Meta ستبدأ إنتاج رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة في سبتمبر هذا
تسرع Meta مساعيها لتحقيق الاستقلال في مجال السيليكون من خلال خطط لبدء إنتاج أحدث رقائقها المخصصة للذكاء الاصطناعي في سبتمبر هذا. ومن خلال تطوير أجهزة داخلية، تهدف شركة التواصل الاجتماعي العملاقة إلى تقليص اعتمادها على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) عالية التكلفة من Nvidia وAMD، مع تحسين بنيتها التحتية الضخمة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم.
توسيع نطاق Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)
يمثل الإنتاج المرتقب علامة فارقة في برنامج Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) الخاص بشركة Meta. وبخلاف تصميمات الرقائق التقليدية المتجانسة، تتبنى Meta نهج "chiplet" المعياري. وتسمح هذه الاستراتيجية للشركة بالتطوير بشكل أسرع، ودمج أحدث رؤى أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتقنيات الأجهزة في دورات تطوير أقصر. وتعد هذه المعيارية أمراً بالغ الأهمية في مشهد تتطور فيه متطلبات نماذج الذكاء الاصطناعي شهرياً تقريباً.
وفقاً لتقارير داخلية، نجحت واحدة على الأقل من هذه الرقائق الجديدة في اجتياز مرحلة الاختبار في ستة أسابيع فقط. وتتعاون Meta مع Broadcom في بنية التصميم، بينما تستفيد من Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) للتصنيع عالي المستوى. وتعد سلسلة التوريد لهذه الرقائق قوية بالفعل، حيث تضم Samsung لتوفير ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، وSandisk للتخزين، وSumitomo Electric لمعدات الألياف الضوئية.
تقليل الاعتماد على Nvidia وAMD
مع الانفجار في تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحت تكلفة الأجهزة المتخصصة عبئاً رأسمالياً هائلاً. وقد أشارت Meta إلى خارطة طريق إنفاق هجومية، حيث تتوقع نفقات رأسمالية تتراوح بين 125 مليار دولار و145 مليار دولار هذا العام. ويُخصص جزء كبير من هذه الميزانية لتأمين قدرة الحوسبة المطلوبة لتدريب ونشر سلسلة نماذج الذكاء الاصطناعي Muse Spark.
وبينما ستستمر Meta في شراء شحنات بمليارات الدولارات من وحدات معالجة الرسومات AMD Instinct وأجهزة أخرى من أطراف ثالثة، فقد صُممت رقائق MTIA للتعامل مع مهام محددة وعالية الحجم. وتشمل هذه المهام تدريب خوارزميات التصنيف والتوصية —التي تشكل العمود الفقري لـ Instagram وFacebook— بالإضافة إلى الاستدلال العام للذكاء الاصطناعي لتطبيقاتها الاستهلاكية المختلفة.
السباق الأوسع نحو السيادة في مجال السيليكون
تعد خطوة Meta جزءاً من تحول صناعي أكبر نحو "السيادة في مجال السيليكون". حيث يواجه عصر المورد المهيمن الوحيد للرقائق تحديات من قبل الشركات العملاقة (hyperscalers) ومختبرات الذكاء الاصطناعي على حد سواء. وقد أنشأت Google وAmazon بالفعل برامج ناجحة للسيليكون المخصص، وتفيد التقارير الآن أن OpenAI وAnthropic تستكشفان مسارات مماثلة مع شركاء مثل Broadcom وSamsung.
ولدعم هذه الأجهزة، تعمل Meta أيضاً على توسيع بنيتها التحتية المادية بمعدل غير مسبوق. وتخطط الشركة لنشر 7 جيجاوات من قدرة الحوسبة هذا العام، مع خطط لمضاعفة هذا الرقم العام المقبل. ويؤكد هذا الاستثمار الضخم في كل من السيليكون المخصص وقدرة مراكز البيانات على حقيقة أن مستقبل الذكاء الاصطناعي سيتحدد بناءً على كفاءة الأجهزة الأساسية.
النقاط الرئيسية
- استراتيجية الأجهزة المعيارية: تستخدم Meta تصميماً قائماً على الـ chiplet لبرنامج MTIA الخاص بها للسماح بتكرارات أسرع وقابلية للتكيف مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتطورة.
- سلسلة توريد استراتيجية: يتضمن إطلاق الإنتاج منظومة شركاء كبار، بما في ذلك Broadcom للتصميم، وTSMC للتصنيع، وSamsung للذاكرة.
- استثمار ضخم في البنية التحتية: تضع Meta نفسها في موقع يضمن لها الهيمنة على الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل من خلال توقع نفقات رأسمالية تصل إلى 145 مليار دولار والتخطيط لمضاعفة نشر قدرات الحوسبة إلى 14 جيجاوات.