Meta (META.US) zwiększa inwestycje w autorskie chipy AI! W przyszłym roku wdroży je do centrów danych, dążąc do obniżenia kosztów inferencji oraz zużycia energii

Aplikacja Zhitong Finance informuje, że Meta Platforms (META.US) planuje wdrożyć nową generację autorskich chipów sztucznej inteligencji w swoich centrach danych w pierwszej połowie 2027 roku, mając na celu obniżenie zużycia energii i kosztów operacyjnych modeli AI poprzez niestandardowe rozwiązania sprzętowe. Jednocześnie firma zobowiązała się do wdrożenia tych chipów na skalę ponad 1 gigawata i zadeklarowała, że tempo implementacji może zostać jeszcze bardziej przyspieszone, jeśli zapotrzebowanie na AI pozostanie wysokie.

Wiceprezes Meta ds. inżynierii, Yee Jiun Song, w wywiadzie poinformował, że trzecia generacja autorskiego procesora AI, MTIA 450, jest obecnie w fazie testów; kodowa nazwa tego chipu to „Arke”. Kolejna generacja, MTIA 500, nosi kodową nazwę „Astrid” i ma zakończyć projektowanie za około miesiąc, z planowanym wdrożeniem w centrach danych przed końcem 2027 roku.

Song zaznaczył, że każda generacja autorskich chipów Meta stawia czoła coraz większym wyzwaniom technologicznym w zamian za wyższą wydajność, w tym lepszą wydajność energetyczną i kosztową na jednostkę. Oznacza to, że Meta, w kontekście rosnących inwestycji w infrastrukturę AI, dąży do zwiększenia efektywności obliczeniowej poprzez autorskie chipy i obniżenia długoterminowych kosztów operacyjnych.

Współpraca z Broadcom nad projektem, TSMC jako wykonawca – wdrożenie przekroczy 1 gigawat

Meta współpracuje obecnie z Broadcom (AVGO.US) nad opracowaniem niestandardowych chipów AI, których produkcję powierza TSMC (TSM.US). Song ujawnił, że Meta zobowiązała się wdrożyć chipy na skalę przekraczającą 1 gigawat w ciągu 12 miesięcy. Jeśli zapotrzebowanie na AI pozostanie wysokie, firma przewiduje, że tempo wdrożeń jeszcze się zwiększy.

Obecnie chip Arke znajduje się w fazie testów. 1 września Meta otrzymała pierwszą partię 12 chipów Arke od TSMC, a różnica między ich rzeczywistą wydajnością a wynikami symulacji wyniosła jedynie 2–3%.

Warto podkreślić, że procesory te już pomyślnie uruchomiły własne modele AI Meta, a także modele DeepSeek i Alibaba (BABA.US), pokazując, że autorskie chipy Meta nie są zoptymalizowane wyłącznie pod kątem wewnętrznych modeli, ale posiadają zdolność obsługi różnych modeli AI.

Rezygnacja z podejścia „trening i inferencja” — Meta koncentruje się na inferencji AI

Strategia Meta dotycząca autorskich chipów AI również uległa zmianie.

Firma wcześniej planowała opracowanie chipu o nazwie Olympus, który miał służyć zarówno do trenowania, jak i inferencji modeli AI, jednak projekt ten został anulowany częściowo z powodu kosztów. Następnie Meta skoncentrowała się na chipach dedykowanych inferencji AI. Song powiedział: „Te chipy staną się podstawą dla naszych zastosowań inferencji ogólnej.”

Wraz z ciągłą integracją funkcji AI w Facebook, Instagram i innych produktach Meta, liczba wywołań modeli stale rośnie, co zwiększa zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe do inferencji. Dlatego, zamiast skupiać się jedynie na wyższej mocy obliczeniowej, dla Meta coraz większe znaczenie mają obniżenie kosztów i zużycia energii przy każdej inferencji AI.

Strategia dotycząca autorskich chipów AI w Meta wyraźnie ukierunkowuje się na budowanie dedykowanych chipów dla dużych, powtarzalnych obciążeń inferencyjnych, zwiększając wydajność na wat i na dolar oraz obniżając całkowite koszty operacyjne infrastruktury AI, zamiast próbować od razu pokryć wszystkie zadania obliczeniowe AI.

Konkurencja w zakresie infrastruktury AI obejmuje autorskie chipy – Meta deklaruje „bardzo solidną” ścieżkę rozwoju produktowego

W związku z rosnącymi inwestycjami największych firm technologicznych w infrastrukturę AI, autorskie chipy są coraz ważniejszym narzędziem kontroli kosztów i zwiększania efektywności centrów danych. Działania Meta związane z rozwojem MTIA 450 i MTIA 500 pokazują, że autorski projekt chipowy przechodzi z etapu testowego do wdrożenia na dużą skalę.

Zgodnie z planami testowany obecnie MTIA 450 zostanie wdrożony w centrach danych w pierwszej połowie 2027 roku, natomiast następna generacja, MTIA 500, może zostać wdrożona przed końcem 2027 roku, a przyszłe generacje mają oferować jeszcze wyższą szybkość i przepustowość. Song zaznaczył, że Meta opracowała „bardzo solidną ścieżkę rozwoju” dla swoich niestandardowych chipów.