Meta розгорне власні AI-чіпи в першій половині наступного року, з метою зниження витрат і зменшення залежності від Nvidia.

Meta пришвидшує впровадження власних AI-чіпів, щоб знизити залежність від NVIDIA та скоротити витрати на експлуатацію дата-центрів.

Компанія повідомила, що третє покоління власних чіпів MTIA 450 (кодова назва Arke) почне використовуватись у дата-центрах у першій половині наступного року. Дизайн четвертого покоління MTIA 500 (кодова назва Astrid) буде завершено приблизно через місяць, а його впровадження у ширшому масштабі очікується наприкінці 2027 року.

Ця дорожня карта чіпів означає, що Meta досягла значного прогресу у скороченні витрат на AI-інфраструктуру.

Віце-президент з інженерії Meta Yee Jiun Song зазначив, що власні чіпи працюють з AI-моделями ефективніше, ніж поточна продукція NVIDIA, "саме тому, що переважну частину інженерної роботи ми виконуємо самі".

Упродовж наступних 12 місяців Meta зобов’язалась впровадити власні чіпи із сукупною потужністю понад 1 гігават електроспоживання. За словами Yee Jiun Song, очікується подальше пришвидшення розширення, якщо ринок або попит на AI не зазнають краху.

На момент публікації акції Meta зросли на 0,18% під час торгів у вівторок, а акції NVIDIA піднялися на 0,74%.

Meta співпрацює з Broadcom для розробки чіпів та з TSMC для їх виробництва; загальний напрям — знизити залежність від домінуючої ролі NVIDIA на ринку.

Meta вперше оголосила про плани розробки власних чіпів у 2023 році. Поточне третє покоління чіпів отримало перші 12 зразків від TSMC 1 вересня; реальна продуктивність відрізнялась від прогнозованої на менше ніж 2-3%. У перший день тестування команді інженерів вдалося запустити власну модель Meta на цих чіпах.

Yee Jiun Song заявив, що результати тестування не виявили значних недоліків у дизайні чіпів, проте ще потрібно кілька місяців налаштувань та оптимізації, а виробничі обсяги TSMC постійно зростають.

Він підкреслив, що ця серія чіпів в основному використовує високошвидкісну пам’ять і орієнтована на універсальні завдання інференсу, а не на ринки надшвидкого інференсу із особливо жорсткими вимогами до затримки. "Це наш основний чіп для універсального інференсу", — наголосив він.

Meta раніше планувала розробити чіп під кодовою назвою Olympus, здатний підтримувати як тренування, так і інференс AI-моделей, з орієнтовним запуском у 2028–2029 роках.

Однак, за словами Yee Jiun Song, цей проєкт скасовано — компанія вирішила сфокусуватись на чіпах для інференсу, головно з огляду на економію витрат.

"Коли ти починаєш розгортати тисячі мегават потужностей, вартість стає критично важливою", — пояснив він. Він зауважив, що якщо мікросхема, яка поєднує тренування і інференс, дорожча десь на 30%, у масштабних впровадженнях це стає "абсолютно неприйнятним".

Meta Superintelligence Labs допомагає тонко налаштовувати чіпи відповідно до вимог майбутніх AI-моделей, щоб підвищити ефективність їх роботи в інференсі.

Після завершення розробки Astrid Meta зосередиться на підвищенні обчислювальної потужності та пропускної здатності наступних чіпів — тобто збільшенні кількості AI-завдань, які можна обробити за одиницю часу. Впровадження оптоволоконних технологій також має додатково покращити роботу чіпів.

"У нас дуже зрозуміла дорожня карта", — зазначив Yee Jiun Song. "У найближчі роки ми розраховуємо послідовно створювати чіпи, які зможуть конкурувати з продукцією постачальників".

Ця позиція ілюструє, що Meta прагне поступово отримати ключові технології для AI-інфраструктури за допомогою власних напрацювань у розробці кремнію, водночас забезпечуючи довгострокову перевагу у витратах і енергоефективності.