Meta tự phát triển chip AI, dự kiến triển khai vào nửa đầu năm sau nhằm giảm chi phí và giảm sự phụ thuộc vào Nvidia

Meta đang đẩy nhanh tiến độ triển khai các chip AI tự phát triển, nhằm giảm sự phụ thuộc vào Nvidia và cắt giảm chi phí vận hành trung tâm dữ liệu.

Công ty cho biết, chip tự phát triển thế hệ thứ ba MTIA 450 (mã Arke) sẽ bắt đầu được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu vào nửa đầu năm tới. Sản phẩm thế hệ thứ tư MTIA 500 (mã Astrid) sẽ hoàn thành thiết kế trong khoảng một tháng tới, dự kiến được đưa vào trung tâm dữ liệu vào cuối năm 2027 với quy mô triển khai lớn hơn.

Lộ trình phát triển chip này đánh dấu bước tiến thực chất của Meta trong giảm chi phí hạ tầng AI.

Phó chủ tịch kỹ thuật của Meta, Yee Jiun Song, cho biết so với các sản phẩm hiện tại mà Nvidia xuất xưởng, chip tự phát triển của Meta có hiệu quả cao hơn khi vận hành các mô hình AI, “chính nhờ chúng tôi tự thực hiện khối lượng lớn công việc kỹ thuật”.

Trong 12 tháng tới, cam kết triển khai chip tự phát triển của Meta đã vượt mức điện tương đương 1 gigawatt. Yee Jiun Song cho biết sau đó tốc độ mở rộng sẽ còn được đẩy nhanh hơn, với điều kiện thị trường hoặc nhu cầu AI không sụp đổ.

Tính đến thời điểm bài viết, trong phiên giao dịch thứ Ba, Meta tăng 0,18%, Nvidia tăng 0,74%.

Meta hợp tác với Broadcom cho thiết kế chip, với TSMC phụ trách sản xuất, định hướng tổng thể là giảm sự phụ thuộc vào vị thế dẫn đầu ngành của Nvidia.

Meta công bố kế hoạch nghiên cứu và phát triển chip tự chủ lần đầu vào năm 2023. Sản phẩm thế hệ thứ ba hiện tại đã nhận được 12 mẫu thử đầu tiên từ TSMC vào ngày 1 tháng 9, với sai số giữa hiệu suất thực tế và mô phỏng trong khoảng 2% đến 3%. Trong ngày kiểm thử đầu tiên, đội ngũ kỹ sư đã vận hành thành công mô hình nội bộ của Meta trên chip này.

Yee Jiun Song cho biết, kết quả kiểm tra cho thấy không có sai sót nghiêm trọng trong giai đoạn thiết kế chip, tuy nhiên vẫn cần vài tháng điều chỉnh và tối ưu hóa, đồng thời sản lượng phía TSMC cũng đang tăng dần.

Ông nhấn mạnh, dòng chip này chủ yếu dựa vào bộ nhớ băng thông cao, phục vụ cho các tình huống suy luận phổ thông, thay vì thị trường suy luận siêu tốc yêu cầu độ phản hồi rất cao. “Đây là chip chủ lực của chúng tôi dùng cho suy luận phổ dụng”, ông nói.

Trước đó, Meta từng dự kiến phát triển một chip mã Olympus với mục đích hỗ trợ cả hai giai đoạn huấn luyện và suy luận mô hình AI, dự kiến ra mắt vào 2028 đến 2029.

Tuy nhiên, theo tiết lộ từ Yee Jiun Song, dự án này đã bị hủy bỏ, công ty chuyển sang tập trung vào chip suy luận, trong đó vấn đề chi phí là yếu tố chủ chốt.

“Khi bạn bắt đầu mở rộng quy mô lên mức vài gigawatt, chi phí trở nên tối quan trọng”, ông nói. Ông nhấn mạnh nếu một con chip đảm nhận cả huấn luyện lẫn suy luận mà giá đắt hơn khoảng 30%, thì trong bối cảnh triển khai quy mô lớn, điều đó là “hoàn toàn không thể chấp nhận”.

Meta Superintelligence Labs đang hỗ trợ điều chỉnh tinh vi các chip thông qua việc cung cấp thông tin về nhu cầu mô hình AI trong tương lai, nhằm cải thiện hiệu suất vận hành ở giai đoạn suy luận.

Sau khi hoàn tất phát triển Astrid, Meta cho biết các thế hệ chip tiếp theo sẽ chú trọng nâng cao tốc độ và lưu lượng xử lý, tức số lượng tác vụ AI có thể xử lý trong một đơn vị thời gian. Việc áp dụng công nghệ quang học cũng hứa hẹn cải thiện thêm hiệu năng chip.

“Chúng tôi có lộ trình rất vững chắc”, Yee Jiun Song nói. “Trong vài năm tới, chúng tôi kỳ vọng liên tục tạo ra các chip cạnh tranh với sản phẩm của các nhà cung cấp.”

Phát biểu này thể hiện mong muốn của Meta từng bước làm chủ công nghệ hạ tầng AI cốt lõi thông qua tự phát triển chip, đồng thời thiết lập lợi thế cạnh tranh lâu dài về chi phí và hiệu suất năng lượng.