Meta, compania-mamă a Facebook, testează primul său cip dezvoltat intern pentru antrenarea sistemelor de inteligenţă artificială, marcând un pas important în strategia sa de a reduce dependenţa de furnizori externi precum Nvidia, au declarat două surse pentru Reuters.
Cea mai mare companie de social media din lume a început implementarea limitată a noului cip şi intenţionează să mărească producţia dacă testul se va dovedi un succes, au spus sursele.
Eforturile Meta de a dezvolta cipuri personalizate fac parte dintr-un plan pe termen lung de reducere a costurilor operaţionale uriaşe, în condiţiile în care compania investeşte masiv în AI pentru a stimula creşterea. Meta a estimat cheltuieli totale între 114 miliarde şi 119 miliarde de dolari pentru 2025, dintre care până la 65 de miliarde de dolari vor fi alocaţi infrastructurii AI, notează News.ro.
Un cip dedicat AI, produs de TSMC
Unul dintre informatori a declarat că noul cip al Meta este un accelerator dedicat, ceea ce înseamnă că a fost conceput exclusiv pentru sarcini legate de inteligenţa artificială. Acest lucru îl face mai eficient din punct de vedere energetic decât unităţile grafice integrate (GPU-uri), utilizate în mod obişnuit pentru aceste sarcini.
Meta colaborează cu producătorul taiwanez de cipuri TSMC pentru fabricarea acestui procesor, potrivit aceleiaşi surse.
Testarea a început după ce Meta a finalizat prima fază de producţie a cipului, cunoscută sub numele de ”tape-out”, un moment critic în dezvoltarea de cipuri. Acest proces presupune trimiterea designului iniţial către o fabrică de cipuri pentru producţie. De obicei, un tape-out costă zeci de milioane de dolari şi durează între trei şi şase luni, fără a exista garanţia succesului. În cazul unui eşec, Meta ar trebui să identifice problema şi să reia procesul.
Meta şi TSMC au refuzat să comenteze aceste informaţii.
Programul MTIA: Un drum cu obstacole
Noul cip face parte din seria Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), un proiect cu un istoric dificil. Meta a anulat anterior un cip în aceeaşi etapă de dezvoltare, după ce testele nu au dat rezultate satisfăcătoare.
Cu toate acestea, în 2023, Meta a început să utilizeze un cip MTIA pentru inferenţă, adică pentru rularea sistemelor AI în timp real, de exemplu pentru algoritmii de recomandare ai Facebook şi Instagram.
Executivii Meta şi-au exprimat intenţia de a utiliza cipurile proprii pentru antrenarea AI începând cu 2026, un proces care necesită o putere computaţională semnificativă pentru a învăţa sistemele AI să îndeplinească sarcini complexe. Planul este de a începe cu sistemele de recomandare şi apoi de a extinde utilizarea cipului la produse de AI generativă, cum ar fi chatbot-ul Meta AI.
„Analizăm cum putem antrena sistemele de recomandare şi, în perspectivă, cum să abordăm atât antrenarea, cât şi inferenţa pentru AI generativă”, a declarat Chris Cox, Chief Product Officer la Meta, în cadrul unei conferinţe organizate de Morgan Stanley.
El a descris eforturile de dezvoltare a cipurilor ca fiind un proces „gradual”, dar a menţionat că primul cip MTIA dedicat inferenţei a fost considerat un succes major de către conducerea Meta.
Meta, între cipuri proprii şi dependenţa de Nvidia
Meta a abandonat anterior un cip personalizat pentru inferenţă după ce testele pilot nu au fost convingătoare. În schimb, în 2022, compania a comandat GPU-uri Nvidia în valoare de miliarde de dolari, devenind unul dintre cei mai mari clienţi ai gigantului producător de cipuri.
De atunci, Meta a acumulat o flotă impresionantă de GPU-uri, utilizate pentru antrenarea şi rularea sistemelor AI, inclusiv a modelului de limbaj Llama şi a algoritmilor de recomandare pentru reclame şi conţinut.
Impactul DeepSeek şi volatilitatea pieţei AI
Anul acesta, valoarea GPU-urilor a fost pusă sub semnul întrebării de cercetători din domeniul AI, care se întreabă cât de mult se mai poate progresa prin simpla creştere a puterii de calcul şi a volumului de date utilizate pentru antrenarea modelelor.
Lansarea de la sfârşitul lunii ianuarie a modelelor DeepSeek, un startup chinezesc care optimizează eficienţa computaţională prin utilizarea intensificată a inferenţei, a generat o scădere bruscă a acţiunilor companiilor AI.
În contextul acestui ”şoc DeepSeek”, acţiunile Nvidia au pierdut până la 20% din valoare, deşi ulterior au recuperat cea mai mare parte a terenului pierdut, investitorii pariind că GPU-urile sale vor rămâne standardul industriei pentru AI. Totuşi, îngrijorările legate de tarifele comerciale globale au dus la o nouă scădere a preţului acţiunilor Nvidia.
Editor : B.E.
