Testele inițiale ale Meta se desfășoară într-un cadru limitat, iar compania intenționează să extindă producția în cazul în care rezultatele vor fi pozitive. Cipul, dezvoltat exclusiv pentru sarcini legate de AI, este un accelerator dedicat, ceea ce îl face mult mai eficient energetic decât unitățile grafice integrate (GPU-uri) tradiționale folosite pentru astfel de procese.
Meta colaborează cu TSMC, un producător taiwanez de cipuri
Compania-mamă a Facebook colaborează cu TSMC, un producător taiwanez de cipuri, pentru fabricarea acestui procesor, iar testele au început după finalizarea primei faze de producție, cunoscută sub numele de „tape-out”.
Această fază presupune trimiterea designului cipului către fabrică, un proces costisitor și riscant, care poate dura între trei și șase luni, conform Reuters.
Cipul face parte din seria Meta Training and Inference Accelerator
Cipul face parte din seria Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), un proiect care a întâmpinat dificultăți în trecut. Deși compania a anulat anterior un cip aflat în aceeași etapă de dezvoltare, în 2023 Meta a început să utilizeze cu succes un cip MTIA pentru inferență, care este folosit pentru rularea sistemelor AI în timp real, precum algoritmii de recomandare ai Facebook și Instagram.
Executivii Meta plănuiesc să folosească cipuri proprii pentru antrenarea AI începând din 2026, un proces care necesită o putere computațională semnificativă pentru a învăța sistemele AI să îndeplinească sarcini din ce în ce mai complexe. În prima fază, Meta intenționează să utilizeze cipurile pentru sistemele de recomandare, urmând ca utilizarea lor să fie extinsă și în domeniul AI generativă, cum ar fi chatbot-ul Meta AI.
Deși Meta a avut dificultăți în trecut cu dezvoltarea de cipuri personalizate pentru inferență, compania a fost nevoită să apese pe butonul de „pauză” în 2022 și să se bazeze pe GPU-urile Nvidia. Aceasta a devenit unul dintre cei mai mari clienți ai Nvidia, achiziționând o mare flotă de GPU-uri pentru a sprijini antrenarea și rularea sistemelor AI, inclusiv modelele de limbaj Llama și algoritmii de recomandare pentru reclame și conținut.
Totuși, lansarea unui startup chinezesc numit DeepSeek a adus un șoc pe piața AI, întrebându-se dacă simpla creștere a puterii de calcul și a datelor utilizate pentru antrenarea modelelor AI mai reprezintă soluția optimă.
Deși acțiunile Nvidia au scăzut brusc din cauza acestui „șoc DeepSeek”, investitorii au pariat pe faptul că GPU-urile Nvidia vor rămâne standardul industriei pentru AI, iar prețul acțiunilor a recuperat parțial pierderile. Însă, temerile legate de tarifele comerciale globale au dus la o nouă scădere a prețului acțiunilor Nvidia.
