Meta, за чутками, запускає власний чіп Iris у виробництво у вересні, виробництво доручено TSMC, сподіваючись позбутися залежності від NVIDIA.

Отриманий Reuters внутрішній меморандум Meta показує, що власний AI-чіп під кодовою назвою «Iris» планується запустити у виробництво у вересні 2026 року. Він розроблений спільно з Broadcom, виготовлений TSMC, є четвертим поколінням серії MTIA і призначений для завдань AI-логіки на Facebook та Instagram.
(Попередній контекст: Meta витрачає мільярди доларів, щоб зв'язатися з Amazon AWS! Масово закуповує сотні тисяч чіпів Graviton5, щоб протистояти монополії NVIDIA на обчислювальні потужності AI)
(Додатковий контекст: OpenAI разом з Broadcom представляють перший AI-чіп «Jalapeño», за 9 місяців швидко досягнувши мети кинути виклик гегемонії Nvidia)

Зміст статті

Toggle

• Чому не продовжувати купувати у Nvidia?
• Що таке Iris?
• Гонка обчислювальних потужностей: ставка від 7 ГВт до 14 ГВт

Отриманий Reuters внутрішній меморандум Meta розкриває, що цей соціальний гігант планує перенести серце, яке рухає його AI-імперію, з рук Nvidia до власних. Меморандум містить чіткий термін: вересень 2026 року, власний чіп під кодовою назвою «Iris» буде запущено у виробництво. З одного боку — універсальні GPU від Nvidia та AMD, які продаються вже десять років, з іншого — спеціалізовані чіпи, створені саме для Facebook та Instagram. Meta обирає паралельний шлях.

Чому не продовжувати купувати у Nvidia?

Відповідь криється у визнанні Meta: розгортання новітніх GPU в її масштабній інфраструктурі є «надзвичайно складним». Чіпи Nvidia розроблені як універсальна модель для всіх клієнтів світу, а Meta потрібен спеціалізований варіант, який точно підходить під її власні дата-центри. Це економить не лише витрати на закупівлю, але й приховані витрати на планування та охолодження.

Коли масштаб обчислювальних потужностей досягає певного рівня, неефективність універсальних моделей безмежно зростає, і спеціалізація стає вигіднішим вибором.

За наявною інформацією, шлях власних розробок тривав п'ять років і не завжди був гладким. Проєкт MTIA (Meta Training and Inference Accelerator), тобто серія власних чіпів-прискорювачів для навчання та логіки, раніше неодноразово натрапляв на перешкоди та відставав від зовнішніх очікувань.

У березні цього року Meta вперше публічно продемонструвала Iris та три інші AI-процесори, що стало попереднім підсумком після п'яти років роботи. Зовнішні закупівлі та власні розробки ніколи не були вибором «або-або». Meta заявляє, що власні чіпи використовуються для «доповнення», а не заміни закупівель у Nvidia та AMD. Адже соціальні платформи щодня обробляють рекомендації, переклади, модерацію контенту — обсяги настільки величезні, що жоден тип чіпів не в змозі впоратися з усією роботою самостійно.

Що таке Iris?

Iris — це чіп четвертого покоління серії MTIA, спільно розроблений Meta та великим виробником чіпів Broadcom. Очікується, що його виготовленням займеться TSMC.

Його основне завдання зосереджене на «логіці», тобто, простіше кажучи, на щоденних обчисленнях, де вже навчена AI-модель фактично відповідає на запитання, генерує рекомендації та оцінює контент, а не навчає найсучасніші великі моделі з нуля.

Іншими словами, навчання — це витратити величезні кошти, щоб створити мозок, а логіка — це змусити мозок щодня працювати. Перше потребує одноразових астрономічних інвестицій, тоді як друге — це щохвилинний і щосекундний, дедалі більший щоденний рахунок. Рекомендації на кшталт "вам може сподобатися", автоматичний переклад та виявлення порушень у стрічках новин Facebook та Instagram — саме ці обчислення логіки підтримують їх.

Меморандум показує, що Iris успішно пройшов приблизно шеститижневий етап тестування без значних дефектів. Для проєкту, який раніше натрапляв на перешкоди, це рідкісний сприятливий етап, який дозволив Meta сміливо вписати терміни масового виробництва у внутрішній меморандум.

Гонка обчислювальних потужностей: ставка від 7 ГВт до 14 ГВт

З іншого боку, Meta планує цього року розгорнути приблизно 7 ГВт обчислювальної інфраструктури, а до 2027 року подвоїти цей показник до 14 ГВт. Витрати на AI-інфраструктуру цього року оцінюються приблизно в 145 мільярдів доларів. Ще більш вражаючим є темп: Meta планує до 2027 року випускати новий AI-процесор кожні шість місяців, що значно перевищує звичний для галузі темп — один на рік.

Власні чіпи — не унікальний випадок лише для Meta. OpenAI вже співпрацювала з Broadcom для випуску власного чіпа, Google має власні TPU, Anthropic, за чутками, веде переговори з Samsung про кастомні чіпи, навіть DeepSeek самостійно розробляє чіпи для логіки.

Рів (мур) Nvidia ніколи не полягав у тому, що вона не може створити кращий чіп, а в тому, що всі змушені купувати в неї. Але коли Meta, OpenAI та Google починають замінювати опцію «купити чіп» на «створити власний», правила гри тихо змінюються. Проте ніхто ще не поставив усі ставки на одну карту.