Meta इस सितंबर में कस्टम AI चिप्स का उत्पादन शुरू करेगा

Meta इस सितंबर में अपने नवीनतम AI-विशिष्ट चिप्स का उत्पादन शुरू करने की योजना के साथ सिलिकॉन स्वतंत्रता की अपनी खोज को तेज़ कर रहा है। इन-हाउस हार्डवेयर विकसित करके, सोशल मीडिया दिग्गज का लक्ष्य Nvidia और AMD के उच्च-लागत वाले GPUs पर अपनी निर्भरता को कम करना और अगली पीढ़ी के AI वर्कलोड के लिए अपने विशाल बुनियादी ढांचे को अनुकूलित करना है।

Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) का विस्तार

आगामी उत्पादन Meta के Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) कार्यक्रम के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। पारंपरिक मोनोलिथिक चिप डिजाइनों के विपरीत, Meta एक मॉड्यूलर "chiplet" दृष्टिकोण अपना रहा है। यह रणनीति कंपनी को अधिक तेज़ी से सुधार करने, नवीनतम AI वर्कलोड अंतर्दृष्टि और हार्डवेयर प्रौद्योगिकियों को छोटे विकास चक्रों में शामिल करने की अनुमति देती है। यह मॉड्यूलरिटी ऐसे परिदृश्य में महत्वपूर्ण है जहाँ AI मॉडल की आवश्यकताएं लगभग हर महीने बदलती रहती हैं।

आंतरिक रिपोर्टों के अनुसार, इनमें से कम से कम एक नया चिप केवल छह सप्ताह में परीक्षण चरण को सफलतापूर्वक पार कर गया। Meta डिज़ाइन आर्किटेक्चर पर Broadcom के साथ सहयोग कर रहा है, जबकि हाई-एंड मैन्युफैक्चरिंग के लिए Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) का लाभ उठा रहा है। इन चिप्स के लिए सप्लाई चेन पहले से ही मजबूत है, जिसमें RAM के लिए Samsung, स्टोरेज के लिए Sandisk और फाइबर-ऑप्टिक उपकरणों के लिए Sumitomo Electric शामिल हैं।

Nvidia और AMD पर निर्भरता कम करना

जैसे-जैसे AI मॉडल की जटिलता बढ़ रही है, विशेष हार्डवेयर की लागत एक बड़ा पूंजीगत बोझ बन गई है। Meta ने एक आक्रामक खर्च रोडमैप का संकेत दिया है, जिसमें इस वर्ष $125 बिलियन से $145 बिलियन के बीच पूंजीगत व्यय (capital expenditures) का अनुमान लगाया गया है। इस बजट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा Muse Spark श्रृंखला के AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए आवश्यक कंप्यूट क्षमता सुरक्षित करने के लिए समर्पित है।

हालाँकि Meta, AMD Instinct GPUs और अन्य थर्ड-पार्टी हार्डवेयर की अरबों डॉलर की खेप खरीदना जारी रखेगा, लेकिन MTIA चिप्स को विशिष्ट, उच्च-मात्रा वाले कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इनमें रैंकिंग और अनुशंसा एल्गोरिदम (recommendation algorithms) को प्रशिक्षित करना शामिल है—जो Instagram और Facebook की रीढ़ हैं—साथ ही विभिन्न उपभोक्ता अनुप्रयोगों के लिए सामान्य AI इन्फरेंस (inference) भी शामिल है।

सिलिकॉन संप्रभुता (Silicon Sovereignty) की व्यापक दौड़

Meta का यह कदम "सिलिकॉन संप्रभुता" की ओर उद्योग के एक बड़े बदलाव का हिस्सा है। एक एकल प्रमुख चिप प्रदाता का युग अब हाइपरस्केलर्स और AI लैब्स दोनों द्वारा चुनौती दिया जा रहा है। Google और Amazon ने पहले ही सफल कस्टम सिलिकॉन कार्यक्रम स्थापित कर लिए हैं, और अब कथित तौर पर OpenAI और Anthropic भी Broadcom और Samsung जैसे भागीदारों के साथ इसी तरह के रास्तों की तलाश कर रहे हैं।

इस हार्डवेयर को समर्थन देने के लिए, Meta अपने भौतिक बुनियादी ढांचे को भी अभूतपूर्व दर से बढ़ा रहा है। कंपनी की योजना इस वर्ष 7 गीगावाट कंप्यूट क्षमता तैनात करने की है, जिसे अगले वर्ष दोगुना करने की योजना है। कस्टम सिलिकॉन और डेटा सेंटर पावर दोनों में यह भारी निवेश इस वास्तविकता को रेखांकित करता है कि AI का भविष्य अंतर्निहित हार्डवेयर की दक्षता पर निर्भर करेगा।

मुख्य बातें

• मॉड्यूलर हार्डवेयर रणनीति: Meta अपने MTIA कार्यक्रम के लिए चिपलेट-आधारित डिज़ाइन का उपयोग कर रहा है ताकि तेज़ सुधार और विकसित होते AI वर्कलोड के प्रति अनुकूलन क्षमता सुनिश्चित की जा सके।
• रणनीतिक सप्लाई चेन: उत्पादन रोलआउट में एक शक्तिशाली पार्टनर इकोसिस्टम शामिल है, जिसमें डिज़ाइन के लिए Broadcom, फैब्रिकेशन के लिए TSMC और मेमोरी के लिए Samsung शामिल हैं।
• विशाल बुनियादी ढांचा निवेश: Meta $145 बिलियन तक के CAPEX का अनुमान लगाकर और अपनी कंप्यूट तैनाती को दोगुना करके 14 गीगावाट करने की योजना बनाकर खुद को दीर्घकालिक AI प्रभुत्व के लिए तैयार कर रहा है।