ARTA – Meta, la société mère de Facebook, Instagram et WhatsApp, a lancé un essai de puces auto-construites pour entraîner les systèmes d’intelligence artificielle (IA). Cette décision marque une étape importante dans les efforts des entreprises californiennes pour développer leurs propres puces propices et réduire les dépendances à des fournisseurs externes tels que Nvidia.
an, qui est sur le point d’augmenter la production si l’essai réussit. Le développement de puces en salle fait partie de la stratégie à long terme de Meta pour réduire les coûts très importants d’infrastructure, ainsi que leurs investissements massifs dans la technologie d’IA.
ina estime que les dépenses totales en 2025 atteindront entre 114 et 119 milliards de dollars américains (1 874 7 billions IDR 1 956,9 billions IDR), y compris jusqu’à 65 milliards de dollars américains pour les dépenses d’investissement qui seront principalement utilisées pour l’infrastructure d’IA.
an, qui est utilisé par une source, a mentionné que cette puce Meta AI est un accélérateur dédié, ce qui signifie qu’elle est spécialement conçue pour s’occuper uniquement des tâches de l’IA. Cette approche est considérée comme plus économe en énergie que les GPU conventionnels largement utilisés pour les charges de travail de l’IA.
in est fabriqué par Taïwan Semiconductor manufacturing Company (TSMC), l’un des plus grands fabricants de puces au monde. Le processus de production de puces atteint le stade de la bande, qui est la livraison initiale de la conception à l’usine pour production, qui est une étape importante dans le développement du silicon.
, ce stade n’est pas sans risque. Si les essais préliminaires échouent, Meta doit analyser l’erreur et répéter le processus de retrait, ce qui pourrait prendre trois à six mois et coûter jusqu’à des dizaines de millions de dollars.
ina (Meta Training and Inference Accélérateur) Ces dernières puces font partie du programme Meta Training and Inference accélérateur (MTIA), qui a connu plusieurs obstacles ces dernières années. Auparavant, Meta avait abandonné des projets de puces similaires après avoir échoué à la phase des tests à petite échelle.
, cependant, depuis l’année dernière, Meta a commencé à utiliser des puces MTIA pour la conférence — le processus d’exécution d’un système d’IA lorsque les utilisateurs interagissent avec celui-ci — sur des systèmes de recommandation qui déterminent le contenu sur Facebook et Instagram.
à l’avenir, Meta prévoit d’utiliser ces puces non seulement pour les systèmes de recommandation, mais aussi pour les produits génératifs d’IA, tels que les chat bot Meta AI. Meta vise l’utilisation généralisée de ces puces pour la formation aux modèles d’IA d’ici 2026.
Mais Meta développe ses propres puces, l’entreprise reste le principal client de Nvidia. En 2022, après que les puces kima précédemment échouent aux essais, Meta a commandé en fait un GPU Nvidia d’une valeur de milliards de dollars.
est utilisé pour former divers modèles d’IA, y compris leurs systèmes publicitaires et leur modèle en langue haute, Llama Foundation Model Series. En outre, les puces Nvidia gèrent également la perçage de plus de 3 milliards d’utilisateurs d’applications Meta chaque jour.
Toutefois, la domination de Nvidia dans l’industrie de l’IA a commencé à être remise en question. Les chercheurs d’IA sont de plus en plus en plus d’affaires sur l’efficacité de l’approche « à l’échelle » qui s’appuie sur plus de données et de puissance informatique pour améliorer les modèles d’IA.
, ce doigt se renforce depuis que DeepSeek, une start-up chinoise d’IA, a lancé un modèle économique qui optimise davantage l’efficacité du calcul par rapport à la probabilité, par rapport aux modèles d’IA conventionnels.
ination sur le marché boursier mondial d’IA, les actions de Nvidia tombant à 20% avant de se rétablir. Malgré cela, les investisseurs croient toujours que les puces Nvidia sont toujours la norme industrielle pour la formation et la névration d’IA.
Meta entre maintenant dans une phase critique de sa stratégie d’IA. Si ces puces AI internes étaient courantes avec succès, Meta pourrait réduire les dépendances à Nvidia et réduire leurs coûts opérationnels. Cependant, si cet essai échouerait comme avant, Meta serait probablement à nouveau dépendant des GPU Nvidia pour répondre à leurs besoins d’IA.
al, avec de grandes ambitions dans le domaine de l’IA, cette décision de Meta pourrait devenir un échangeur de jeux dans l’industrie de l’intelligence artificielle, ainsi qu’un nouveau défi pour la domination de Nvidia sur le marché des puces d’IA.
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