ميتا تراهن بقوة على مانجو وأفوكادو مع احتدام حرب الذكاء الاصطناعي على الصور
يعيد السباق المحموم لامتلاك أكثر صور وفيديوهات الذكاء الاصطناعي استخدامًا شركة ميتا إلى قلب المعركة.
بعد أشهر من التساؤلات حول توجهها في مجال الذكاء الاصطناعي، يقود مارك زوكربيرج الشركة الآن نحو مسار أكثر تركيزًا وتنافسية، مدعومًا بنموذجين جديدين مصممين لمنافسة جوجل وOpenAI وجهًا لوجه.
يُمثل مانجو، وهو نموذج للصور والفيديوهات، وأفوكادو، وهو الجيل التالي من نماذج ميتا النصية، جوهر هذه الخطة.
من المتوقع إطلاق كليهما في النصف الأول من عام 2026، وفقًا للتفاصيل التي شاركها داخليًا كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي ألكسندر وانغ خلال جلسة أسئلة وأجوبة على مستوى الشركة مع كبير مسؤولي المنتجات كريس كوكس.
إعادة ضبط بعد لاما وتحول عن النماذج المفتوحة
تمثل استراتيجية ميتا قطيعة واضحة مع نموذج لاما مفتوح المصدر السلالة.
داخليًا، اعتُبر لاما 4 مخيبًا للآمال، مما دفع القيادة إلى إعادة النظر فيما إذا كانت الانفتاحية لا تزال توفر ميزة تنافسية في ظل سعي المنافسين لتقديم أنظمة أسرع وأكثر تطورًا في تطبيقات المستهلكين.
يُصنف كل من Mango وAvocado كنموذجين حصريين، مصممين للمنافسة مباشرةً مع خط Gemini من Google وأدوات معالجة الصور المتنامية من OpenAI.
من المتوقع أن يركز Mango على توليد صور وفيديوهات عالية الجودة، بينما صُمم Avocado كنموذج نصي رائد يتمتع بقدرات استدلال وبرمجة أقوى، وهي مجالات تأخرت فيها Meta.
الماضي.
داخل مختبرات ميتا للذكاء الفائق
تُعدّ النماذج الجديدة أولى المخرجات الرئيسية من مختبرات ميتا للذكاء الفائق، وهو قسم تم إنشاؤه خلال عملية إعادة هيكلة كبيرة خلال الصيف.
قام زوكربيرج شخصيًا بتعيين ألكسندر وانغ، مؤسس شركة سكيل إيه آي، لقيادة الوحدة، بعد استثمار ميتا 14 مليار دولار في سكيل، مما جلب بيانات ومواهب رئيسية إلى داخل الشركة.
ألكسندر وانغ هو مؤسس شركة سكيل إيه آي والرئيس التنفيذي الحالي للذكاء الاصطناعي في ميتا، وهو معروف بصفته أصغر ملياردير عصامي في العالم لبنائه البنية التحتية للبيانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي الحديث.
منذ ذلك الحين، وظفت ميتا أكثر من 20 باحثًا من أوبن إيه آي، وشكلت فريقًا يضم أكثر من 50 متخصصًا يتمتعون بخبرة واسعة في النماذج الضخمة والوسائط التوليدية.
التركيز مقصود: فقد أصبح توليد الصور والفيديو أحد أكثر ساحات المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي.
خلال الجلسة الداخلية، كشف وانغ أيضًا أن ميتا قد بدأت العمل المبكر على نماذج العالم، وهي أنظمة ذكاء اصطناعي تتعلم من خلال مراقبة وفهم البيئات المرئية بدلاً من مجرد التنبؤ بالنصوص.
تشير هذه الجهود إلى طموح طويل الأجل للانتقال من الأنظمة القائمة على المحادثات إلى نماذج قادرة على التفكير المنطقي في العالم المادي.
توليد الصور يصبح الميزة الأكثر جاذبية
يأتي هذا التوجه من ميتا في الوقت الذي يضاعف فيه المنافسون جهودهم في مجال المرئيات الذكاء الاصطناعي.
في سبتمبر، أطلقت ميتا تطبيق Vibes، وهو مولد فيديوهات قصيرة تم تطويره باستخدام Midjourney.
بعد أيام، أطلقت OpenAI روبوت Sora، مما يُظهر مدى سرعة استجابة كل لاعب للآخر.
وكانت جوجل قد زادت الضغط في وقت سابق من العام مع Nano Banana، وهي خطوة ساعدت في زيادة عدد مستخدمي Gemini شهريًا من 450 مليونًا في يوليو إلى أكثر من 650 مليونًا بحلول أواخر أكتوبر.
اشتد التنافس مجددًا في نوفمبر عندما أطلقت جوجل الجيل الثالث من Gemini.
ورد أن المسؤولين التنفيذيين في OpenAI ردوا بإنذار شديد لاستعادة أعلى نتائج الاختبارات المعيارية.
بعد ذلك بوقت قصير، أصدرت الشركة نسخة محدثة من ChatGPT Images.
وفي حديثه للصحفيين لاحقًا، قال سام ألتمان إن إنشاء الصور أصبح الآن أحد أهم الأسباب الرئيسية التي تجعل المستخدمين يعودون إليها باستمرار، واصفين إياها بالميزة الجذابة.
جوجل تدفع الذكاء الاصطناعي إلى السوق الجماهيري
جوجل لا تتباطأ.
أعلنت يوم الأربعاء عن Gemini 3 Flash، وهو نموذج أسرع وأرخص مصمم للاستخدام الواسع.
على الرغم من صغر حجمه مقارنةً بـ Gemini 3 Pro، إلا أنه يتمتع بالعديد من قدرات الاستدلال نفسها، وهو موجه بشكل مباشر للتطبيقات اليومية بدلاً من التطبيقات المدفوعة.
قال سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة ألفابت:
"مع هذا الإصدار، يتم الآن طرح الجيل التالي من ذكاء Gemini 3 لجميع المستخدمين عبر منتجاتنا، بما في ذلك تطبيق Gemini ووضع الذكاء الاصطناعي في البحث. يمكن للمطورين البناء باستخدامه في واجهة برمجة تطبيقات Gemini، وGoogle AI Studio، وGemini CLI، وGoogle Antigravity، ويمكن للمؤسسات الحصول عليها في Vertex AI وGemini Enterprise.
مع تزايد أهمية التوسع، قد لا تنجح استراتيجية حصر الأدوات القوية خلف جدران الدفع الخاصة بالمؤسسات.
توترات داخلية ومخاطر عالية في ميتا
لم يكن التحول إلى النماذج المغلقة سلسًا.
ظهرت تقارير عن احتكاكات داخلية مع ابتعاد الفرق عن لاما وإعادة تخصيص الموارد نحو أفوكادو.
يرى بعض المهندسين أن هذا التحول ضروري للبقاء قادرين على المنافسة، بينما يخشى آخرون من فقدان النوايا الحسنة والزخم الذي تم بناؤه من خلال النماذج المفتوحة. التطوير.
إنفاق ميتا يعكس المخاطر.
يتم ضخ مليارات الدولارات في الحوسبة والبيانات والتوظيف، مع خضوع قيادة وانغ الآن لمراقبة دقيقة.
يُنظر إلى أفوكادو، على وجه الخصوص، على نطاق واسع داخل الشركة على أنه اختبار حاسم لمعرفة ما إذا كانت ميتا قادرة حقًا على منافسة أفضل النماذج في السوق.
هل تستطيع ميتا الفوز في سباق تسلح الصور؟
إن عودة ميتا إلى الذكاء الاصطناعي الخاص بها هي مخاطرة محسوبة، وليست عودة مضمونة.
تدخل مانجو سوقٌ تتحرك فيه جوجل وOpenAI بسرعةٍ فائقة، مع قواعد مستخدمين ضخمة ومنتجات متكاملة بإحكام.
يواجه Avocado تحدياتٍ أكبر في مجالَي معالجة النصوص والاستدلال، حيث تتغير المعايير بسرعةٍ ويقلّ الولاء.
من وجهة نظر Coinlive، قد لا يكمن التحدي الأكبر الذي يواجه Meta في المواهب أو التمويل، بل في التوقيت.
بحلول عام 2026، قد يصبح الذكاء الاصطناعي للصور والفيديوهات سلعةً متاحةً للجميع، حيث يعتمد النجاح بشكلٍ أقل على الجودة الخام وأكثر على التوزيع والتكلفة والثقة.
قد يكون Mango وAvocado قويين، لكن بقاءهما في هذا السوق سيتوقف على قدرة Meta على تحويل قوتها التقنية إلى عادةٍ يومية، وليس مجرد عناوين رئيسية.