הפתיח: רכישת Scale AI והקמת Meta Superintelligence Labs
הנקודה המתועדת שממנה בדרך-כלל מתחילים לתארך את הגל הזה היא יוני 2025: Meta הודיעה על השקעה של כ-14.3 מיליארד דולר (בדוחותיה הכספיים נרשמו 13.79 מיליארד דולר) תמורת 49 אחוזים ללא זכויות-הצבעה בחברת תיוג-הנתונים Scale AI, השקעה שכללה גיוס המייסד והמנכ"ל שלה, אלכסנדר וואנג, לתפקיד מנהל-ה-AI הראשי (Chief AI Officer) של Meta. ב-30 ביוני 2025 הכריז מארק צוקרברג רשמית על הקמת Meta Superintelligence Labs (MSL) — יחידה חדשה שוואנג מוביל יחד עם נת פרידמן, מנכ"ל GitHub לשעבר — ושמטרתה המוצהרת לפתח בינה מלאכותית שעולה על יכולת האדם. היחידה גייסה חוקרים מ-OpenAI, מ-Google DeepMind ומ-Anthropic — כלומר מרגע ההקמה עצמה, הסיפור כבר לא היה על Meta לבדה אלא על תנועת-כוח-אדם בין כמה מעבדות מובילות בבת-אחת.
המספרים שדווחו, ומה שמאחוריהם בפועל
סאם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, אמר בפודקאסט Uncapped ביוני 2025 ש-Meta הציעה לכמה מאנשי הצוות שלו "בונוסי-חתימה של 100 מיליון דולר ויותר מזה בתגמול שנתי", והוסיף שאף אחד מהחוקרים הבכירים בצוותו לא קיבל את ההצעות עד לאותו רגע. Meta עצמה דחתה את המסגור: אנדרו בוסוורת', ה-CTO של החברה, אמר בישיבת-עובדים פנימית שדלפה ל-The Verge ש"סאם פשוט לא הוגן כאן" ושלא מדובר בבונוס-חתימה אלא ב"כל מיני דברים שונים". בניתוח שפרסם TechCrunch פורקו החבילות האלה לרכיביהן — שכר-בסיס, הענקת מניות-חסומות מוקדמת, רכיב-חתימה פרוס על כמה שנים, מענקי-שימור ובונוסים על-בסיס-ביצועים — שסכומם הכולל מגיע לכ-100 מיליון דולר על פני ארבע שנים רק בתפקידי-ההנהלה הבכירים ביותר. עם זאת, לפי דיווח נפרד ב-The Register מ-13 ביוני 2025, צוקרברג אישית שלח לפחות לחוקר אחד הצעה של 10 מיליון דולר ומעלה לשנה, ולפי TechCrunch לפחות חוקר אחד קיבל — ודחה — הצעה אמיתית של 18 מיליון דולר מ-Meta, ובחר להצטרף במקום זאת ל-Thinking Machines Lab של מירה מוראטי.
התגובה של שאר התעשייה: לא סיפור של חברה אחת
לפי Fortune, שמייחס את המספר לשמועות בענף, חבילות-התגמול של החוקרים המובילים ב-OpenAI עלו מעל 10 מיליון דולר לשנה; בונוסי-שימור של 2 מיליון דולר ומעלה וחבילות-הון ששוות מעל 20 מיליון דולר דווחו ב-Reuters, אך בהקשר של שימור מול Safe Superintelligence של יליא סוצקבר — לא כתגובה ישירה ל-Meta. Google DeepMind נקטה בטקטיקה שונה: תשלום מלוא-השכר לחוקרים שעוזבים — שישה חודשים בדרך-כלל, ועד שנים-עשר לבכירים — במסגרת הסכמי אי-תחרות ("חופשת-גן") החלים על עובדיה בבריטניה, שבה סעיפים כאלה אכיפים — מהלך שמרחיק אותם מהשוק התחרותי בפועל בלי לגייס אותם בחזרה. חלק מהחוקרים הנחשקים ביותר בחרו במסלול שלישי לגמרי — לא Meta ולא המעבדה המקורית שלהם: יליא סוצקבר, מייסד-שותף לשעבר ב-OpenAI, הקים את Safe Superintelligence (SSI) ומגייס אליה בעצמו; מירה מוראטי, מנכ"לית-טכנולוגיה לשעבר של OpenAI, הקימה את Thinking Machines Lab וקלטה חוקרים שדחו הצעות-ענק מ-Meta. כלומר גם כשהכסף המוצע הוא הגבוה ביותר בתעשייה, הוא לא תמיד המנצח — עדות לכך שמדובר בתחרות רב-ממדית בין כמה שחקנים, לא רק במכרז על מחיר.
כמה זה עולה בפועל, וכמה חוקרים באמת עוזבים
לפי דוח של חברת המחקר SignalFire שמצוטט ב-The Register, שיעור-הנטישה של כוח-אדם ב-AI מ-Meta עמד על 4.3 אחוזים ב-2024 — השני-בגובהו אחרי גוגל (5.4 אחוזים) — בזמן ש-Anthropic החזיקה בשיעור-השימור הגבוה ביותר בין המעבדות המובילות, כ-80 אחוזים ממי שגויסו בין 2021 לתחילת 2023 (אחריה DeepMind עם 78, OpenAI עם 67 ו-Meta עם 64). באותו דיווח מעריך חוקר אחד, על-סמך שיחות בענף, ש-Meta כיוונה את מאמץ-הגיוס שלה לכ-50 עד 100 חוקרי-עילית בלבד ולא לכוח-אדם רחב, ואילו המשקיע דידי דאס מ-Menlo Ventures מסר ש-Meta "מציעה כרגע 2 מיליון דולר ומעלה לשנה" — ועדיין הפסידה מועמדים ל-OpenAI ול-Anthropic. כלומר גם התקציב הגדול ביותר לא מבטיח ניצחון בתחרות הזו על קבוצה קטנה ומצומצמת של חוקרים שנחשבים, לפי המעבדות עצמן, לגורם שמכריע את קצב ההתקדמות למודלים חזקים יותר.
למה זה קורה עכשיו: הימור על צוואר-בקבוק אנושי
ההיגיון שחוזר בדיווחים על מלחמת-הכישרונות הוא שכל אחת מהמעבדות המובילות מאמינה שמספר קטן יחסית של חוקרים — לא כוח-האדם ההנדסי הרחב — הוא שמכריע איזו חברה תגיע ראשונה ליכולות-הדגל הבאות. זו הרחבה של דפוס שכבר התקיים קודם סביב מהנדסי-תוכנה בכירים בתחילת גל ה-LLM, אבל עכשיו ממוקד בקבוצה מצומצמת עוד יותר של חוקרי-על, ועם סכומים גדולים בהרבה: השקעה של 14.3 מיליארד דולר כדי לגייס אדם אחד ואת הצוות סביבו (עסקת Scale AI), הצעות מתועדות של 10 מיליון דולר ומעלה לשנה לחוקר בודד, וחבילות-שימור של Google DeepMind שמעדיפות לשלם על היעדרות מהשוק מאשר להסתכן באובדן-הידע לטובת מתחרה. זו בדיוק התבנית שמגדירה תופעה חוצת-שחקנים: לא חברה אחת מציעה יותר כסף, אלא כמה מעבדות מגיבות זו לזו בזמן-אמת, ומעלות יחד את סף-הכניסה לתגמול בכל התחום.