Meta Starting Tester Chip AI 自制, Nvidia Domination Challenge

雅加达 - Facebook,Instagram和WhatsApp的母公司Meta已启动自制芯片试验,以练习人工智能(AI)系统。此举标志着加州公司努力开发自己的自定义芯片并减少对Nvidia等外部供应商的依赖的重要里程碑。

路透社援引消息人士的话说,如果试验成功,这些芯片正在进行小规模测试,并计划在试验成功时增加产量。这些室内芯片的开发是Meta降低巨大基础设施成本的长期战略的一部分,以及他们对人工智能技术的巨大投资。

Meta估计,到2025年,总支出将达到1140亿至119亿美元(1.874.7万亿-1.956.9万亿印尼盾),其中高达650亿美元的资本支出将主要用于人工智能基础设施。

其中一位消息人士提到,这个Meta AI芯片是一个专用加速器,这意味着它是专门为处理AI任务而设计的。这种方法被认为比传统的GPU更具功率效益,这些GPU被广泛用于人工智能工作量。

该芯片由台湾积体电路制造公司(TSMC)生产,台湾积体电路制造公司(TSMC)是世界上最大的芯片制造商之一。该芯片的生产过程达到胶带退出阶段,即初步设计交付给工厂进行生产,这是硅开发中的重要里程碑。

但是,这个阶段并非没有风险。如果初始试验失败,Meta将不得不分析错误并重复扣除流程,这可能需要三到六个月,最高耗资数千万美元。

这个最新的芯片是Meta培训和攻击加速器(MTIA)计划的一部分,该计划近年来遇到了各种障碍。此前,Meta在小规模测试阶段失败后,取消了类似的芯片项目。

然而,自去年以来,Meta一直在开始使用MTIA芯片进行判断 - 用户与其互动时运行AI系统的过程 - 在Facebook和Instagram上定义内容的推荐系统上。

未来,Meta计划将此芯片不仅用于推荐系统,还用于生成人工智能产品,例如Meta AI聊天机器人。Meta的目标是在2026年广泛使用此芯片进行AI模型培训。

尽管Meta正在开发自己的芯片,但该公司仍然是Nvidia的主要客户。2022年,在之前的定制芯片未能进行试用后,Meta实际上订购了价值数十亿美元的Nvidia GPU。

GPU用于训练各种AI型号,包括广告系统和大语模型,Llama基金会模型系列。此外,Nvidia芯片还每天处理超过30亿Meta应用程序用户的漏洞。

然而,恩维达在人工智能行业的主导地位开始受到质疑。人工智能研究人员越来越怀疑依靠更多数据和计算能力来改进人工智能模型的“扩展”方法的有效性。

由于中国AI初创公司DeepSeek推出了一种成本效益型号,与传统的AI型号相比,通过衍生物更优化计算效率,因此这种疑虑更加强烈。

DeepSeek的推出甚至在全球AI股市引起了恐慌,Nvidia的股价暴跌至20%,最终复苏。即便如此,投资者仍然认为,Nvidia的芯片仍然是人工智能培训和通报的行业标准。

Meta现在正进入其AI战略的关键阶段。如果这些室内AI芯片取得成功,Meta可能会减少对Nvidia的依赖并降低其运营成本。但是,如果这些试验像以前一样失败,Meta可能会依靠Nvidia GPU来满足其AI需求。

凭借在人工智能领域的雄心壮志,Meta的这一举措可以成为人工智能行业的游戏变量,也是Nvidia在人工智能芯片市场的统治地位的新挑战。