تخطط Meta لنشر شريحة ذكاء اصطناعي مطورة داخلياً في النصف الأول من العام المقبل بهدف خفض التكاليف وتقليل الاعتماد على Nvidia.

تقوم Meta بتسريع وتيرة نشر رقائق الذكاء الاصطناعي المطورة داخليًا بهدف تقليل الاعتماد على Nvidia وخفض تكاليف تشغيل مراكز البيانات.

أعلنت الشركة أن الجيل الثالث من شريحتها الداخلية MTIA 450 (الاسم الرمزي Arke) سيبدأ استخدامه في مراكز البيانات خلال النصف الأول من العام المقبل. أما منتج الجيل الرابع MTIA 500 (الاسم الرمزي Astrid)، فسيكتمل تصميمه خلال قرابة شهر، ومن المتوقع أن يدخل مراكز البيانات بحلول نهاية عام 2027 على نطاق أوسع.

تمثل خارطة طريق هذه الشرائح تقدمًا ملموسًا لـMeta في خفض تكلفة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

قال نائب رئيس الهندسة في Meta، Yee Jiun Song، إن الشرائح المطورة داخليًا أكثر كفاءة في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مقارنة بمنتجات Nvidia الحالية، "وذلك لأننا تولينا بأنفسنا قدرًا كبيرًا من الأعمال الهندسية."

خلال الأشهر الاثني عشر القادمة، تعهدت Meta بنشر رقائقها الداخلية بطاقة إجمالية تتجاوز 1 جيجاواط من الطاقة الكهربائية. وأوضح Yee Jiun Song أنه من المتوقع تسريع التوسع بعد ذلك، بشرط ألا يشهد سوق الذكاء الاصطناعي أو الطلب عليه انهيارًا.

حتى لحظة النشر، ارتفع سهم Meta أثناء تداولات الثلاثاء بنسبة 0.18%، بينما ارتفع سهم Nvidia بنسبة 0.74%.

تتعاون Meta مع Broadcom في تصميم الشرائح، ومع TSMC في التصنيع، والهدف العام هو تقليل الاعتماد على هيمنة Nvidia في القطاع.

أعلنت Meta عن خطة تطوير رقائقها الداخلية لأول مرة في 2023. وقد تسلمت بالفعل أول 12 عينة من منتج الجيل الثالث من TSMC في 1 سبتمبر، وجاء الفارق بين الأداء الفعلي والنتائج المحاكاة أقل من 3% إلى 2%. وخلال الاختبار في اليوم الأول، نجح الفريق الهندسي في تشغيل نموذج خاص بـMeta على الشريحة.

ذكر Yee Jiun Song أن نتائج الاختبار أظهرت عدم وجود عيوب واضحة في مرحلة التصميم، لكن الأمر لا يزال يتطلب أشهرًا من الضبط والتحسين، في حين يواصل إنتاج TSMC ارتفاعه تدريجيًا.

وأكد أن هذه السلسلة من الشرائح تعتمد بشكل أساسي على ذاكرة النطاق الترددي العالي وهي مصممة لمهام الاستدلال العامة، وليست موجهة لسوق الاستدلال الفائق السرعة الذي يتطلب استجابة آنية. "هذه هي الشريحة الأساسية لدينا لمهام الاستدلال العامة،" حسب قوله.

سبق أن خططت Meta لتطوير شريحة تحمل الاسم الرمزي Olympus، وكان الهدف دعم مرحلتي تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال في آن واحد، مع خطة للإطلاق بين 2028 و2029.

لكن بحسب Yee Jiun Song تم إلغاء المشروع وتحولت الشركة لتركيز جهودها على شرائح الاستدلال فقط، حيث كانت التكلفة أحد الاعتبارات الرئيسية.

"عندما تبدأ بالتوسع إلى عدة جيجاواطات من السعة، تصبح التكلفة أمرًا بالغ الأهمية،" قال. وأوضح أنه إذا كانت هناك شريحة تدعم التدريب والاستدلال وكانت تكلفتها أعلى بنسبة 30% تقريبًا، فإن ذلك يصبح "غير مقبول إطلاقًا" في إطار تطبيقات واسعة النطاق.

يعمل Meta Superintelligence Labs حاليًا على توفير معلومات حول احتياجات نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية للمساعدة في تكييف الشرائح بدقة وتحسين كفاءة مرحلة الاستدلال.

بعد الانتهاء من تطوير Astrid، أوضحت Meta أن العمل المستقبلي سيركز على رفع سرعة المعالجة والسعة، أي عدد مهام الذكاء الاصطناعي القابلة للمعالجة في وحدة زمنية واحدة. كما يُتوقع أن تسهم إضافة تقنيات الألياف البصرية في تحسين أداء الرقائق.

"لدينا خارطة طريق قوية للغاية،" بحسب Yee Jiun Song، "وفي السنوات المقبلة نتوقع مواصلة تطوير شرائح يمكنها منافسة منتجات الموردين."

تعكس هذه التصريحات رغبة Meta في تعزيز سيطرتها الذاتية على التقنيات الجوهرية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي عبر الرقاقات المطورة داخليًا، جنبًا إلى جنب مع بناء ميزة تنافسية طويلة الأجل على صعيد التكلفة والكفاءة الطاقية.