ميتا (META.US) تعزز تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها! ستنشرها في مراكز البيانات في النصف الأول من العام المقبل بهدف خفض تكاليف واستهلاك الطاقة للعمليات التحليلية

أفادت منصة智通财经APP أن شركة Meta Platforms (META.US) تخطط لنشر الجيل الجديد من رقائق الذكاء الاصطناعي المطورة داخليًا في مراكز البيانات خلال النصف الأول من عام 2027، وذلك بهدف تقليل استهلاك الطاقة وتكاليف تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال رقائق مخصصة. في الوقت ذاته، التزمت الشركة بتوسيع نطاق نشر هذه الرقائق إلى أكثر من 1 جيجاوات، وأشارت إلى أنه إذا استمر الطلب على الذكاء الاصطناعي بقوة، فسيتسارع وتيرة النشر في المستقبل.

قال نائب رئيس قسم الهندسة في Meta، Yee Jiun Song، في مقابلة، إن الجيل الثالث من المعالجات المطورة داخليًا MTIA 450 قيد الاختبار حاليًا، وتحمل الرقاقة الاسم الرمزي "Arke"؛ أما الجيل التالي MTIA 500 فيحمل الاسم الرمزي "Astrid"، ومن المتوقع أن يكتمل تصميمها خلال حوالي شهر، مع خطط لإدماجها في مراكز البيانات بحلول نهاية عام 2027.

وأوضح Song أن كل جيل من الرقائق المخصصة لدى Meta يتحدى بشكل أكبر من الناحية التقنية بهدف تحقيق أداء أعلى، بما في ذلك تحسين الأداء مقابل وحدة الطاقة والأداء مقابل وحدة التكلفة. وهذا يعني أيضًا أن Meta، في ظل استثماراتها المتزايدة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، تحاول تحسين كفاءة الحوسبة وخفض تكاليف التشغيل طويلة الأجل من خلال تطوير رقائقها الخاصة.

تعاون مع Broadcom في التصميم وTSMC في التصنيع - حجم الانتشار سيتجاوز 1 جيجاوات

تتعاون Meta حاليًا مع Broadcom (AVGO.US) في تطوير رقائق ذكاء اصطناعي مخصصة، بينما تتولى TSMC (TSM.US) عملية الإنتاج. وأشار Song إلى أن Meta تعهدت بنشر رقائق تتجاوز قدرتها 1 جيجاوات خلال 12 شهرًا. وإذا استمر الطلب على الذكاء الاصطناعي بنفس القوة، فستتسارع وتيرة النشر المستقبلية.

دخلت Arke حاليًا مرحلة الاختبار العملي. ففي 1 سبتمبر، سلمت TSMC الدفعة الأولى من 12 شريحة Arke إلى Meta، وكانت الفجوة بين الأداء الفعلي والنتائج التجريبية السابقة بين 2% و3% فقط.

والجدير بالذكر أن هذه المعالجات نجحت بالفعل في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لـMeta، وكذلك نماذج DeepSeek وAlibaba (BABA.US)، مما يُظهر أن رقائق Meta المطورة داخليًا ليست مخصصة فقط لتحسين نماذج الشركة الداخلية، بل قادرة أيضًا على تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي متنوعة.

التخلي عن استراتيجية التدرب والاستدلال معًا - Meta تركز الرقاقات المطورة داخليًا على الاستدلال بالذكاء الاصطناعي

شهدت استراتيجية Meta للرقاقات الذكية المطورة داخليًا تعديلات أيضًا.

كانت الشركة سابقًا تخطط لتطوير رقاقة باسم Olympus للاستخدام في تدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي معًا، لكنها ألغت المشروع جزئيًا لأسباب تتعلق بالتكلفة. بعد ذلك، ركزت Meta تطوير رقائقها بشكل أكبر على الاستدلال بالذكاء الاصطناعي. وذكر Song: "ستصبح هذه هي الرقائق الرئيسية لاستخدامها في الاستدلال العام."

مع استمرار Meta في دمج وظائف الذكاء الاصطناعي في Facebook وInstagram ومنتجات أخرى، ازداد حجم استدعاء النماذج، وارتفعت موارد الحوسبة المطلوبة للاستدلال. لذلك، بالمقارنة مع السعي لتحقيق قدرة معالجة أعلى فقط، أصبح تقليل تكلفة الاستدلال واستهلاك الطاقة لكل عملية أكثر أهمية لـMeta.

وبالتالي، أصبحت استراتيجية تطوير رقائق Meta أكثر وضوحًا، فهي لا تهدف حاليًا لتغطية جميع مهام الحوسبة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي فورًا، بل تركز أولاً على تطوير رقائق مخصصة لأعباء العمل الكبيرة والمتكررة للاستدلال، وذلك من خلال تحسين الأداء لكل واط ولكل دولار بهدف تقليل التكلفة التشغيلية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

تنافس البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يمتد إلى الرقائق المطورة داخليًا - Meta تعتبر أن لديها "خريطة طريق قوية جدًا" للمنتجات

مع استمرار الشركات التكنولوجية الكبرى في زيادة استثماراتها بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، أصبحت الرقائق المطورة داخليًا وسيلة مهمة للتحكم في التكاليف وتحسين كفاءة مراكز البيانات. ويكشف دفع Meta تجاه MTIA 450 وMTIA 500 أن مشروعها للرقائق المطورة داخليًا ينتقل من مرحلة التجريب إلى النشر واسع النطاق.

وفقًا للخطة الحالية، من المقرر أن يدخل MTIA 450، الذي يخضع للاختبار حاليًا، إلى مراكز البيانات في النصف الأول من عام 2027، بينما من المتوقع نشر الجيل التالي MTIA 500 قبل نهاية نفس العام. كما ستواصل الأجيال القادمة تحسين سرعة التشغيل وقدرة التحميل. وصرح Song بأن Meta قد رسمت "خريطة طريق قوية جدًا" للرقائق المخصصة.