メタは彼女自身のIAチップの製造を攻撃します

ソーシャルメディアの巨人は、アルゴリズムのトレーニングに専念するAIプロセッサをテストします。これは、NVIDIAへの依存から解放される重要なステップです。

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Metaは現在、Nvidiaへの依存を減らし、コストを最適化することを目的とした、内部で開発された最初のIAチップをテストしています。
TSMCは、「テープアウト」の重要な段階をとった後、このチップの製造のためにMetaと協力します。
このイニシアチブは、IAインフラストラクチャを制御し、2026年までに独自のトレーニングテクノロジーを使用するためのより広範な戦略の一部です。

の親会社Facebook、Instagrametwhatsapp、メタ、現在、内部で設計された最初のIAトレーニングチップをテストしています。このイニシアチブは、Nvidiaのような外部サプライヤーへの依存を減らすことを目的とした戦略の一部です。専用のアクセラレータであるこのチップの開発により、メタはエネルギー消費を最適化し、従来のGPUの使用に関連するコストを削減できます。テストが決定的な場合、大規模な使用のために生産が強化される可能性があります。また、MetaはIAインフラストラクチャに巨大な支出を提供し、2025年には1,14〜1,190億ドルの間で、IAインフラストラクチャのみの650億ドルを含む。

彼女のチップの製造のために、メタは台湾の巨人と協力しましたTSMC。テストフェーズは、半導体の製造における主要なステップである最初の「テープアウト」の成功後に始まりました。生産の最終設計を送信することで構成されるこの操作は、数千万ドルの投資を表しており、成功を保証することなく3〜6か月の作業を必要とします。チップが予想どおりに機能しない場合、メタは問題を診断してプロセスを再起動する必要があります。現時点では、どちらのメタ・ニーTSMCもこれらの進歩についてコメントしていません。

IAチャネル全体をマスターしたいという願望

MTIA（メタトレーニングおよび推論アクセラレータ）プロジェクトは数年前から進行中ですが、いくつかのset折によってマークされています。最初の推論チップの放棄後、Metaは最近、FacebookとInstagramで推奨システムの機能バージョンを展開しました。目的は、2026年までにAIモデルのトレーニングにこれらのチップを使用することです。最終的に、Metaは、このテクノロジーをメタAIチャットボットなどの生成的AI製品に統合することも望んでいます。 Meta Product DirectorのChris Coxによると、開発は進歩的なアプローチに従います。「ウォーキング、クロール、ランニング」です。

メタが技術の自律性に向けて前進していても、グループは引き続きNvidiaの最大の顧客の1つです。 2022年に内部チップを放棄した後、メタは数十億ドルのGPUを注文して、ラマシリーズやその推奨システムを含むモデルを訓練しました。ただし、一部の専門家は、AIモデルの単純な上昇の長期効率を疑っています。これは、新しい俳優の到着によって疑問視される傾向です。deepseek。後者は、総電力を高めるのではなく最適化に焦点を当てており、株式市場への振戦を引き起こし、その価値の最大20％を一時的に失いました。

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