Chip AI buatan Meta sendiri akan diterapkan pada paruh pertama tahun depan, bertujuan untuk menurunkan biaya dan mengurangi ketergantungan pada Nvidia.

Meta tengah mempercepat ritme penerapan cip AI hasil pengembangan internal, untuk mengurangi ketergantungan pada Nvidia serta menekan biaya operasional pusat data.

Perusahaan tersebut menyatakan, cip generasi ketiga hasil pengembangan sendiri, MTIA 450 (nama sandi Arke), akan mulai digunakan di pusat data pada paruh pertama tahun depan. Produk generasi keempat, MTIA 500 (nama sandi Astrid), tahap perancangannya akan selesai sekitar satu bulan lagi dan diperkirakan masuk pusat data pada akhir 2027 dengan skala penerapan yang lebih luas.

Peta jalan cip ini menandai kemajuan nyata Meta dalam menurunkan biaya infrastruktur AI.

Wakil Presiden bidang Teknik Meta, Yee Jiun Song, mengatakan bahwa dibandingkan dengan produk yang saat ini dikirimkan Nvidia, cip buatan sendiri lebih efisien dalam menjalankan model AI, "berkat kerja teknik yang kami tangani sendiri dalam jumlah besar."

Dalam 12 bulan ke depan, komitmen penerapan cip hasil pengembangan internal Meta setara dengan konsumsi listrik di atas 1 gigawatt. Yee Jiun Song menyebutkan, setelah itu ekspansi diperkirakan akan semakin dipercepat, asalkan pasar atau permintaan AI tidak mengalami kejatuhan.

Sampai berita ini diturunkan, harga saham Meta naik 0,18% pada perdagangan Selasa, sementara Nvidia naik 0,74%.

Meta bekerja sama dengan Broadcom dalam desain cip dan dengan TSMC untuk urusan manufaktur, dengan tujuan umum untuk mengurangi ketergantungan pada dominasi industri Nvidia.

Meta pertama kali mengumumkan rencana pengembangan cip internal pada tahun 2023. Produk generasi ketiga saat ini telah menerima 12 sampel perdana dari TSMC pada 1 September, dengan perbedaan kinerja aktual dan simulasi berada dalam kisaran 2% hingga 3%. Pada pengujian hari pertama, tim teknik berhasil menjalankan model milik Meta pada cip tersebut.

Yee Jiun Song menyatakan, hasil pengujian menunjukkan bahwa tidak ada cacat signifikan pada tahap desain cip, namun masih diperlukan beberapa bulan untuk penyesuaian dan optimalisasi, sementara produksi TSMC juga terus meningkat.

Ia menekankan, serangkaian cip ini mengandalkan memori ber-bandwidth tinggi, ditujukan untuk skenario inferensi umum, bukan untuk pasar inferensi super cepat yang menuntut respons sangat tinggi. "Ini adalah cip utama kami untuk inferensi umum," ujarnya.

Sebelumnya Meta sempat merencanakan pengembangan cip bernama sandi Olympus, yang ditujukan mendukung tahap pelatihan dan inferensi model AI, dan rencana awalnya akan diluncurkan pada 2028 hingga 2029.

Namun menurut Yee Jiun Song, proyek tersebut kini telah dibatalkan, dan perusahaan beralih fokus ke cip inferensi, dengan faktor biaya sebagai pertimbangan utama.

"Saat Anda mulai melakukan ekspansi besar-besaran hingga kapasitas beberapa gigawatt, biaya menjadi krusial," ujarnya. Ia menambahkan, jika ada cip yang mendukung pelatihan sekaligus inferensi namun harganya sekitar 30% lebih mahal, dalam konteks penerapan besar-besaran hal itu "benar-benar tidak dapat diterima."

Meta Superintelligence Labs saat ini membantu penyempurnaan cip melalui informasi kebutuhan model AI masa depan, demi meningkatkan efisiensi operasional pada tahap inferensi.

Setelah pengembangan Astrid selesai, Meta menyatakan pengembangan selanjutnya akan berfokus pada peningkatan kecepatan pemrosesan dan throughput, yaitu volume tugas AI yang dapat diproses dalam satuan waktu. Penerapan teknologi serat optik juga diharapkan dapat lebih mengangkat kinerja cip.

"Kami memiliki peta jalan yang sangat solid," tutur Yee Jiun Song. "Dalam beberapa tahun ke depan, kami berharap dapat terus menghadirkan cip yang bisa bersaing dengan produk dari para pemasok."

Pernyataan ini mencerminkan keinginan Meta untuk secara bertahap menguasai teknologi inti infrastruktur AI melalui pengembangan silikon internal, sekaligus membangun keunggulan kompetitif jangka panjang dari segi biaya dan efisiensi energi.