تواصل Meta الاستثمار بقوة لتلبية متطلبات البنية التحتية التكنولوجية الخاصة بها، بما في ذلك توسيع مراكز البيانات وصفقات سلسلة التوريد لتأمين المكونات للقدرة المستقبلية. يُظهر أحدث تقرير للأرباح ربع السنوية للشركة أن شركة Meta قد شرعت في استراتيجية للتسجيل في عقود سحابية متعددة السنوات تؤدي إلى التزامات تعاقدية بقيمة 107 مليارات دولار للربع الأول من عام 2026.

بالنسبة للربع المنتهي في مارس 2026، سجلت Meta إيرادات قدرها 56.3 مليار دولار، بزيادة قدرها 33٪ عن نفس الربع من عام 2025.

وتوقعت الشركة أن نفقاتها الرأسمالية، بما في ذلك المدفوعات الرئيسية على عقود الإيجار التمويلية، قد زادت بمقدار 10 مليارات دولار بسبب زيادات أسعار المكونات وتكاليف مراكز البيانات الإضافية، مما يجعل رأس المال الرأسمالي في حدود 125 مليار دولار إلى 145 مليار دولار.

قالت المديرة المالية سوزان لي: “ستدعم استثماراتنا احتياجاتنا التدريبية للنماذج المستقبلية، والأهم من ذلك، ستزودنا بالقدرة الاستدلالية اللازمة لتقديم وكلاء شخصيين وتجاريين لمليارات الأشخاص حول العالم، إلى جانب العديد من تجارب منتجات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي نقوم بتطويرها.”

ردًا على سؤال خلال مكالمة الأرباح حول الموازنة بين التدريب النموذجي مقابل إطلاق المنتجات والتأثير المحتمل على النفقات الرأسمالية لشركة Meta لعام 2027، قال الرئيس التنفيذي مارك زوكربيرج إن الشركة تتجه نحو قدرات أكبر وتوسيع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي. وقال: “لدينا فريق بحث يركز على توسيع نطاق النماذج الذكية بشكل متزايد مع قدرات لأشياء محددة نركز عليها، وهي وكلاء الأعمال والوكلاء الشخصيين”.

وبعيدًا عن تطوير النماذج، قال زوكربيرج: “لدينا مجموعتنا التالية من النماذج الأكثر تقدمًا قيد التدريب الآن. وسيستمر هذا العمل. ولا أعتقد أننا سننتهي من ذلك في أي وقت قريب”.

وشدد على أهمية نماذج Meta AI في تطوير المنتجات. قال زوكربيرج: “إن فريق المنتج منفتح حقًا ليكون قادرًا على بناء الأشياء فوق نماذجنا لأن لدينا الآن نموذجًا قويًا للغاية”.

عندما سُئلت لي عن كيفية استخدام الشركة لنماذج لغوية كبيرة في أعمالها الإعلانية لتوجيه الإعلانات إلى المستخدمين، قالت: “الحجم والتعقيد سيجعلانها باهظة التكلفة للغاية”.

وبدلاً من ذلك، قال لي إن الطريقة التي تستخدم بها Meta نماذج اللغة الكبيرة هي نقل المعرفة إلى نماذج أصغر حجمًا وأكثر خفة الوزن. وأضافت: “إن نماذج الاستدلال مقيدة بمتطلبات زمن الوصول الصارمة لأنها تحتاج إلى العثور على الإعلان المناسب في غضون أجزاء من الثانية، وهذا، مرة أخرى، منعنا تاريخيًا من تكبير حجمها بشكل هادف – لزيادة حجمها وتعقيدها”.

وقال لي إن Meta تخطط لمعالجة مشكلة التوسع هذه من خلال تقديم نموذج تصنيف قابل للتكيف في وقت لاحق من هذا العام، باستخدام تعقيد النموذج الذي يبلغ تريليون معلمة. وأضافت: “لقد أحرزنا تقدمًا في بنية النموذج وشاركنا في تصميم النظام باستخدام السيليكون الأساسي، بحيث يحافظ على سرعة أقل من الثانية المطلوبة لعرض الإعلانات على نطاق واسع”.

وتعليقًا على استراتيجية شركة Meta، قال مايك برولكس، نائب رئيس شركة Forrester للأبحاث: “إن طموحات الذكاء الاصطناعي التي تواجه شركة Meta في المستقبل يتم دعمها بالكامل تقريبًا من خلال الأعمال القديمة للشركة: الإعلان داخل تطبيقات الوسائط الاجتماعية. لا توجد إيرادات مادية للذكاء الاصطناعي حتى الآن.

وقال: “السؤال هو ما إذا كان جوهر ميتا يمكنه الاستمرار في العمل كبقرة حلوب بينما تقوم الشركة بتخفيض عدد الموظفين وتحويل التركيز نحو الذكاء الاصطناعي”. “إذا تباطأ محرك إعلانات Meta، فإن هامش الصبر في السوق يتقلص بسرعة. وقد بدأ الانخفاض الطفيف في Meta في عدد المستخدمين النشطين يوميًا في إثارة الدهشة بالفعل. وسيخبرنا الربع الثاني ما إذا كان هذا مجرد ومضة أم بداية اتجاه.”