Meta випробовує роботів у дата-центрах — і виявляє межі AI-автоматизації

Meta переносить автоматизацію штучним інтелектом із програмного забезпечення у фізичний світ. Компанія випробовує роботів усередині дата-центрів, доручаючи їм повторювані операції з обладнанням, і водночас розглядає масштабніший план перебудови всієї роботи навколо AI.

Економічний стимул очевидний: у 2026 році Meta планує витратити щонайменше $130 млрд на AI-інфраструктуру та чипи, а за іншими оцінками — до $145 млрд. 2 9 Проте перші результати роботизованих випробувань показують, чому автоматизація поки що не означає швидкого зникнення потреби у кваліфікованих працівниках дата-центрів.

Що саме роблять роботи Meta

За даними журналістів, які поспілкувалися з нинішніми та колишніми працівниками, знайомими з проєктами, Meta тестувала роботів і супутнє обладнання компаній Watney Robotics, Kinova та ABB. Випробування проводилися, зокрема, на об’єктах в Алтуні, штат Айова, та Нью-Олбані, штат Огайо.

Серед завдань, які доручають машинам або розглядають для них:

• підключення та заміна мережевих кабелів;
• вимкнення й повторне ввімкнення серверів;
• відключення живлення обладнання;
• натискання фізичних кнопок перезапуску;
• інші повторювані дії, які зазвичай виконують техніки дата-центрів. 9

Це вузькоспеціалізовані операції з передбачуваною послідовністю кроків. Саме тому вони є реалістичнішою ранньою ціллю для роботизації, ніж монтаж, діагностика та ремонт складної інфраструктури великого AI-дата-центру.

Один зі співробітників припустив, що успішний робот для заміни кабелів у перспективі зможе виконувати до 80% роботи деяких техніків. Однак це оцінка потенційного охоплення завдань, а не доказ того, що роботи вже виконують 80% такої роботи. 9

Роботи поки що далекі від автономності

Йдеться не про повністю автономні дата-центри. За повідомленнями, машини працюють повільніше за людей, потребують нагляду та заряджання і використовують відносно прості системи камер із чорно-білим зображенням.

Вони також не можуть виконувати складні монтажні операції — наприклад, прокладати щільну кабельну інфраструктуру, необхідну для систем Nvidia GB300.

Ця різниця принципова. Робот, здатний повторювати стандартизовану процедуру підключення кабелю або перезапуску, справді може скоротити обсяг рутинної роботи. Але це не означає, що він замінить людей, які вирішують, як діяти в разі непередбачуваної несправності, координують складне розгортання обладнання або працюють із потужними електричними та обчислювальними системами.

Довгострокові плани Meta щодо роботів ширші за просте натискання кнопок. Керівництво роботизованого напряму компанії називало серед можливих застосувань швидше реагування на інциденти, моніторинг навколишнього середовища та профілактичне обслуговування дата-центрів.

Це вказує на поступову модель: роботи беруть на себе дедалі більше стандартизованих дій, тоді як люди контролюють процес, працюють із винятками та виконують складні операції.

Meta все ще потребує фахівців дата-центрів

Випробування роботів відбуваються паралельно із заявленими Meta інвестиціями у навчання та найм працівників, які будують і обслуговують дата-центри. Компанія пояснювала, що стрімке розширення AI-інфраструктури створило дефіцит кваліфікованих кадрів, тому їй потрібні не просто менші штати, а більше працівників із відповідною експертизою. 15

На перший погляд, це суперечить автоматизації. Насправді обидві стратегії можуть існувати одночасно. Найм фахівців допомагає закрити нагальну нестачу кадрів, а роботи потенційно дають кожному спеціалісту змогу контролювати більший обсяг інфраструктури.

У такому сценарії робот стає не повною заміною техніка, а інструментом розширення його можливостей — передусім для повторюваної роботи, яка забирає час, але не потребує складних рішень.

Як роботизація пов’язана з Project OT

Фізична автоматизація відображає те саме масштабніше питання, що й Project OT — запропонований Meta план «організаційної трансформації» (Organization Transformation). У внутрішньому плануванні компанія розглядала «AI native» — організацію, де AI-агенти виконували б роботу тисяч працівників, а менші людські команди контролювали автоматизовані процеси. Для деяких команд розглядали скорочення чисельності до 60%. 1 6

У початковому вигляді план не був реалізований. Зрештою Meta звільнила близько 8 000 працівників, а заплановану на листопад другу загальнокорпоративну хвилю скорочень скасували незадовго до початку першої. 7

За повідомленнями, на рішення відмовитися від початкового масштабу плану вплинули спротив працівників і невтішні дані: AI-системи не забезпечили очікуваного зростання продуктивності. 1 3 Meta називала Project OT не остаточним планом для всіх команд, а сценарієм для планування. 2

Ця історія важлива і для роботизованої програми. Питання не в тому, чи прагне Meta автоматизації — це очевидно. Складніше з’ясувати, чи здатні технології забезпечити надійний приріст продуктивності в реальних умовах, де нестандартні відмови та вимоги безпеки не менш важливі за швидкість виконання типових операцій.

Чому Meta вигідно автоматизувати дата-центри

Масштаб інфраструктурних витрат робить навіть помірне підвищення ефективності стратегічно цінним. У другому кварталі 2026 року капітальні витрати Meta сягнули $31,1 млрд. Основними напрямами стали сервери, дата-центри та мережева інфраструктура. 14

Компанія також заявила, що планує інвестувати щонайменше $130 млрд в AI-інфраструктуру та чипи протягом року, тоді як інші повідомлення оцінювали повний діапазон річних витрат у $130–145 млрд. 2 9

У міру розширення фізичної мережі витрати на персонал стають лише частиною масштабнішого операційного виклику. Якщо роботи стануть достатньо надійними та економічно виправданими, вони можуть:

• стабільно виконувати типові операції;
• звільнити фахівців від повторюваних завдань;
• прискорити реагування на інциденти;
• дозволити обмеженій кількості техніків контролювати більше обладнання;
• зменшити частину довгострокових операційних витрат.

Але великі капіталовкладення одночасно підвищують вимоги до результату. Дорогий, повільний робот, якого складно контролювати і який не вміє працювати з винятками, може додати складності, а не прибрати її. Ціна помилки також висока, коли обладнання підтримує масштабні AI-навантаження.

Найімовірніша модель — співпраця людей і машин

Наявні дані дають підстави для обережнішого висновку, ніж твердження, що «роботи замінюють техніків дата-центрів». Meta перевіряє, чи можна автоматизувати стандартизовані фізичні дії, а її ширша AI-стратегія прагне перебудувати інтелектуальну працю навколо менших команд і автоматизованих агентів.

Поки що ці амбіції обмежені практичною продуктивністю. Роботи, за повідомленнями, потребують людського нагляду і не здатні виконувати найскладніші кабельні роботи. Project OT також скоротили після того, як очікуваний приріст продуктивності не підтвердився на потрібному рівні. 1 3

Тож найближчим часом найреалістичнішим видається гібридний підхід: роботи виконують повторювані завдання, AI-програми координують або доповнюють робочі процеси, а кваліфіковані техніки відповідають за складний монтаж, безпеку, діагностику та нестандартні ситуації. Масштаб витрат Meta створює потужний стимул продовжувати цей пошук, але досвід із власною трансформацією робочої сили показує: автоматизацію потрібно перевіряти в реальній експлуатації, а не лише на папері.