ميتا مانجو: داخل نموذج الذكاء الاصطناعي السري للفيديو الذي يهدف للإطاحة بـ OpenAI وجوجل

الإعلان الذي هز الوادي

ظهر الخبر خلال جلسة أسئلة وأجوبة داخلية في ميتا يوم الخميس 19 ديسمبر. كشف كريس كوكس، كبير مسؤولي المنتجات، وألكساندر وانغ، المؤسس المشارك لـ Scale AI الذي يقود الآن مختبرات الذكاء الفائق في ميتا، عن خريطة طريق أثارت حماس الموظفين.

نموذجان. اسمان رمزيان. طموح واحد ضخم.

بينما يركز أفوكادو على النص والاستدلال وقدرات البرمجة المحسنة، يعد مانجو محرك الطاقة المرئية. وفقاً لمصادر داخلية، تستكشف ميتا "نماذج عالمية تفهم المعلومات المرئية ويمكنها الاستدلال والتخطيط والتصرف دون الحاجة إلى التدريب على كل احتمال".

هذا ليس مجرد توليد للفيديو. إنه يقترب من شيء أشبه بفهم الفيديو.

لماذا تحتاج ميتا إلى هذا النجاح

لنكن صريحين: لقد كانت ميتا تعاني في سباق الذكاء الاصطناعي.

بينما استحوذت OpenAI على خيال العالم بـ ChatGPT والآن توليد الفيديو الدقيق فيزيائياً في Sora 2، ودفعت جوجل إلى الأمام بـ Veo 3 والتوليف الصوتي الأصلي، ظل مساعد ميتا الذكي... على ما يرام. عملي. لكن ليس ثورياً.

توقيت تطوير مانجو ليس مصادفة. خلال الصيف، خضعت ميتا لإعادة هيكلة كبيرة للذكاء الاصطناعي. تولى وانغ قيادة مختبرات ميتا للذكاء الفائق المنشأة حديثاً، وكانت الشركة في حملة توظيف عدوانية، حيث جلبت أكثر من 20 باحثاً من OpenAI وتوسعت مع أكثر من 50 متخصصاً جديداً في الذكاء الاصطناعي.

عامل ألكساندر وانغ

إذا كنت لا تعرف ألكساندر وانغ، فيجب أن تعرفه. أسس Scale AI في سن 19 وحولها إلى شركة بقيمة 13 مليار دولار تدعم البنية التحتية للبيانات وراء بعض أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدماً في العالم. وجوده على رأس المختبرات يشير إلى أن ميتا لا تكتفي بإلقاء المال على المشكلة. إنهم يجلبون شخصاً يفهم خط أنابيب الذكاء الاصطناعي بالكامل، من وضع علامات البيانات إلى نشر النموذج.

حقيقة أن ميتا استعانت بشخص من خارج الشركة بدلاً من الترقية من الداخل تتحدث كثيراً عن مدى إلحاحها. هذا ليس عملاً كالمعتاد. هذه إعادة ضبط.

ماذا يمكن أن يعني مانجو للمبدعين

هنا تصبح الأمور مثيرة للاهتمام بالنسبة لنا الذين ننشئ المحتوى فعلياً.

إنستغرام وفيسبوك مهيمن عليهما بالفعل الفيديو القصير والطويل. لدى ميتا القدرة على التوزيع. ما ينقصهم هو أدوات الإنشاء التي يتسابق المنافسون لبنائها. تخيل:

إذا حقق مانجو وعده بـ "النموذج العالمي"، فإننا ننظر إلى ذكاء اصطناعي لا يولد إطارات الفيديو فحسب. إنه يفهم ما يحدث في المشهد، ويمكنه الاستدلال حول الفيزياء والأشياء، ويمكنه التلاعب بالمحتوى المرئي بفهم حقيقي.

هذا افتراض كبير. لكن الإمكانات هائلة.

المشهد التنافسي في 2026

بحلول وقت إصدار مانجو في النصف الأول من 2026، سيبدو مشهد فيديو الذكاء الاصطناعي مختلفاً تماماً عما هو عليه اليوم.

ميزة ميتا ليست التفوق التقني. على الأقل ليس بعد. إنها حقيقة أن 3 مليارات شخص يستخدمون منصاتهم يومياً. إذا استطاع مانجو مطابقة جودة Runway Gen-4.5 أو Veo 3، فإن ميزة التوزيع تصبح مدمرة للمنافسين.

رحيل يان لوكون

هناك فيل في الغرفة. أعلن يان لوكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي الأسطوري في ميتا وأحد "آباء التعلم العميق"، مؤخراً عن مغادرته لإطلاق شركته الناشئة الخاصة.

كان لوكون صريحاً بشأن تشككه في نماذج اللغة الكبيرة واعتقاده في الأساليب البديلة للذكاء الاصطناعي. خروجه يثير تساؤلات حول اتجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي في ميتا. هل مانجو يتماشى مع رؤية لوكون، أم أنه يمثل خروجاً عنها؟

لا نعرف بعد. لكن التوقيت ملحوظ.

ما يجب مراقبته

بينما نتجه نحو 2026، إليك الأسئلة الرئيسية:

• ○هل سيتضمن مانجو توليد الصوت الأصلي مثل Kling و Veo 3؟
• ○كيف ستتعامل ميتا مع الإشراف على المحتوى للفيديو المولد بالذكاء الاصطناعي؟
• ○هل سيتم دمج أدوات المبدعين مباشرة في إنستغرام؟
• ○هل يمكن للمختبرات الاحتفاظ بالمواهب بعد رحيل لوكون؟

رأينا

إعلان ميتا عن مانجو مهم ليس بسبب ما يعد به، بل بسبب ما يكشفه عن عقلية الشركة. لقد انتهوا من كونهم متابعين سريعين. إنهم يبنون من الصفر، بقيادة جادة، ويستهدفون نافذة إطلاق تمنحهم الوقت للقيام بذلك بشكل صحيح.

هل سيطيح مانجو بـ Sora 2 أو Veo 3؟ ربما ليس في اليوم الأول. لكن مع 3 مليارات مستخدم والموارد للتكرار بسرعة، تحتاج ميتا فقط إلى الاقتراب. التوزيع يفعل الباقي.

سباق فيديو الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر إثارة للاهتمام.