رقاقة Meta المخصصة AMD MI450 قدرتها الحوسبية انخفضت إلى النصف وذاكرتها تقلصت بشكل كبير، SemiAnalysis: هذا أمر مؤسف يعكس ثقافة شركة Meta
مليارات الدولارات ضاعت هباءً! تعاني Meta من أخطاء "كارثية" متكررة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: فرض تقليم أقوى شريحة من AMD، وصفقة استحواذ بقيمة 2.5 مليار تنهار. انتقدت المؤسسات قائلة إن ثقافة الأداء قصيرة النظر والتخصيص المفرط تقتل التنسيق بين البرمجيات والمعدات. هذه الأزمة التنظيمية العميقة تكلف Meta ثمناً باهظاً.
تكشف سلسلة من القرارات الخاطئة التي اتخذتها Meta في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عن مشكلات عميقة في ثقافة المنظمة، وبتكلفة تبلغ عشرات المليارات من الدولارات.
وفقًا لأحدث إفصاحات مؤسسة أبحاث صناعة الشرائح SemiAnalysis، تطالب Meta شركة AMD بتخصيص شريحة MI450X تم تقليص مواصفاتها بشكل كبير - حيث تم تقليص وحدات المعالجة بمقدار النصف، وتقليل عدد شرائح ذاكرة HBM من 12 طبقة إلى 8 طبقات، وانخفضت سعة الذاكرة بمقدار يقارب الثلثين. وقد وصفت SemiAnalysis هذا القرار مباشرةً بأنه "كارثي"، وناشدت AMD علنًا بتجاوز فريق بنية Meta التحتية والتواصل مباشرة مع مختبر TBD Lab التابع للشركة لدفع عملية شراء إصدار MI450X القياسي.
هذه الحادثة ليست معزولة. وأشارت SemiAnalysis إلى أن من صفقة الاستحواذ على Rivos التي تجاوزت قيمتها 2.5 مليار دولار، إلى خوادم H100 المخصصة Grand Teton، ثم方案 GB200 المخصص Ariel، يظهر نمط اتخاذ القرار لدى فريق بنية Meta التحتية دائمًا مفرط في الهندسة، ويعاني من نقص التنسيق بين البرمجيات والعتاد، والهيمنة قصيرة المدى للاعتبارات السياسية على حساب المنطق التقني طويل المدى. "فريق البنية التحتية في Meta بحاجة إلى إعادة ترتيب ثقافي"، حسبما كتبت SemiAnalysis.

أقوى شرائح AMD تتعرض لـ"تشويه" خطير وأداء GenAI يتضرر بشكل كبير
تُعد شريحة AMD MI450X واحدة من وحدات معالجة الرسوميات الأكثر تقدماً في السوق: فهي تعتمد تقنية تصنيع 2 نانومتر، وتقنية التغليف بالدمج الهجين، وتكديس ذاكرة HBM4 بواقع 12 طبقة، وأكبر حجم قناع ضوئي CoWoS في السوق، ممثلةً الحد الأعلى للتغليف وكثافة التخزين المعاصرة. 
ومع ذلك، ووفقًا لتقرير SemiAnalysis، فإن الإصدار المخصص الذي طلبته Meta سيقلل مساحة السيليكون للحوسبة بمقدار النصف، ويقلص تكديس HBM من 12-Hi إلى 8-Hi، أي أنه يضغط في آن واحد على مؤشرين رئيسيين: القدرة الحسابية وعرض نطاق الذاكرة. السبب الذي قدمه فريق البنية التحتية في Meta هو أن هذا التكوين مخصص لأعباء عمل أنظمة التوصية (RecSys)، ويهدف إلى تعزيز نسبة الحوسبة بين CPU وGPU.
المشكلة هي أن هذا القرار اتُخذ قبل تأسيس TBD Lab، والذي يُعد فريق Meta الأساسي لأبحاث النماذج الكبيرة، ولم يكن لديه أي اهتمام بهذه الشريحة. وأوضحت SemiAnalysis أن شريحة MI450 بمواصفاتها المخفضة ليست جذابة لتيم TBD Lab مقارنةً بشريحة Vera Rubin من Nvidia، وأن "TBD سيميلون بشكل كبير إلى Rubin". وهذا يعني أن كمية شحنات AMD إلى Meta ستتضرر بشدة جراء هذا القرار.
وفي تقريرها، وجهت SemiAnalysis مباشرةً نداءً إلى AMD: "على AMD أن تتدخل وتتعاون مباشرةً مع فريق TBD لضمان حصولهم على الإصدار القياسي من MI450 بدلاً من هذا الإصدار المشوه عديم الفائدة بالنسبة لـGenAI."
استحواذ Rivos: أكثر من 2.5 مليار دولار من أجل لا شيء
من الأمثلة الكلاسيكية الأخرى على قرارات Meta الخاطئة في البنية التحتية، استحواذها في عام 2024 على شركة Rivos بقيمة تجاوزت 2.5 مليار دولار.
ووفقًا لـ SemiAnalysis، من النادر أن يفهم شخص في قسم الشرائح الداخلية لدى Meta منطق هذه الصفقة الإستراتيجية، حتى أن الداعمين الأصليين لهذا المشروع باتوا الآن صامتين إلى حد كبير. الرأي السائد هو: Meta لديها موارد مالية وفيرة، وطلب مرتفع على الشرائح المخصصة، وبما أن الشركة كانت قد منحت بالفعل تراخيص الملكية الفكرية لـRivos، فقد اعتبر المسؤولون أنه من الأفضل ضمها بالكامل.
لكن هيكل الصفقة ذاته خلق مشاكل منذ البداية. أصرت المؤسسون في Rivos على بيع جميع الموظفين كشحنة واحدة، واضطرت Meta لشراء الشركة بأكملها، ثم قامت بتسريح العديد من الأقسام غير المرغوب فيها. واستناداً إلى مصادر كانت تعمل لدى Meta، فإن الاستحواذ كان بإشراف Yee Jiun Song مدير وحدة الشرائح في Meta، وواجه انتقادات داخلية، لكنه هو نفسه فقد اهتمامه بعد اكتمال الصفقة. ثم اعتبر مديرو فريق الشرائح الحاليون مهندسي Rivos "قوة عاملة مجانية" وضموهم إلى فِرَقهم، ما أدى بسرعة إلى تفكك الهيكل الأصلي للفريق.
ومن ناحية فنية، فإن القيمة الأساسية للاستحواذ - ملكية Rivos الفكرية لوحدة معالجة الرسوميات SIMT - فقدت فعاليتها بعد إلغاء مشروع شريحة "Olympus" المخطط لاستيعاب هذه التقنية. أما المشروع البديل "Phoebe" فمن المتوقع أن يبدأ إنتاجه في أقرب تقدير في عام 2028، لكن SemiAnalysis تشير إلى أن هناك تشاؤم داخلي بخصوص إمكانية نجاحه.
كما أن هجرة الموظفين مثيرة للقلق. وفقًا لـ SemiAnalysis، غادر حوالي 30% من موظفي Rivos في موجة التسريحات الأخيرة، وقد رحل المؤسس المشارك Mark Hayter، بينما انضم عدد من موظفي Rivos السابقين إلى شركة الشرائح الناشئة Nuvacore التي أسسها Gerard Williams فور استحقاق أول دفعة من أسهم RSU في مايو 2024. وكشفت SemiAnalysis أيضًا أن Puneet Kumar المدير التنفيذي والمؤسس المشارك لـRivos قد يغادر Meta خلال سنة أو سنتين بعد استحقاق كامل أسهمه في الشركة.
Grand Teton وAriel: تكرار التكاليف التصميمية
هوس Meta بالتصميمات المخصصة ليس جديدًا. فخادم H100 المخصص Grand Teton أضاف على خادم HGX القياسي درج مفتاح إضافي يحمل أربع رقائق تبديل PCIe من Broadcom، و16 وحدة SSD، وثماني بطاقات شبكة، بهدف توفير المزيد من التخزين المباشر لكل خادم للاحتفاظ بنقاط التحقق أثناء التدريب.
لكن بعد دخول الخادم حيّز الإنتاج، اتضح أن فريق النماذج استخدم هذه السعات التخزينية بدرجة أقل بكثير من المتوقع، وتم إلغاء التصميم في نهاية المطاف. أشارت SemiAnalysis إلى أن ذلك نموذج واضح لنقص التنسيق بين فرق البرمجيات والعتاد في Meta — فقد دفع فريق البنية التحتية تكاليف أعلى للمواد واستهلاك الطاقة من أجل وظائف لم تُستخدم بشكل كافٍ، إضافة إلى زيادة الاعتماد على Broadcom، وهو ما يتناقض مع هدف Meta بتقليل اعتمادها على أجهزة الشبكة من Nvidia.
وفي عصر Blackwell، كرر التصميم المخصص "Ariel" المنطق ذاته. فالمواصفة القياسية لـGB200 تحتوي على معالج Grace CPU وكرتي شاشة B200 GPU، لكن Ariel غيّر التكوين لتصبح نسبة واحدة إلى واحدة، ليتم تقليص عدد اللوحات الرسومية إلى النصف. وكانت الحجة - مرة أخرى - زيادة نسبة CPU لتحسين أعباء عمل RecSys.

وفقًا لـSemiAnalysis، فإن إجمالي تكلفة الملكية (TCO) لخطة Ariel NVL36x2 تزيد بنسبة 14% عن المواصفة القياسية GB200 NVL72. لكن الموارد الإضافية التي توفرها (CPU وDRAM) لم تكن مطلوبة من قِبل فريق النماذج الكبيرة. وبسبب الحاجة لاستخدام الربط بين الرفوف لتعويض النقص في عدد GPU، ظهرت مشكلات في الكمون الشبكي والموثوقية. في الوقت عينه، أصبح ظهر أن اللوحة الخلفية لـNVL72، التي كانت تعتبر غير مستقرة سابقًا، قد أصبحت أكثر نضجًا، ليتضح خطأ تقدير Meta للمخاطر التقنية.
قالت SemiAnalysis إن خادمات GB300 من Meta عادت للتكوين القياسي — ما يدل بذاته على التخلي عن حل Ariel.
الجذور الثقافية: تقييم الأداء قصير المدى يطغى على الاستراتيجية طويلة الأجل
عزت SemiAnalysis المشكلات السابقة إلى ثقافة فريق البنية التحتية في Meta.
وأشارت المؤسسة إلى أن دورات تقييم الأداء التي تجري كل ستة أشهر في Meta وتستبعد أدنى 10% إلى 15% من الموظفين في كل دورة، تدفع الفرق إلى السعي وراء نتائج مرئية قصيرة الأمد على حساب التخطيط التقني طويل الأمد. بعض المديرين يفضلون دفع مشاريع ذات ظهور عالٍ وقابلة للتسليم بسرعة ليحولوا تركيزهم إلى مشاريع أخرى فور إنجازها، وتسمى هذه الممارسة داخليًا بـ"تنظيف الواجهة" (window washing). في الوقت نفسه، نادرًا ما يعارض أحد قرارات القيادة العليا، ما يجعل تصحيح الأخطاء عملية صعبة ومتأخرة.
كما أن فريق سلسلة التوريد لديه سلطة محدودة في القرارات الهندسية، مما يفاقم هذه المشكلات. وأشارت SemiAnalysis إلى أن بعض الموردين قللوا من أولوية مشاريع Meta الجديدة بسبب التغييرات المتكررة في اتجاهها، وفضلوا تلبية متطلبات Amazon أو Google.
وشبّهت SemiAnalysis هذه الظاهرة بمسار نمو Reality Labs التابع لـMeta — حيث تم ضخ عشرات المليارات في فرق هندسية ضخمة ومشاريع تطوير قبل موجة التسريحات الكبرى. أما الآن، ومع بدء Meta بيع القدرات الحسابية لعملاء خارجيين، ستنعكس تكلفة هذه الثقافة بشكل واضح ومباشر في السوق.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
تحسن شهية المخاطرة لكن سوق السندات يخفي مخاطر، والاحتياطي الفيدرالي في مأزق

هل ذاكرة SanDisk مربحة أكثر من DRAM حقًا؟

أنفيديا تستثمر 1.5 مليار دولار في SB Energy، لتأمين قدرة حوسبة ذكاء اصطناعي بقوة 8 جيجاوات، و OpenAI ستصبح المستأجر الوحيد
ت قوم Nvidia بتوسيع حدود التنافس من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) والخوادم إلى الأرض والطاقة والبناء في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي (AI). تتعاون الشركة مع SB Energy لتطوير مركز بيانات AI ضخم بقدرة 8 جيجاوات في ولاية أوهايو، وتستثمر 1.5 مليار دولار لدعم تمويل البنية التحتية وتقديم ضمانات ائتمانية، بينما تعتبر OpenAI المستأجر الوحيد. وتشير هذه الخطوة إلى أن Nvidia تتحول من مجرد مورد شرائح إلى منظم للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، من خلال حجز موارد LPS مسبقًا لربط طلب الأجيال القادمة من GPU.
تواجه Meta و BlackRock فجوة تأمينية بقيمة 14 مليار دولار في مراكز البيانات: التغطية لا تتجاوز 3.2%، والمقرضون قد يتحملون مخاطر بمليارات الدولارات
وفقًا للتقارير، تواجه Meta و BlackRock مخاطر تأمينية بسبب استثمارهما بقيمة 14 مليار دولار في مركز البيانات الذي يتم بناؤه في ولاية تكس اس.

