Meta(META.US)Pengembangan chip tingkat tinggi sendiri dihentikan, memperluas kerja sama dengan Nvidia dan AMD

Menurut orang dalam yang mengetahui, Meta Platforms (META.US) mengalami tantangan selama pengembangan chip AI internal, dan telah menghentikan penggunaan solusi chip tercanggih mereka, beralih ke versi yang lebih sederhana. Minggu lalu, karena kesulitan teknis dalam proses desain chip, perusahaan secara resmi membatalkan proyek pengembangan chip pelatihan model AI tercanggih yang sedang berlangsung. Laporan juga menunjukkan bahwa Meta telah menyampaikan kepada karyawan divisi infrastruktur kecerdasan buatan tentang rencana terbaru penyesuaian jalur teknologi ini minggu lalu.

Keputusan Meta untuk meninggalkan pengembangan chip sendiri mengungkapkan tantangan umum yang dihadapi berbagai perusahaan saat mencoba merancang chip AI yang mampu bersaing dengan penguasa pasar, Nvidia (NVDA.US).

Penyesuaian jalur chip Meta ini mengikuti kerjasama baru yang dicapai dengan AMD (AMD.US), Nvidia, dan Google (GOOGL.US) dari Alphabet. Menurut laporan, perusahaan telah menandatangani perjanjian bernilai miliaran dolar untuk menyewa chip AI dari Google.

Awal minggu ini, AMD mengumumkan kerjasama dengan Meta untuk menempatkan hingga 6 gigawatt chip AMD Instinct, guna mendukung kekuatan komputasi infrastruktur AI generasi berikutnya. Selain itu, awal bulan ini, Meta juga mencapai kesepakatan strategis “lintas generasi” dengan Nvidia, berjanji untuk melakukan deployment besar-besaran chip Nvidia di pusat data mereka.

Chip AI yang dikembangkan secara mandiri oleh Meta termasuk dalam rangkaian proyek Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Tujuan utama dari langkah ini adalah menurunkan biaya operasional jangka panjang melalui integrasi vertikal kemampuan desain chip, serta memperkuat kendali atas infrastruktur pusat data secara mandiri.

Dalam hal ini, juru bicara Meta menyatakan, “Kami terus berinvestasi dalam membangun portofolio pasokan chip yang beragam untuk memenuhi kebutuhan bisnis, di mana pengembangan lini produk MTIA merupakan arah strategis penting. Tahun ini, kami akan mengungkapkan lebih banyak perkembangan dan rencana implementasi terkait lini produk ini.”

Menurut laporan, Meta telah menghentikan penggunaan versi generasi kedua dari chip pelatih yang diberi kode nama Iris, dan proyek pengembangan chip pelatih yang lebih canggih, Olympus, juga telah dihentikan.

Seorang sumber internal yang terlibat dalam pengembangan chip Meta mengungkapkan bahwa secara umum, perusahaan bersikap hati-hati terhadap rencana untuk mengembangkan chip yang mampu bersaing dengan performa chip Nvidia, karena kekhawatiran utama adalah adanya risiko penundaan proyek atau kebutuhan untuk melakukan desain ulang. Ia menambahkan bahwa laporan terkait menunjukkan bahwa pengembangan chip semacam ini membutuhkan pembentukan tim insinyur besar yang bertanggung jawab atas desain, debugging, dan pengendalian konsumsi daya. Jika masalah konsumsi daya tidak dapat diatasi secara efektif, chip buatan sendiri ini mungkin tidak memiliki nilai untuk digunakan saat dibandingkan dengan produk Nvidia yang matang.

Chip pelatihan Iris menggunakan arsitektur komputasi Single Instruction Multiple Data (SIMD). Arsitektur ini relatif mudah dirancang oleh insinyur hardware, tetapi menimbulkan tantangan pemrograman yang signifikan bagi insinyur software saat melatih model AI. Laporan mengungkapkan bahwa Olympus menggunakan arsitektur Single Instruction Multiple Thread (SIMT) yang berasal dari sumber yang sama dengan chip AI Nvidia—meskipun arsitektur ini memudahkan pemrograman bagi insinyur software, namun menuntut keahlian teknis yang lebih tinggi dari sisi desain hardware.

Arsitektur SIMT yang dipromosikan Nvidia karena menawarkan fleksibilitas lebih tinggi dan lebih cocok untuk kebutuhan pelatihan model AI modern, telah menarik minat banyak perusahaan teknologi. Meta awalnya berencana menyelesaikan desain chip Olympus paling cepat pada kuartal keempat tahun 2026. Namun, laporan menambahkan bahwa dari tahap awal pengembangan hingga produksi massal biasanya membutuhkan waktu sembilan bulan atau lebih, yang berarti waktu produksi massal yang sebenarnya bisa tertunda lebih jauh lagi.

Komponen inti dari Olympus yang bertanggung jawab untuk komputasi AI—yaitu Graphics Processing Unit (GPU)—sebelumnya direncanakan menggunakan desain dari Rivos, startup chip yang diakuisisi Meta tahun lalu. Menurut laporan, Rivos mengklaim GPU mereka mampu menjalankan kode perangkat lunak CUDA Nvidia secara efisien—kode ini adalah kerangka kerja perangkat lunak utama untuk pelatihan dan menjalankan model AI saat ini.

Laporan juga menunjukkan bahwa awalnya Meta berencana menggunakan Olympus untuk membangun kluster server besar, tetapi para eksekutif perusahaan menganggap bahwa langkah ini berisiko terhadap pelatihan model baru, terutama dalam situasi di mana mereka harus bersaing ketat dengan OpenAI dan Google.

Secara spesifik, perangkat lunak pelatihan yang mendukung chip ini sudah tidak stabil jika dibandingkan dengan produk Nvidia, dan desain Olympus yang kompleks dapat semakin menghambat produksi massalnya. Oleh karena itu, Meta saat ini berencana melanjutkan penggunaan chip pelatihan dari produsen lain yang perangkat lunaknya lebih matang dan andal, serta mampu mendukung kebutuhan pelatihan model AI secara lebih baik.