Сообщается, что Meta запустит производство собственного чипа Iris в сентябре. Изготовление поручено TSMC — компания стремится снизить зависимость от NVIDIA.

Внутренняя служебная записка Meta, полученная Reuters, показывает, что собственный AI-чип под кодовым названием «Iris» начнёт производиться в сентябре 2026 года. Он разработан совместно с Broadcom, производится TSMC и представляет собой четвёртое поколение чипов серии MTIA, предназначенных для задач AI-вывода в Facebook и Instagram.

(Предыдущий контекст: Meta заключила соглашение на десятки миллиардов долларов с Amazon AWS! Закупила сотни тысяч Graviton5 для борьбы с монополией Nvidia на AI-вычисления) (Дополнительный контекст: OpenAI совместно с Broadcom представила первый AI-чип «Jalapeño», добравшись до цели за 9 месяцев и бросив вызов доминированию Nvidia)

Содержание статьи

Toggle

• Почему не продолжать покупать у Nvidia?
• Что такое Iris на самом деле?
• Гонка вычислительных мощностей: ставка от 7 до 14 гигаватт

Внутренняя служебная записка Meta, полученная Reuters, раскрыла планы гиганта соцсетей перенести «сердце» своей AI-империи из рук Nvidia в собственное производство. В записке указана конкретная дата: сентябрь 2026 года, когда начнётся производство собственного чипа под кодовым названием «Iris». С одной стороны — универсальные GPU, которые Nvidia и AMD продают уже десять лет, с другой — специализированный чип, созданный специально для Facebook и Instagram. Meta выбирает параллельное использование обоих вариантов.

Почему не продолжать покупать у Nvidia?

Ответ кроется в собственном признании Meta: развернуть новейшее поколение GPU в её огромной инфраструктуре «чрезвычайно сложно». Чипы Nvidia — универсальные продукты для всех клиентов мира. Meta нужны заказные модели, точно подходящие под её дата-центры. Это экономит не только закупочную стоимость, но и скрытые расходы на планирование и охлаждение.

Когда масштаб вычислительных мощностей достигает определённого уровня, потери эффективности универсальных решений становятся бесконечно велики, а кастомизация превращается в выгодную альтернативу.

По имеющейся информации, этот путь собственной разработки длился уже пять лет и не был гладким. Проект MTIA (Meta Training and Inference Accelerator), серия собственных ускорителей для обучения и вывода, неоднократно сталкивался с трудностями и отставанием от ожиданий рынка.

В марте этого года Meta впервые публично продемонстрировала Iris и ещё три AI-процессора, что стало первым результатом после пяти лет работы. Внешние закупки и собственная разработка никогда не были выбором «или-или». Meta заявляет, что собственные чипы призваны «дополнить», а не заменить закупки у Nvidia и AMD. Ведь ежедневные задачи соцплатформ — рекомендации, переводы, модерация контента — настолько масштабны, что ни один тип чипов не может справиться в одиночку.

Что такое Iris на самом деле?

Iris — четвёртое поколение чипов серии MTIA, разработанное совместно Meta и крупным производителем чипов Broadcom. Предположительно, производство будет поручено TSMC.

Его основная задача — «вывод» (inference). Проще говоря, это выполнение повседневных вычислений, когда уже обученная AI-модель отвечает на вопросы, выдаёт рекомендации и оценивает контент, а не обучение передовых моделей с нуля.

Другими словами, обучение — это дорогостоящее создание «мозга», а вывод — это ежедневная работа этого мозга. Первое требует астрономических единовременных вложений, второе же — это постоянный, растущий счёт, который выставляется каждую секунду. Рекомендации «Вам может понравиться» в ленте Facebook и Instagram, автоматический перевод, обнаружение нарушающего контента — всё это поддерживается именно такими вычислениями вывода.

Согласно служебной записке, Iris успешно прошёл этап тестирования около шести недель, не показав серьёзных дефектов. Для проекта, который ранее сталкивался с трудностями, это редкий удачный этап, и Meta решила прямо указать сроки массового производства во внутренней записке.

Гонка вычислительных мощностей: ставка от 7 до 14 гигаватт

С другой стороны, Meta планирует развернуть около 7 гигаватт (ГВт) вычислительной инфраструктуры в этом году, а к 2027 году удвоить этот показатель до 14 ГВт. Расходы на AI-инфраструктуру в этом году оцениваются примерно в 145 миллиардов долларов. Ещё более агрессивным является темп: Meta намерена выпускать новый AI-процессор каждые шесть месяцев до 2027 года, что значительно быстрее общеотраслевого стандарта — один раз в год.

Собственная разработка чипов — не единичный случай для Meta. OpenAI уже совместно с Broadcom выпустила собственный чип, Google имеет собственные TPU, Anthropic, по слухам, ведёт переговоры с Samsung о кастомизированных чипах, и даже DeepSeek самостоятельно разрабатывает чип для вывода.

Оборона Nvidia никогда не заключалась в том, что она не может создавать лучшие чипы, а в том, что всем приходится покупать у неё. Но когда Meta, OpenAI и Google начинают заменять вариант «покупки чипов» на «создание собственных», правила этой игры тихо переписываются, хотя никто ещё не поставил все свои ставки на один вариант.