Meta, compania-mamă a Facebook, Instagram și WhatsApp, face un pas semnificativ în dezvoltarea tehnologiilor sale, testând primul cip propriu destinat antrenării sistemelor de inteligență artificială. Această inițiativă marchează un moment esențial în strategia gigantului tech, care își propune să își reducă dependența de furnizori externi precum Nvidia și să-și optimizeze costurile operaționale.
Conform unor surse citate de Reuters, Meta a început deja o implementare limitată a acestui nou cip și plănuiește să extindă producția pe scară largă în cazul unui rezultat favorabil al testelor. Această mișcare face parte dintr-un plan pe termen lung de reducere a costurilor de infrastructură, întrucât compania investește masiv în dezvoltarea instrumentelor AI pentru a stimula creșterea și inovația.
Meta a estimat cheltuieli totale pentru 2025 între 114 și 119 miliarde de dolari, din care până la 65 de miliarde de dolari vor fi destinate infrastructurii AI. Noua inițiativă a companiei este astfel o încercare de a gestiona mai eficient aceste costuri ridicate.
Un cip specializat pentru sarcini AI
Cipul dezvoltat de Meta este un accelerator dedicat, ceea ce înseamnă că este proiectat exclusiv pentru a gestiona sarcini AI specifice. Această abordare îl face mai eficient energetic decât unitățile grafice integrate (GPU-uri), utilizate în mod obișnuit pentru astfel de procese.
Compania colaborează cu producătorul taiwanez de cipuri TSMC pentru fabricarea acestui procesor, iar testele au început după finalizarea primei etape de producție, cunoscută sub numele de “tape-out”. Această etapă este esențială în dezvoltarea cipurilor și implică trimiterea unui design inițial într-o fabrică de semiconductori. De obicei, acest proces durează între trei și șase luni și poate costa zeci de milioane de dolari, fără a exista garanția succesului. În cazul unui eșec, Meta va trebui să analizeze problemele și să reia procesul de fabricație.
Cipul recent dezvoltat face parte din seria Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), un program care a avut un început dificil. În trecut, Meta a fost nevoită să renunțe la un cip aflat într-o etapă similară de dezvoltare, dar în 2023 a reușit să implementeze un cip MTIA pentru procesul de inferență. Acesta este utilizat pentru sistemele de recomandare care determină conținutul afișat pe Facebook și Instagram.
Pe termen lung, compania își propune să utilizeze propriile cipuri pentru antrenarea modelelor AI până în 2026. Inițial, acestea vor fi folosite pentru sistemele de recomandare, urmând ca ulterior să fie implementate în produse de inteligență artificială generativă, precum chatbot-ul Meta AI.
Chris Cox, Chief Product Officer al Meta, a declarat că dezvoltarea cipurilor proprii este un proces etapizat, comparând evoluția cu „mersul, târâtul și apoi alergarea”. Deși există încă multe provocări, compania consideră că primul cip de inferență a fost un succes important și speră la rezultate similare cu noul cip de antrenare.
Viitorul Meta în domeniul AI
În ciuda eforturilor sale de a dezvolta hardware propriu, Meta rămâne unul dintre cei mai mari clienți ai Nvidia, investind miliarde de dolari în achiziționarea de GPU-uri pentru antrenarea modelelor AI. Cu toate acestea, valoarea acestor GPU-uri este pusă sub semnul întrebării pe măsură ce cercetătorii în domeniul AI explorează alternative mai eficiente și mai economice.
De exemplu, lansarea unor modele AI low-cost de către startup-ul chinez DeepSeek a evidențiat o tendință de optimizare a eficienței computaționale, bazându-se mai mult pe inferență decât pe scalarea excesivă a modelelor. Această schimbare a dus la scăderi semnificative ale acțiunilor Nvidia la începutul anului 2024, deși ulterior acestea și-au revenit parțial.
În acest context, dezvoltarea cipurilor proprii de către Meta ar putea fi o strategie crucială pentru reducerea dependenței de Nvidia și pentru îmbunătățirea costurilor și eficienței infrastructurii sale AI. Dacă testele actuale se vor dovedi un succes, Meta ar putea deveni un jucător important nu doar în domeniul software-ului AI, ci și în dezvoltarea de hardware specializat.
