Meta(META.US) планирует выпустить четвертое поколение собственных AI-чипов к концу 2027 года, чтобы снизить зависимость от поставщиков, таких как (NVDA.US).

Meta Platforms(META.US) в среду объявила, что компания планирует выпустить четыре поколения собственных искусственных интеллект чипов до конца 2027 года, чтобы поддержать быстро растущие потребности в AI вычислениях и уменьшить зависимость от внешних поставщиков чипов. Этот план также является важной мерой Meta в условиях жесткой и дорогостоящей гонки в области искусственного интеллекта, направленной на разработку аппаратного обеспечения и снижение долгосрочных затрат.

Meta сообщила, что в ближайшие годы будут поэтапно выпущены четыре чипа: MTIA300, MTIA400, MTIA450 и MTIA500, входящие в серию “Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)”. Эти чипы в основном предназначены для поддержки внутренних задач по обучению и выведению AI.

В частности, MTIA300 в настоящее время уже вышел на стадию серийного производства и в основном используется для обучения моделей систем сортировки и рекомендаций; MTIA400 (кодовое название “Iris”) завершил лабораторные испытания и постепенно продвигается к развертыванию. Более продвинутые MTIA450 и MTIA500 (кодовые названия “Arke” и “Astrid” соответственно) ожидаются для массового развертывания в 2027 году.

Вице-президент по инженерии Meta Yee Jiun Song заявил, что эти продукты разрабатываются одновременно, и MTIA450, вероятно, будет выпущен в начале 2027 года, в то время как MTIA500 появится примерно через шесть месяцев после этого.

Song отметил, что скорость развития AI значительно превышает ожидания, что также заставляет ускорять темпы разработки чипов. “Даже за последние два-три месяца скорость развития AI уже поразила многих. Разработка чипов должна идти в ногу с изменениями в нагрузке, поэтому мы постоянно пересматриваем дорожную карту, чтобы гарантировать разработку самых ценных продуктов.”

В последние годы Meta инвестировала огромные средства в область AI, чтобы создать конкурентноспособные большие модели и продукты AI, что также привело к беспрецедентному спросу на вычислительные мощности. В настоящее время Meta по-прежнему закупает большое количество внешних чипов, включая AI-ускорители от Nvidia(NVDA.US) и AMD(AMD.US). Компания недавно объявила, что достигла соглашений о закупке AI-аппаратного обеспечения с обеими компаниями на сумму в несколько сотен миллиардов долларов.

В то же время Meta также ускоряет строительство возможностей по разработке собственных чипов. В прошлом году, из-за недовольства генерального директора Марка Цукерберга темпами внутренней разработки, компания пыталась приобрести южнокорейский стартап AI чипов FuriosaAI за 800 миллионов долларов, но сделка была отклонена. Затем Meta решила приобрести стартап чипов Rivos Inc., расположенный в Санта-Кларе, Калифорния, и наняла более 400 его сотрудников.

Новые человеческие ресурсы помогли команде MTIA Meta продвигать несколько проектов чипов одновременно. Эта команда в основном сосредоточена на разработке более эффективной вычислительной архитектуры для удовлетворения внутренних потребностей Meta, включая систему рекомендаций контента Instagram, алгоритмы сортировки и задачи по генерации AI в больших масштабах.

Руководители Meta заявили, что собственные чипы могут быть оптимизированы для конкретных приложений компании, что повышает эффективность и снижает затраты. “Мы не разрабатываем чипы для общего рынка, поэтому нет необходимости в чрезмерных универсальных функциях,” - заявил Song, - “Удаление ненужных функций может значительно снизить затраты.”

Тем не менее, разработка чипов сама по себе является дорогостоящим и длительным процессом. От разработки до передачи третьим сторонам, обычно производственным мощностям TSMC(TSM.US), требуется обычно десятки миллиардов долларов и годы времени. Song отметил, что команде Meta обычно требуется около двух лет, чтобы продвинуть чип от стадии разработки до стадии серийного производства.

В то же время стратегия чипов Meta все еще сталкивается с вызовами. Ранее СМИ сообщили, что Meta отменила проект своего самого продвинутого AI чипа для обучения, который имел кодовое название “Olympus”, из-за слишком высокой сложности дизайна, и компания переключилась на разработку более упрощенной версии. Meta не прокомментировала эту информацию напрямую, заявив лишь, что компания будет продолжать оценивать и корректировать свою дорожную карту чипов.

Тем не менее, Meta по-прежнему настаивает на продвижении разработки собственных AI процессоров. Главный финансовый директор компании Сюзан Ли недавно на конференции, организованной Morgan Stanley, заявила, что Meta все еще надеется в конечном итоге разработать процессоры, которые можно будет использовать для обучения крупных моделей AI.