Meta начнет производство собственных ИИ-чипов в этом сентябре

Meta ускоряет стремление к кремниевой независимости, планируя начать производство своих новейших специализированных ИИ-чипов уже в этом сентябре. Разрабатывая собственное оборудование, гигант социальных сетей стремится снизить зависимость от дорогостоящих GPU от Nvidia и AMD, одновременно оптимизируя свою массивную инфраструктуру для рабочих нагрузок ИИ следующего поколения.

Масштабирование Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)

Предстоящее производство станет важной вехой для программы Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). В отличие от традиционных монолитных архитектур чипов, Meta внедряет модульный подход на основе «чиплетов» (chiplets). Эта стратегия позволяет компании быстрее проводить итерации, внедряя последние данные о рабочих нагрузках ИИ и новые аппаратные технологии в более короткие циклы разработки. Такая модульность критически важна в условиях, когда требования к моделям ИИ меняются почти ежемесячно.

Согласно внутренним отчетам, как минимум один из этих новых чипов успешно прошел этап тестирования всего за шесть недель. Meta сотрудничает с Broadcom над архитектурой дизайна, используя мощности Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) для высокотехнологичного производства. Цепочка поставок для этих чипов уже сформирована и включает Samsung (оперативная память), Sandisk (накопители) и Sumitomo Electric (оптоволоконное оборудование).

Снижение зависимости от Nvidia и AMD

По мере взрывного роста сложности моделей ИИ стоимость специализированного оборудования становится огромным бременем для капитала. Meta обозначила агрессивный план расходов, прогнозируя капитальные затраты в размере от 125 до 145 миллиардов долларов в этом году. Значительная часть этого бюджета выделена на обеспечение вычислительных мощностей, необходимых для обучения и развертывания серии моделей ИИ Muse Spark.

Хотя Meta продолжит закупать многомиллиардные партии GPU AMD Instinct и другого стороннего оборудования, чипы MTIA предназначены для выполнения специфических, высокообъемных задач. К ним относятся обучение алгоритмов ранжирования и рекомендаций — основы Instagram и Facebook, — а также общий ИИ-инференс для различных потребительских приложений.

Глобальная гонка за кремниевый суверенитет

Шаг Meta является частью более масштабного отраслевого сдвига в сторону «кремниевого суверенитета». Эпоха одного доминирующего поставщика чипов ставится под сомнение как гиперскейлерами, так и лабораториями ИИ. Google и Amazon уже запустили успешные программы по разработке собственного кремния, и теперь, по сообщениям, OpenAI и Anthropic изучают аналогичные пути с такими партнерами, как Broadcom и Samsung.

Чтобы обеспечить работу этого оборудования, Meta также масштабирует свою физическую инфраструктуру беспрецедентными темпами. Компания планирует развернуть 7 гигаватт вычислительной мощности в этом году, а в следующем — удвоить этот показатель. Эти масштабные инвестиции как в собственный кремний, так и в мощности центров обработки данных подчеркивают реальность: будущее ИИ будет зависеть от эффективности базового аппаратного обеспечения.

Основные выводы

  • Модульная аппаратная стратегия: Meta использует дизайн на основе чиплетов для своей программы MTIA, что позволяет быстрее проводить итерации и адаптироваться к меняющимся рабочим нагрузкам ИИ.
  • Стратегическая цепочка поставок: Развертывание производства задействует экосистему мощных партнеров, включая Broadcom (проектирование), TSMC (производство) и Samsung (память).
  • Масштабные инвестиции в инфраструктуру: Meta готовится к долгосрочному доминированию в сфере ИИ, прогнозируя капитальные затраты (CAPEX) до 145 миллиардов долларов и планируя удвоить развертывание вычислительных мощностей до 14 гигаватт.