أعلنت شركة ميتا اليوم عن استثمار ضخم بقيمة 15 مليار دولار في شركة Scale AI الناشئة المتخصصة في تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، في خطوة تهدف إلى تعزيز قدراتها التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي وجذب المواهب الرائدة.
وبموجب هذه الصفقة، ارتفعت قيمة Scale AI إلى 29 مليار دولار، وهو ما يمثل ضعف تقييمها خلال العام الماضي. صرحت Scale AI أنها ستوسع “بشكل كبير” شراكتها التجارية مع ميتا لتسريع اعتماد حلولها في تصنيف البيانات، دون الكشف عن تفاصيل إضافية.
وستمتلك ميتا 49% من أسهم Scale AI بعد تنفيذ الصفقة. تُعد Scale AI من الشركات الرائدة في توفير بيانات معنونة تُستخدم في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتعتمد بشكل أساسي على عملية تصنيف البيانات يدويًا لضمان دقة الصور والنصوص المستخدمة في تدريب النماذج.
كما شملت الصفقة انضمام ألكسندر وانغ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي السابق لـ Scale AI، إلى فريق الذكاء الاصطناعي في ميتا، مع احتفاظ وانغ (28 عامًا) بعضويته في مجلس إدارة Scale AI.
وفي تعليق له على الصفقة، قال وانغ: “إن استثمار ميتا يُعد اعترافًا بإنجازاتنا حتى اليوم، ويعكس قناعتنا بأن مستقبلنا — مثل مستقبل الذكاء الاصطناعي — بلا حدود.”
تُعد هذه الصفقة واحدة من أكبر الاستثمارات المباشرة في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، على غرار استثمارات سابقة قامت بها شركات تقنية عملاقة. ففي العام الماضي، دفعت مايكروسوفت 650 مليون دولار لاستقطاب مصطفى سليمان، مؤسس Inflection، وفريقه، بالإضافة إلى ترخيص تقنيات الشركة. كما دفعت جوجل 2.7 مليار دولار في صفقة مماثلة مع شركة Character.AI.
تستثمر ميتا بقوة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث خُصص أكبر جزء من نفقات الشركة المخطط لها لعام 2025 – والبالغة 72 مليار دولار – للبنية التحتية مثل مراكز البيانات والخوادم. تُظهر هذه الصفقة استعداد الشركات لدفع مبالغ طائلة مقابل الحصول على بيانات عالية الجودة تُستخدم في تدريب النماذج.
وكان الرئيس التنفيذي لميتا، مارك زوكربيرج، قد تعهد العام الماضي بأن تتفوق نماذج ميتا على نظيراتها في عام 2025، لكن أحدث نماذجها Llama 4 لم يُحقق أداءً لافتًا في اختبارات الأداء. وتسعى العديد من الشركات التقنية، مثل ميتا، إلى تطوير ما يُعرف بـ “الذكاء الاصطناعي العام”، وهي تقنيات قادرة على التفكير بمستوى يماثل القدرات البشرية أو يتجاوزها، ضمن مسار يُعرف بـ “الذكاء الفائق”.
