Meta đã khởi động triển khai nhỏ AI Chip trong nhà khi công ty nhằm mục đích giảm chi phí cơ sở hạ tầng khổng lồ;Băng đầu tiên thành công bằng công nghệ TSMC

Chi phí hạ tầng AI của Meta dự kiến sẽ tăng lên 65 tỷ USD, với tổng chi phí ước tính từ 114 đến 119 tỷ USD. Để giảm bớt chi phí này, Meta đã bắt đầu phát triển chip AI tự sản xuất và có báo cáo cho thấy công ty đã có tiến triển trong lĩnh vực này. Dự kiến, một đợt triển khai nhỏ chip silicon sẽ diễn ra trong tương lai, giúp Meta giảm phụ thuộc vào NVIDIA và các GPU đắt đỏ cho việc đào tạo trí tuệ nhân tạo.

Sau một khởi đầu khó khăn, bao gồm việc ngừng dự án, các giám đốc Meta hy vọng rằng AI nội bộ có thể được sử dụng cho mục đích đào tạo vào năm 2026. Kế hoạch triển khai nhỏ có thể dẫn đến việc sử dụng quy mô lớn nếu tất cả các thử nghiệm diễn ra suôn sẻ. Theo các nguồn tin chưa tiết lộ, Reuters báo cáo rằng chip AI mới của Meta là một bộ tăng tốc chuyên dụng, nghĩa là nó chỉ phục vụ cho các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

Ngoài việc giảm chi phí khi mua các bộ xử lý đồ họa đắt đỏ từ NVIDIA, Meta có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ điện năng của hạ tầng nhờ vào chip AI được thiết kế hiệu quả hơn cho các tác vụ cụ thể. Dự kiến, TSMC sẽ sản xuất silicon tùy chỉnh này, nhưng báo cáo không nêu rõ quy trình sản xuất nào của công ty bán dẫn Đài Loan sẽ được sử dụng.

Meta đã hoàn thành giai đoạn tape-out đầu tiên của chip AI, một quá trình tốn hàng triệu đô la và có thể kéo dài đến sáu tháng. Tuy nhiên, không có đảm bảo chip sẽ đáp ứng yêu cầu của công ty, buộc Meta phải xác định và khắc phục sự cố, làm tăng chi phí phát triển. Đã có lúc Meta quyết định ngừng phát triển chip AI tùy chỉnh do những phức tạp trong quá trình này, nhưng hiện tại công ty có vẻ đã vượt qua được những trở ngại đó.

Các giám đốc hy vọng sẽ bắt đầu tận dụng khả năng của silicon vào năm 2026, với mục tiêu ban đầu là huấn luyện hệ thống của Meta, sau đó chuyển sang các sản phẩm AI tạo sinh như chatbot AI. NVIDIA tiếp tục hưởng lợi từ việc tăng doanh số GPU, với Meta là một trong những khách hàng sinh lời nhất. Tuy nhiên, các chuyên gia lo ngại về khả năng đạt được tiến bộ trong việc mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) chỉ bằng cách tăng cường sức mạnh GPU.

Việc chuyển sang chip AI tùy chỉnh có thể giảm không gian cần thiết để chứa và làm mát phần cứng này, vì vậy hãy chờ xem Meta mất bao lâu để ra mắt đơn vị đầu tiên.

Nguồn: wccftech.com/meta-in-house-ai-chip-small-deployment-commenced-after-successful-tape-out/