Meta кидає виклик Nvidia: компанія тестує власний ШІ-чип

Компанія Meta, що володіє Facebook, Instagram та WhatsApp, почала тестування свого першого чипа для навчання штучного інтелекту. Це важливий крок у стратегії компанії, спрямованій на зниження залежності від зовнішніх постачальників, зокрема Nvidia.

Meta тестує власний чип для ШІ – що відомо

За даними джерел, Meta запустила обмежене випробування нового чипа і планує розширити його використання у разі успішного тестування. Розробка власних чипів є частиною довгострокового плану компанії, який має скоротити витрати на інфраструктуру, оскільки Meta активно вкладає кошти у розвиток ШІ. Загальні витрати компанії на 2025 рік оцінюються у $114–119 млрдв, з яких до $65 млрд заплановано саме на штучний інтелект.

Новий чип є спеціалізованим прискорювачем для роботи з ШІ, що робить його енергоефективнішим порівняно з графічними процесорами (GPU), які зазвичай використовують для таких завдань. Виробництвом займається тайванська компанія TSMC.

Перший тестовий зразок Meta отримала після завершення стадії tape-out – це критичний етап у розробці чипів, коли готовий дизайн відправляють на виробництво. Процес коштує десятки мільйонів доларів і займає від трьох до шести місяців, проте не гарантує успіху. У разі невдачі компанія буде змушена доопрацьовувати дизайн і повторювати процедуру.

Досвід Meta у сфері виробництва чипів

Новий чип продовжує серію Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), яку компанія розвиває кілька років. Раніше Meta вже випустила чип для інференсу – процесу виконання ШІ-завдань у реальному часі, наприклад, для рекомендацій у Facebook та Instagram. Компанія планує почати використання власних чипів для навчання ШІ до 2026 року, спочатку у системах рекомендацій, а потім і для генеративного ШІ, такого як чат-бот Meta AI.

Meta вже мала невдалий досвід із власним чипом для інференсу, який не виправдав очікувань, після чого компанія у 2022 році повернулася до замовлення графічних процесорів Nvidia на мільярди доларів. Відтоді Meta залишається одним із найбільших клієнтів Nvidia, використовуючи її GPU для навчання моделей, зокрема рекламних алгоритмів і мовної моделі Llama.

Цього року перспективи використання GPU для масштабування ШІ викликають сумніви серед дослідників. Запуск у січні 2024 року нових малобюджетних моделей від китайського стартапу DeepSeek, які ефективніше використовують ресурси, спричинив тимчасове падіння акцій Nvidia. Хоча компанія повернула більшу частину втрачених позицій, питання подальшого розвитку ШІ залишається відкритим.