو مل کر ایک ارب ڈالر سے زیادہ کے آرڈرز دے رہی ہے۔

یہ ڈیورسیفیکیشن نہیں ہے۔ یہ خوف سے خریداری ہے۔

میٹا کیوں اتنی جلدی کر رہا ہے؟

سب سے پہلے، اپنے خود کے چپس پر بھروسہ نہیں کیا جا سکتا۔ سب سے جدید ٹریننگ چپ کا منصوبہ منسوخ کر دیا گیا، جس کا مطلب ہے کہ میٹا کو قریبی مستقبل میں AI ٹریننگ کی ضروریات پوری کرنے کے لیے صرف باہر سے خریدنا پڑے گا۔ ریکومنڈیشن سسٹم جیسے بالغ کاموں کو سنبھالنے کے لیے MTIA چپ کافی ہے، لیکن GPT-5 کے برابر آگے بڑھنے والے ماڈل جیسے Avocado کو ٹرین کرنے کے لیے نیوڈیا یا اس کے برابر ہارڈویئر ضروری ہے۔

دوم، مقابلہ کرنے والے انتظار نہیں کریں گے۔ OpenAI نے مائیکروسافٹ، سافٹ بینک اور متحدہ عرب امارات کے سوورین فنڈز سمیت بے شمار وسائل حاصل کر لیے ہیں۔ Anthropic نے گوگل اور ایمیزون کے ہر ایک سے 10 لاکھ TPU اور Trainium چپس کی فراہمی کو محفوظ کر لیا ہے۔ گوگل Gemini 3 پوری طرح TPU پر تربیت دیا گیا ہے۔ اگر Meta کو کافی کمپوٹنگ طاقت حاصل نہ ہوئی تو وہ مقابلے کا ٹکٹ بھی نہیں رکھ سکتی۔

تیسری بات، جو شاید سب سے بنیادی ہے، یہ ہے کہ زکبرگ کو "ریسرچ اور ڈویلپمنٹ کی طاقت" کی کمی کو "خریدنے کی طاقت" سے پورا کرنا ہوگا۔ لاما 4 کا ناکام ہونا، مرکزی عملہ کا چلے جانا، اور اپنے چپس کی ترقی میں رکاوٹیں — ان تینوں باتوں کا اثر ایسا ہوا کہ میٹا کی AI کی کہانی وال ل سٹریٹ کے سامنے کمزور ہو گئی۔ اب نیوڈیا، اے ایم ڈی، اور گوگل کے ساتھ بڑے معاہدے کرنا، کم از کم ایک سگنل بھیج رہا ہے: ہمارے پاس پیسہ ہے، ہم خرید رہے ہیں، اور ہم نے تسلیم نہیں کیا۔

میٹا کی موجودہ حکمت عملی یہ ہے کہ اگر سافٹ ویئر کام نہیں کر رہا، تو ہارڈ ویئر کو توڑ دو، اگر لوگوں کو برقرار نہیں رکھا جا سکتا، تو چپس خرید لو۔ لیکن AI کا مقابلہ ایک ایسا کھیل نہیں جسے چیک لکھ کر جیتا جا سکے۔ کمپوٹیشنل پاور ضروری شرط ہے، مکمل شرط نہیں۔ بےترش ماڈل ٹیم اور واضح ٹیکنالوجی راستہ نہ ہونے پر، زیادہ سے زیادہ چپس صرف اسٹور میں مہنگے ذخیرہ ہوں گی۔

فروری میں میٹا کی تین ٹریڈنگز کو واپس دیکھتے ہوئے، ایک د цنیق تفصیل جسے زیادہ تر لوگ نظرانداز کر دیتے ہیں۔

میٹا نے نوڈیا سے موجودہ بلاکول اور مستقبل کی ویرا روبن خریدی ہیں؛ ایم ڈی کے ساتھ معاہدے سے ایم آئی 450 اور مستقبل کی ایم آئی 455X خریدی ہیں؛ گوگل سے اب کے لیے آئرن ووڈ TPU کرایہ پر لی گئی ہے، جسے明年 سیدھا خریدنے کا منصوبہ ہے۔

تین فراہم کنندگان، تین مکمل طور پر مختلف ہارڈویئر آرکیٹیکچر اور سافٹ ویئر ایکوسسٹم۔

اس کا مطلب یہ ہے کہ میٹا کو نیوڈیا کے CUDA، ایم ڈی کے ROCm اور گوگل کے XLA/JAX کے تین بالکل مختلف بنیادی پائپ لائن ایکوسسٹمز کے درمیان بار بار منتقل ہونا پڑے گا۔ متعدد فراہم کنندگان کی حکمت عملی سپلائی چین کے خطرات کو تقسیم کرنے اور ہارڈویئر خریداری کے پریمیم کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہے، لیکن اس سے انڈر لائنگ انجینئرنگ کی پیچیدگی میں اس قدر اضافہ ہوگا جو اس طرح کے اضافے کو تھوڑا سا نہیں کہا جا سکتا۔

یہی میٹا کی موجودہ سب سے مہلک کمزوری ہے، ایک تریلین پیرامیٹر والے ماڈل کو ان تینوں بنیادی پروگرامنگ ماڈلز پر جن کے ہارڈویئر مکمل طور پر مختلف ہیں، کارآمد طریقے سے ٹرین کرنے کے لیے صرف CUDA جاننے والے انجینئرز کی ضرورت نہیں، بلکہ ایک ایسا آرکیٹیکٹ درکار ہے جو کراس پلیٹ فارم ٹریننگ فریم ورک کو صفر سے تعمیر کر سکے۔

دُنیا بھر میں ایسے لوگوں کی تعداد 100 سے زیادہ نہیں ہو سکتی۔ پانگ رُو مِن ان میں سے ایک ہے۔

زکبرگ کے اس بڑے جوکے کی سب سے جادوئی تصویر یہ ہے کہ وہ دنیا کے سب سے پیچیدہ ہارڈویئر کامبینیشن خریدنے کے لیے 1000 ارب ڈالر خرچ کر رہا ہے، جبکہ ان ہارڈویئرز کو چلانے والے دماغ فرار ہو رہے ہیں۔

کچھ دور تک دیکھیں، زکبرگ نے پچھلے 18 ماہ میں AI کے لیے جو راستہ اپنایا، وہی راستہ اس نے اپنے وقت میں میٹاورس میں مکمل طور پر ڈالنے کے لیے اپنایا تھا:

ٹرینڈ دیکھ کر بڑی رقم لگائی، بڑے پیمانے پر ملازمین مقرر کیے، ناکامی کا سامنا کیا، حکمت عملی میں اچانک تبدیلی کی، پھر دوبارہ بڑی رقم لگائی۔

2021 سے 2023 تک میٹا ورلڈ کا دور تھا، جس کے نتیجے میں سالانہ سو کروڑ کے نقصان ہوئے اور آخرکار اس کی شیئر قیمت 380 امریکی ڈالر سے گھٹ کر 88 امریکی ڈالر ہو گئی۔ 2024 سے 2026 تک AI کا دور ہے، جس میں بھی بے حد پیسہ خرچ کیا جا رہا ہے، بار بار تنظیمی تبدیلیاں ہو رہی ہیں، اور وہی "مجھ پر بھروسہ کریں، میرے پاس وژن ہے" کا نریٹیو۔

اس کے برعکس، اس بار AI کا موسم واقعی میٹا ورلڈ سے زیادہ عملی ہے۔ میٹا کے پاس پیسہ خرچ کرنے کے لیے کافی رقم ہے، اور اس کی اشتہاری سرگرمیوں سے بہت زیادہ نقدی کا بہاؤ پیدا ہوتا ہے؛ 2025 کے چوتھے تिमाहی میں میٹا کی آمدنی 599 ارب امریکی ڈالر تھی، جو 24 فیصد بڑھ کر۔

مسئلہ یہ ہے کہ پیسے سے چپس خریدی جا سکتی ہیں، کمپیوٹنگ پاور خریدی جا سکتی ہے، اور حتیٰ کہ ڈیسک پر بیٹھنے والے لوگ بھی، لیکن وہ لوگ جو رہنا چاہتے ہیں، انہیں خریدا نہیں جا سکتا۔

پانگ روئنگ نے OpenAI کا انتخاب کیا، رس سالاکوتڈینوف نے چھوڑ دیا، اور لیکن نے کاروبار شروع کیا۔

زکبرگ کی موجودہ جہد و جہد یہ ہے کہ اگر وہ کافی چپس خرید لے، کافی بڑا ڈیٹا سینٹر تعمیر کر لے، اور کافی پیسہ خرچ کر دے، تو وہ ان وسائل کو استعمال کرنے والے لوگوں کو یا تو خرید لے گا یا انہیں تربیت دے دے گا۔

یہ شرط ممکنہ طور پر درست ہو سکتی ہے۔ میٹا بالآخر دنیا کی سب سے امیر ٹیکنالوجی کمپنیوں میں سے ایک ہے، اور 1000 ارب ڈالر سے زائد آپریٹنگ کیش فلو اس کا سب سے مضبوط تحفظ ہے۔ OpenAI سے لے کر Anthropic، گوگل سے لے کر دوسرے مقابلہ کرنے والوں تک، میٹا لگاتار لوگوں کو چھین رہا ہے۔ کوانٹی زی کے مطابق، میٹا کے سپر انسٹیلینس ٹیم کے 44 افراد میں سے تقریباً 40 فیصد OpenAI سے آئے ہیں۔

لیکن AI مقابلے کی کرُوشگی یہ ہے کہ کمپوٹیشنل ریسورسز، ٹیم لسٹ اور ماڈل کی کارکردگی سب عام علم ہوتی ہے، اور Llama 4 کا بینچ مارک جھوٹ کا واقعہ ثابت کرتا ہے کہ اس صنعت میں آپ PPT اور پبلک ریلیشنز کے ذریعے اپنا لیڈر شپ برقرار نہیں رکھ سکتے۔

بازار صرف ایک چیز کو ہی مانتا ہے: آپ کا ماڈل کتنا اچھا ہے۔

AI کے اسلحہ کے مقابلے میں 2026 تک، زنجیرہ غذائی ترتیب اب تک واضح ہو چکی ہے:

اوپری درجہ OpenAI اور گوگل کے ہیں۔ OpenAI کے پاس مضبوط ترین ماڈل، سب سے بڑا صارفین کا بنیادی گروہ اور سب سے جرأت مند فنڈنگ ہے۔ گوگل کے پاس اپنے خود کے چپس، اپنے ماڈلز اور اپنی بادل کی بنیادی ڈھانچہ کی مکمل عمودی ادغام ہے۔ Anthropic، Claude ماڈل کی پروڈکٹ طاقت اور گوگل، ایمیزون کی دو طرفہ کمپوٹنگ فراہمی کے ذریعے، پہلی درجہ میں مستقل مقام رکھتی ہے۔

میٹا؟ اس نے سب سے زیادہ پیسہ خرچ کیا، سب سے زیادہ چپ معاہدے کیے، اور سب سے زیادہ بار تنظیمی دوبارہ ساخت کی، لیکن اب تک اس نے کوئی ایسا اگلی نسل کا ماڈل پیش نہیں کیا جو مارکیٹ کو قانع کر سکے۔

میٹا کی AI کی کہانی 2005 کے یاہو جیسی ہے۔ اس وقت یاہو انٹرنیٹ کی سب سے امیر کمپنیوں میں سے ایک تھی، اور وہ بھی خریداریوں اور پیسہ خرچ کرنے میں مصروف تھی، لیکن گوگل جیسا سرچ انجن بنانے میں ناکام رہی۔ پیسہ سب کچھ نہیں ہوتا۔ زکبرگ کو یہ سمجھنا ہوگا کہ میٹا AI پر بالکل کیا کرنا چاہتی ہے، نہ کہ جو کچھ بھی گرم ہو رہا ہو اسے خریدنا۔

بالکل، میٹا کے لیے فنی نوٹ لکھنا ابھی جلد بازی ہے۔ 3.58 ارب ماہانہ سرگرم صارفین، 599 ارب امریکی ڈالر کی تربیعی آمدنی، اور دنیا کا سب سے بڑا سوشل ڈیٹا سیٹ — یہ تمام اثاثے کسی بھی مقابلہ کرنے والے کے لیے نقل کرنا مشکل ہیں۔

اگر ایوکیڈو کوڈ نام کا اگلے جنریشن کا ماڈل 2026 میں مقررہ وقت پر فراہم ہو جائے اور دوبارہ اول درجہ گروپ میں واپس آ جائے، تو زکبرگ کی تمام خرچ کردہ رقم اور دوبارہ تنظیم کو "محفوظ کرنے کی استراتیجک بہادری" کے طور پر پیش کیا جائے گا۔ لیکن اگر دوبارہ توقعات پر نہ پورا اترے، تو 1350 ارب ڈالر کے بدلے صرف بجلی سے گرم ہونے والے سلیکون وافل کے گودام ہوں گے۔

کیونکہ سلیکون ویلی کی AI ہتھیاروں کی دوڑ میں چیک کے ساتھ کھیلنے والے سوپر خریدار کبھی کم نہیں ہوتے۔ کم اس بات کا ہے کہ کون یہ جانتا ہے کہ ان کمپوٹنگ طاقت کو مستقبل میں کیسے تبدیل کیا جائے۔