Meta sẽ bắt đầu sản xuất chip AI tùy chỉnh vào tháng 9 này

Meta đang đẩy nhanh nỗ lực hướng tới sự độc lập về silicon với kế hoạch bắt đầu sản xuất các dòng chip chuyên dụng cho AI mới nhất vào tháng 9 này. Bằng cách tự phát triển phần cứng, gã khổng lồ mạng xã hội này đặt mục tiêu cắt giảm sự phụ thuộc vào các dòng GPU đắt đỏ từ Nvidia và AMD, đồng thời tối ưu hóa cơ sở hạ tầng khổng lồ của mình cho các khối lượng công việc AI thế hệ tiếp theo.

Mở rộng Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)

Việc sản xuất sắp tới đánh dấu một cột mốc quan trọng cho chương trình Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) của Meta. Khác với các thiết kế chip nguyên khối (monolithic) truyền thống, Meta đang áp dụng phương pháp "chiplet" dạng mô-đun. Chiến lược này cho phép công ty lặp lại quy trình cải tiến nhanh hơn, tích hợp các hiểu biết mới nhất về khối lượng công việc AI và các công nghệ phần cứng vào các chu kỳ phát triển ngắn hơn. Tính mô-đun này đóng vai trò then chốt trong bối cảnh các yêu cầu về mô hình AI thay đổi gần như hàng tháng.

Theo các báo cáo nội bộ, ít nhất một trong số các chip mới này đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm thành công chỉ trong sáu tuần. Meta đang hợp tác với Broadcom về kiến trúc thiết kế, đồng thời tận dụng Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) để sản xuất cao cấp. Chuỗi cung ứng cho các chip này đã rất vững chắc, bao gồm Samsung cung cấp RAM, Sandisk cung cấp bộ nhớ lưu trữ và Sumitomo Electric cung cấp thiết bị cáp quang.

Giảm sự phụ thuộc vào Nvidia và AMD

Khi độ phức tạp của các mô hình AI bùng nổ, chi phí cho phần cứng chuyên dụng đã trở thành một gánh nặng vốn khổng lồ. Meta đã phát tín hiệu về một lộ trình chi tiêu quyết liệt, dự kiến chi tiêu vốn (CAPEX) trong khoảng từ 125 tỷ đến 145 tỷ USD trong năm nay. Một phần đáng kể của ngân sách này được dành để đảm bảo năng lực tính toán cần thiết nhằm huấn luyện và triển khai dòng mô hình AI Muse Spark.

Mặc dù Meta sẽ tiếp tục mua các lô hàng GPU AMD Instinct trị giá hàng tỷ đô la và các phần cứng từ bên thứ ba khác, nhưng các chip MTIA được thiết kế để xử lý các tác vụ cụ thể với khối lượng lớn. Chúng bao gồm việc huấn luyện các thuật toán xếp hạng và đề xuất — xương sống của Instagram và Facebook — cũng như suy luận AI (inference) tổng quát cho các ứng dụng tiêu dùng khác nhau của hãng.

Cuộc đua rộng lớn hơn vì chủ quyền silicon

Động thái của Meta là một phần trong sự chuyển dịch lớn hơn của ngành hướng tới "chủ quyền silicon". Kỷ nguyên của một nhà cung cấp chip thống trị duy nhất đang bị thách thức bởi cả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscalers) và các phòng thí nghiệm AI. Google và Amazon đã thiết lập thành công các chương trình silicon tùy chỉnh, và hiện tại OpenAI và Anthropic được cho là cũng đang khám phá các con đường tương tự với các đối tác như Broadcom và Samsung.

Để hỗ trợ phần cứng này, Meta cũng đang mở rộng cơ sở hạ tầng vật lý với tốc độ chưa từng có. Công ty có kế hoạch triển khai 7 gigawatt năng lực tính toán trong năm nay, với kế hoạch tăng gấp đôi con số đó vào năm tới. Khoản đầu tư khổng lồ vào cả silicon tùy chỉnh và năng lượng trung tâm dữ liệu này nhấn mạnh thực tế rằng tương lai của AI sẽ được quyết định bởi hiệu suất của phần cứng nền tảng.

Các điểm chính cần lưu ý

• Chiến lược phần cứng dạng mô-đun: Meta đang sử dụng thiết kế dựa trên chiplet cho chương trình MTIA của mình để cho phép lặp lại nhanh hơn và khả năng thích ứng với các khối lượng công việc AI đang không ngừng phát triển.
• Chuỗi cung ứng chiến lược: Việc triển khai sản xuất có sự tham gia của một hệ sinh thái đối tác tầm cỡ, bao gồm Broadcom về thiết kế, TSMC về chế tạo và Samsung về bộ nhớ.
• Đầu tư cơ sở hạ tầng khổng lồ: Meta đang định vị mình để thống trị AI trong dài hạn bằng cách dự kiến chi tới 145 tỷ USD vốn đầu tư (CAPEX) và lên kế hoạch tăng gấp đôi việc triển khai tính toán lên 14 gigawatt.