Meta запускает «Meta Compute»: мультисысячномиллиардная ставка на суверенную инфраструктуру ИИ (Sovereign AI Infrastructure)
В решающий момент для индустрии искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) компания Meta Platforms официально представила «Meta Compute», новую инициативу верхнего уровня, направленную на перестройку и агрессивное расширение её инфраструктуры ИИ. Объявленное генеральным директором Марком Цукербергом, это подразделение представляет собой стратегический поворот для гиганта социальных сетей, смещающий акцент в сторону владения физическими «рельсами» следующей технологической парадигмы. С планами развернуть десятки гигаваттов вычислительной мощности в течение десятилетия и инвестициями, которые, как прогнозируется, достигнут сотен миллиардов долларов, Meta позиционирует себя для создания основы того, что Цукерберг называет «личным суперинтеллектом (personal superintelligence)».
Происхождение Meta Compute
Запуск Meta Compute ознаменовал значительную реорганизацию внутренних операций Meta. Исторически инфраструктура Meta обслуживала потребности её семейства приложений — Facebook, Instagram и WhatsApp. Однако экспоненциальный рост требований к обучению и использованию продвинутых моделей ИИ, таких как предположительно Llama 4 «Behemoth», потребовал создания выделенного подразделения, сосредоточенного исключительно на масштабировании вычислений (compute).
Марк Цукерберг объявил о инициативе в посте на Threads, заявив: «То, как мы проектируем, инвестируем и сотрудничаем для создания этой инфраструктуры, станет стратегическим преимуществом». Цель — не просто не отставать от конкурентов, таких как Google и Microsoft, а превзойти их, обеспечив независимость в энергетике и аппаратном обеспечении.
Структура руководства Meta Compute отражает эту высокую ставку. Подразделение будет совместно возглавлять Сантуш Джанардан (Santosh Janardhan), многолетний руководитель глобальной инфраструктуры Meta, и Дэниел Гросс (Daniel Gross), бывший генеральный директор Safe Superintelligence, присоединившийся к Meta летом 2025 года. Эта модель двоевластия разделяет фокус между технической реализацией и долгосрочным стратегическим планированием ёмкости.
Структура руководства Meta Compute
| Executive | Role | Primary Responsibilities |
|---|---|---|
| Santosh Janardhan | Co-Head, Meta Compute | Техническая архитектура, специализированные интегральные схемы (custom silicon, MTIA), программный стек и повседневные операции парка дата-центров. |
| Daniel Gross | Co-Head, Meta Compute | Долгосрочная стратегия ёмкостного планирования, партнерства с поставщиками, отраслевой анализ и моделирование бизнеса. |
| Dina Powell McCormick | President & Vice Chairman | Суверенные и государственные партнерства, с акцентом на финансирование и согласование с регуляторами для глобального развертывания инфраструктуры. |
Масштаб в гигаваттах: переосмысление инфраструктуры
Технические характеристики, изложенные в объявлении, поразительны. В то время как современные передовые дата-центры работают в диапазоне мегаватт, Meta Compute нацелена на «десятки гигаватт (gigawatts)» к 2030 году, с долгосрочным видением достижения сотен гигаватт. Для сравнения, один гигаватт примерно обеспечивает энергией сотни тысяч домов или город размером с Сан-Франциско.
Это расширение требует фундаментального переосмысления дизайна дата-центров. По сообщениям, Meta начинает строительство нескольких огромных новых объектов, включая проекты с кодовыми именами «Prometheus» и «Hyperion». Эти «титановые кластеры» задуманы для размещения миллионов GPU и проприетарных чипов Meta — MTIA (Meta Training and Inference Accelerator).
Переход к специализированным интегральным схемам (custom silicon) является ключевым элементом стратегии Meta Compute. Сократив зависимость от сторонних поставщиков оборудования, таких как NVIDIA, Meta стремится контролировать свою цепочку поставок и оптимизировать производительность на ватт — критический показатель при работе на гигаваттном уровне.
Питание зверя: ядерный вариант
Возможно, самая критическая проблема для Meta Compute — это энергия. Существующая энергосистема не может поддержать локальную плотность, необходимую для кластеров ИИ гига-ваттного масштаба. В результате Meta активно ищет независимые энергетические решения.
Отраслевые отчёты указывают на то, что Meta заключила предварительные соглашения с поставщиками ядерной энергии, включая Vistra, TerraPower и Oklo. Эти партнерства направлены на развертывание малых модульных реакторов (SMRs) непосредственно рядом с площадками дата-центров, создавая «генерацию за счёт собственных источников» (behind-the-meter), которая обходит узкие места общественной энергосети.
Ключевые целевые показатели инфраструктуры
| Metric | Current Status (Est.) | 2030 Target | Long-Term Goal |
|---|---|---|---|
| Compute Capacity | Multi-Megawatt Clusters | Tens of Gigawatts | Hundreds of Gigawatts |
| Primary Energy Source | Grid Mix (Renewables/Fossil) | Grid + On-site Nuclear/SMRs | Sovereign Energy Independence |
| Hardware Focus | Primarily NVIDIA H100/Blackwell | Hybrid NVIDIA + Custom MTIA | Dominance of Custom Silicon |
| Investment Scale | ~$35-40 Billion/Year (CapEx) | >$72 Billion/Year | Total >$600 Billion by 2035 |
Стратегические последствия: «ров вычислений» (Compute Moat)
С точки зрения Creati.ai, шаг Meta означает изменение того, как захватывается ценность в ИИ. В течение последнего десятилетия ценность переходила к программным платформам и агрегаторам. В эпоху AGI (Artificial General Intelligence) ценность смещается к уровню инфраструктуры — физическим активам, необходимым для генерации интеллекта.
Создавая Meta Compute, Цукерберг даёт понять, что он рассматривает вычислительную мощность не как товар, который можно арендовать у облачных провайдеров вроде AWS или Azure, а как суверенный актив. Такой подход «суверенного вычисления (sovereign compute)» позволяет Meta:
- Защититься от волатильности затрат: по мере роста спроса на ИИ цены в облаке, вероятно, вырастут. Владение стеком создаёт преимущество фиксированных затрат.
- Обеспечить доминирование в открытом ПО: стратегия Meta по выпуску открытых весов (как у Llama) требует огромных внутренних вычислительных ресурсов для обучения и дообучения моделей, способных превзойти закрытых конкурентов.
- Развернуть «личный суперинтеллект (personal superintelligence)»: конечное видение продукта — агент ИИ для каждого человека на планете. Это требует инференса (запуска моделей) в масштабе, которого в настоящее время не существует.
Финансовые риски и скептицизм рынка
Огромность этой инвестиции — прогнозируемая сумма более $600 миллиардов в ближайшие несколько лет — вызвала беспокойство у некоторых инвесторов. Акции Meta испытали волатильность после объявления, отражая страхи, что капитальные расходы (CapEx) размоют маржу в краткосрочной перспективе без немедленного генерации доходов.
В отличие от Microsoft или Google, которые могут немедленно компенсировать затраты на инфраструктуру, сдавая мощности в аренду корпоративным облачным клиентам, Meta потребляет свои вычислительные ресурсы внутри компании. Это оказывает огромное давление на её основной рекламный бизнес по финансированию расширения до тех пор, пока не созреют источники дохода, связанные с ИИ (такие как бизнес-агенты или продвинутые инструменты для креативщиков).
Тем не менее назначение Дины Пауэлл Маккормик (Dina Powell McCormick) предполагает возможный вторичный поток доходов: суверенный ИИ. Партнёрство с правительствами, которые желают создать собственные национальные модели ИИ, но не имеют инфраструктуры, может позволить Meta сдавать в аренду мощности «Meta Compute», фактически становясь специализированным облачным провайдером для наций, а не только для корпораций.
Заключение
Meta Compute — это больше, чем реорганизация; это декларация намерений. По мере того как гонка вооружений в области ИИ обостряется, узким местом становится не данные и не алгоритмы, а энергия и кремний. Вкладывая сотни миллиардов в решение этой физической проблемы, Meta ставит компанию на карту, веря, что будущее принадлежит тем, кто владеет генератором, а не только лампочкой. Для более широкой экосистемы ИИ это гарантирует, что темпы масштабирования моделей не замедлятся — напротив, с появлением гигаваттных кластеров это только начинается.
