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

Написано: Ada, Deep Tide TechFlow

Понг Жуо Мінг ще не встиг зайняти своє місце в Meta, як уже пішов.

У липні 2025 року Зукерберг за допомогою багатомільйонного довгострокового пакету компенсацій на суму понад 200 мільйонів доларів викрав цього найзатребуванішого китайсько-американського інженера у сфері AI інфраструктури з Apple. Понг Жуо Мінг був призначений у суперінтелектуальну лабораторію Meta, щоб відповідати за створення базової інфраструктури для наступного покоління AI-моделей.

Через 7 місяців OpenAI його переманила.

За повідомленням The Information, OpenAI вела багатомісячну кампанію з вербування Понг Жуо Мінга. Хоча він казав колегам, що «дуже задоволений роботою в Meta», але зрештою обрав залишити компанію. За даними Bloomberg, його компенсаційний план у Meta був прив’язаний до досягнення певних цілей, і ранній вихід означав відмову від більшої частини невикористаних акцій.

200 мільйонів доларів — цього не вистачить навіть на 7 місяців лояльності.

Це не просто історія про зміну роботи.

Один відхід — сигнал для багатьох

Понг Жуо Мінг не перший, хто пішов.

Минулого тижня керівник платформи розробки у суперінтелектуальній лабораторії Meta Mat Velloso також оголосив про свій відхід. Минулого року він у липні покинув Google DeepMind і приєднався до Meta, пробув менше 8 місяців. Ще раніше, у листопаді 2025 року, лауреат премії Тюрінга, головний науковець у галузі AI Yann LeCun, оголосив про вихід і заснування власного стартапу, що працює над «світовою моделлю». Також нещодавно офіційно повідомив про свій відхід заступник головного науковця з генеративного AI у Meta Russ Salakhutdinov.

Щоб зрозуміти втрату кадрів у Meta AI, потрібно спершу зрозуміти, наскільки сильно пошкоджений Llama 4.

У квітні 2025 року Meta гучно презентувала серію моделей Llama 4 — Scout і Maverick. Офіційні дані виглядають вражаюче: у тестах MATH-500 і GPQA Diamond вони повністю перевершили GPT-4.5 і Claude Sonnet 3.7.

Проте цей флагманський продукт, що несе амбіції Meta, швидко був «розкритий» у незалежних бліц-тестах у відкритому співтоваристві. Реальні можливості генералізації та логічного мислення виявилися значно гіршими за заявлені. На сильні заперечення спільноти головний науковець Yann LeCun визнав, що команда під час тестування використовувала різні версії моделі для різних тестових наборів, щоб покращити кінцевий результат.

У суворій академічній і інженерній сфері це — непрощенний проступок. Іншими словами, команда натренувала Llama 4 як «маленького школяра», що лише повторює минулорічні завдання, а не справжнього передового інтелекту. Якщо тестують математику — показують математичний тестовий зошит, якщо програмування — програмний. Кожен тест здається сильним, але насправді це не одна й та сама модель.

У AI-спільноті це називається «збір вишень» (червоні яблука), у системі освіти — «фальшивий іспит».

Для Meta, яка позиціонує себе як «лідер у відкритому коді», ця криза безпосередньо зруйнувала найцінніший актив довіри у спільноті розробників. Це коштувало їй довіри, і Зукерберг втратив віру у свою команду GenAI, що спричинило початок подальших кадрових чисток і заміщення керівництва.

Він витратив від 14,3 до 15 мільярдів доларів на купівлю 49% акцій компанії Scale AI, призначив 28-річного генерального директора Александра Ванга головним AI-офіцером Meta і створив лабораторію суперінтелекту (MSL). Лауреат премії Тюрінга Yann LeCun тепер має звітувати перед цим молодим керівником. У жовтні Meta скоротила близько 600 посад у MSL, включно з командою FAIR, яку заснував LeCun.

А флагманська модель Llama 4 Behemoth, запланована на літо 2025 року, була відкладена кілька разів — з літа на осінь і, зрештою, відкладена на невизначений термін.

Meta переключилася на розробку нових моделей під кодовими назвами «Авокадо» (для текстових моделей) і «Манго» (для зображень і відео). За повідомленнями, «Авокадо» має конкурувати з GPT-5 і Gemini 3 Ultra. Спочатку планувалося завершити до кінця 2025 року, але через низьку якість тестів і оптимізацій відтермінували до першого кварталу 2026. Meta розглядає можливість закритого релізу, відмовившись від відкритого коду серії Llama.

Meta зробила дві фатальні помилки у AI-моделях: перша — фальсифікація benchmark, що зруйнувало довіру спільноти; друга — перетворення FAIR, що потребує десятиліть для фундаментальних досліджень, у продуктову команду, орієнтовану на квартальні KPI. Разом ці помилки — головна причина масової втрати кадрів.

Власні чипи: ще одна втрата

Кадри біжать, і з чипами теж проблеми.

За повідомленням The Information, минулого тижня Meta припинила внутрішній проект розробки найсучасніших AI-обчислювальних чипів.

План власних чипів Meta називається MTIA (Meta Training and Inference Accelerator). Початковий план амбітний: версії v4 («Santa Barbara»), v5 («Olympus») і v6 («Universal Core») мали бути запущені у 2026–2028 роках. Olympus передбачався як перший чип Meta на базі 2-нм архітектури, що мав охоплювати високопродуктивне тренування моделей і реальне швидке виведення. Мета — замінити NVIDIA у тренувальних кластерах Meta.

Зараз цей найсучасніший тренувальний чип скасовано.

Meta має прогрес у напрямку inference: чип Iris (MTIA v3) вже широко використовується у дата-центрах для Facebook Reels і Instagram, зменшуючи загальні витрати на 40–44%. Але inference і тренування — це різні речі. Inference — це запуск моделі, тренування — її створення. Meta може робити inference-чипи, але не може створити тренувальні, що конкурують з NVIDIA.

Це не перший випадок. У 2022 році Meta намагалася створити власний inference-чип, але зазнала невдачі і відмовилася, повернувшись до замовлення у NVIDIA.

Завершення власних чипів прискорило закупівлі у сторонніх виробників.

Паніка через 1350 мільярдів доларів

У січні 2026 року Meta оголосила, що цього року її капітальні витрати складуть від 1150 до 1350 мільярдів доларів — майже вдвічі більше, ніж у 722 мільярди минулого року. Основна частина — на чипи.

За 10 днів було укладено три великі угоди:

17 лютого — Meta підписала багаторічну стратегічну угоду з NVIDIA. Вона планує розгорнути «мільйони» GPU Blackwell і нову серію Vera Rubin, а також CPU Grace. За оцінками аналітиків, обсяг угод — сотні мільярдів доларів. Meta стала першим у світі великим клієнтом, що масово використовує CPU Grace.

24 лютого — Meta підписала контракт з AMD на суму від 600 до 1000 мільярдів доларів. Вона купує GPU серії MI450 і шосте покоління CPU EPYC. У рамках угоди AMD видає Meta опціон на 1,6 мільярда звичайних акцій, що становить близько 10% компанії, за ціною 0,01 долара за акцію, з умовою поетапної передачі за досягненням цілей.

26 лютого — за повідомленням The Information, Meta уклала багаторічну угоду з Google на сотні мільярдів доларів, орендуючи TPU-чипи Google Cloud для тренування і запуску своїх нових великих мовних моделей. Також обговорюється можливість з 2027 року купувати TPU напряму для власних дата-центрів.

Одна соцмережа за 10 днів уклала одночасно три угоди з трьома різними постачальниками чипів на суму понад трильйон доларів.

Це не диверсифікація — це панічні закупівлі.

Три рівні логіки обчислювальної потужності

Чому Meta так поспішає?

Перша — власні чипи вже не працюють. Проект найсучасніших тренувальних чипів скасовано, і в найближчому майбутньому Meta залежить від сторонніх постачальників для AI-тренувань. Чипи для inference здатні обробляти рекомендаційні системи, але для тренування передових моделей на кшталт GPT-5 потрібні NVIDIA або рівноцінні.

Друга — конкуренти не чекатимуть. OpenAI вже отримала ресурси від Microsoft, SoftBank і суверенного фонду ОАЕ. Anthropic має контракт на 1 мільйон TPU і Trainium у Google і Amazon. Gemini 3 тренується на TPU. Якщо Meta не отримає достатньо обчислювальної потужності, вона не зможе навіть увійти до гонки.

Третя — і, можливо, найголовніше — Зукерберг намагається компенсувати недостатність R&D за допомогою купівлі ресурсів. Втрата кадрів, провал власних чипів і криза з кадрами — все це робить AI-історію Meta вразливою для ринкових коливань. Тому зараз він підписує великі угоди з NVIDIA, AMD і Google, щоб послати сигнал: «Ми маємо гроші, ми купуємо, ми не здаємося».

Стратегія Meta — якщо не виходить з софтом, купуємо апаратне забезпечення; якщо не тримаємо кадри — купуємо чипи. Але AI — це не гра, яку можна виграти, просто викидаючи гроші. Обчислювальна потужність — необхідна, але недостатня умова. Без топ-команди і чіткої технічної стратегії будь-які чипи — лише дорогий запас у складі.

Проблеми покупця

Поглянемо на три угоди Meta у лютому — і один цікавий нюанс, який більшість ігнорує.

Meta купує у NVIDIA сучасні Blackwell і майбутні Vera Rubin; у AMD — MI450 і майбутній MI455X; у Google — орендує TPU для тренування і запуску моделей, плануючи купити їх напряму з 2027 року.

Три постачальники — три різні архітектури і екосистеми.

Це означає, що Meta доведеться постійно перемикатися між CUDA від NVIDIA, ROCm від AMD і XLA/JAX від Google. Стратегія багатопостачальників зменшує ризики і знижує ціну, але збільшує складність інженерних робіт у рази.

Це — найслабше місце Meta. Щоб один модель з мільярдом параметрів ефективно працювала на трьох різних платформах, потрібен не просто інженер, що знає CUDA, а архітектор, здатний створити кросплатформену тренувальну систему.

Таких людей у світі — менше 100. Понг Жуо Мінг — один із них.

Витратити 1000 мільярдів доларів на найскладнішу апаратну інфраструктуру і при цьому втратити головний мозок, що може цю апаратуру керувати — ось найфантастичніша сцена цієї азартної гри Зукерберга.

Гра Зукерберга

Якщо подивитися ширше, то за останні 18 місяців стратегія Зукерберга щодо AI дуже нагадує його попередню «всередину» у метавсесвіт:

Виділяє великі гроші, активно наймає, зазнає невдач, змінює стратегію, знову вкладає.

2021–2023 — метавсесвіт, що втратив сотні мільярдів щороку, і в кінці кінців знизив цінність акцій з 380 до 88 доларів. 2024–2026 — AI, знову безжально вкладаючи гроші, знову часті зміни у структурі, знову «вірте мені, у мене є бачення».

Різниця лише в тому, що цей раз AI — набагато реальніший, ніж метавсесвіт. Meta має гроші, щоб витратити. Її рекламний бізнес дає готівку, і у четвертому кварталі 2025 року дохід склав 599 мільйонів доларів — зростання на 24%.

Проблема у тому, що гроші можна купити чипи, обчислювальну потужність і навіть людей у кабінеті, але не можна купити тих, хто залишиться.

Понг Жуо Мінг обрав OpenAI, Russ Salakhutdinov — пішов, LeCun — заснував стартап.

Зукерберг зараз робить ставку на те, що, купивши достатньо чипів, побудувавши великі дата-центри і витративши багато грошей, він зможе знайти або виростити людей, здатних цим ресурсам керувати.

Можливо, ця ставка спрацює. Meta — одна з найбагатших технологічних компаній світу, з готівкою понад 100 мільярдів доларів — її найміцніша оборона. Згідно з даними Quantum, майже 40% з 44 співробітників її суперінтелектуальної команди — колишні співробітники OpenAI.

Але жорсткість AI-гонки у тому, що обчислювальні ресурси, список кадрів і результати моделей — публічні. Фальсифікація benchmark у Llama 4 довела: у цій галузі не можна тримати лідерство лише за допомогою презентацій і PR.

Ринок цінує лише одне — наскільки хороша твоя модель.

Місце у ланцюгу харчування

Гонка озброєнь у AI у 2026 році вже має чіткий порядок:

На вершині — OpenAI і Google. OpenAI — з найсильнішою моделлю, найбільшою базою користувачів і найагресивнішим фінансуванням. Google — з власними чипами, моделями і повною вертикальною інтеграцією хмарної інфраструктури. Anthropic — поруч, з моделлю Claude і двома лініями обчислювальних ресурсів від Google і Amazon, — у першій лізі.

Meta? Вона витратила найбільше, підписала найбільше контрактів і найчастіше реорганізовувалася, але досі не представила жодної передової моделі, що переконала б ринок.

Її історія у AI схожа на 2005 рік — Yahoo. Тоді Yahoo була однією з найбагатших компаній у інтернеті, активно купувала і вкладала, але так і не створила пошукову систему, що конкурує з Google. Гроші — не все. Зукерберг має зрозуміти, що саме він хоче робити у AI, а не просто купувати те, що зараз популярно.

Звісно, ще зарано ховати Meta. 3,58 мільярдів активних користувачів на місяць, квартальний дохід у 599 мільйонів доларів і найбільша у світі соціальна база — це активи, які важко повторити.

Якщо модель під кодовою назвою «Авокадо» буде запущена у 2026 році і поверне Meta у першу лігу, всі її витрати і реорганізації можна буде пояснити «стратегічним проривом». Але якщо знову не вдасться — ці 1350 мільярдів доларів перетворяться лише на купу нагрітого кремнію.

Зрештою, у гонці за AI у Кремнієвій долині не бракує гравців із грошима. Бракує тих, хто знає, як із цим ресурсом створити майбутнє.