Meta déploiera sa puce d’IA interne au premier semestre de l’année prochaine, visant à réduire les coûts et sa dépendance à Nvidia.
La troisième génération de puces d'IA développées en interne par Meta, MTIA 450, sera déployée dans les centres de données au cours du premier semestre de l'année prochaine. La quatrième génération devrait entrer dans les centres de données d'ici la fin de 2027. L'engagement de Meta concernant le déploiement de ses puces internes au cours des 12 prochains mois dépasse déjà l'équivalent d'une consommation électrique de 1 GW. Yee Jiun Song, vice-président de l'ingénierie chez Meta, a déclaré que, par rapport aux produits actuellement livrés par Nvidia, les puces internes de Meta sont plus efficaces et consomment moins d'énergie lors de l'exécution de modèles d'IA.
Meta accélère le rythme de déploiement de ses propres puces d’IA, dans le but de réduire sa dépendance à Nvidia et de diminuer les coûts d’exploitation de ses centres de données.
L’entreprise indique que la troisième génération de puces maison, MTIA 450 (nom de code Arke), sera déployée dans ses centres de données au premier semestre de l’an prochain. La conception de la quatrième génération, MTIA 500 (nom de code Astrid), sera finalisée d’ici environ un mois, avec un déploiement plus large prévu pour fin 2027.
Cette feuille de route marque une avancée significative de Meta dans la réduction des coûts de son infrastructure IA.
Yee Jiun Song, vice-président de l’ingénierie chez Meta, affirme que les puces propriétaires sont plus efficaces dans l'exécution de modèles d’IA que les produits actuellement expédiés par Nvidia : « C’est justement parce que nous assumons nous-mêmes une grande partie du travail d’ingénierie ».
Au cours des 12 prochains mois, Meta s’est engagée à déployer sur ses puces maison l’équivalent de plus d’1 gigawatt de consommation électrique. Yee Jiun Song précise que cela pourrait encore accélérer, à condition que le marché ou la demande pour l’IA ne s’effondre pas.
À l’heure de la rédaction, Meta progresse de 0,18 % en séance mardi, et Nvidia augmente de 0,74 %.
Partenaires et feuille de route technologique
Meta conçoit ses puces en partenariat avec Broadcom, et confie leur fabrication à TSMC, dans l’objectif global de limiter sa dépendance au leadership de Nvidia dans le secteur.
Meta avait annoncé pour la première fois en 2023 son plan de développement de puces propriétaires. Les premiers 12 échantillons de la troisième génération sont arrivés de TSMC le 1er septembre ; les écarts détectés lors des mesures réelles et des simulations étaient inférieurs à 2–3 %. Dès la première journée de tests, l’équipe d’ingénierie a pu faire fonctionner les modèles maison de Meta avec cette puce.
Selon Yee Jiun Song, les résultats des tests indiquent qu’il n’y a pas de défauts notables dans la conception, mais plusieurs mois d’ajustement et d’optimisation sont encore nécessaires ; TSMC continue aussi d’augmenter ses volumes de production.
Il souligne que cette gamme de puces s’appuie principalement sur de la mémoire à large bande passante et cible les scénarios d’inférence générale, et non les marchés à très faible latence. « C’est notre puce phare pour l’inférence généraliste », précise-t-il.
Arrêt du projet de puce d’entraînement au profit de l’inférence moins coûteuse
Meta avait auparavant prévu de développer une puce, nom de code Olympus, pour à la fois la formation et l’inférence des modèles d’IA, avec un lancement initialement attendu entre 2028 et 2029.
Mais selon Yee Jiun Song, ce projet a été abandonné et l’entreprise s’est réorientée sur les puces d’inférence, la question des coûts étant déterminante.
« Lorsque l’on commence à déployer à l’échelle de plusieurs gigawatts, les coûts deviennent cruciaux », explique-t-il. Si une puce combinant apprentissage et inférence coûte environ 30 % plus cher, cela devient « totalement inacceptable » pour des déploiements massifs.
Le Meta Superintelligence Labs apporte ses informations sur les besoins futurs en modèles d’IA afin d’aider à affiner précisément les puces et augmenter leur efficacité lors de la phase d’inférence.
Feuille de route claire : axe sur la vitesse et le débit pour la suite
Après le développement d’Astrid, Meta affirme que ses travaux futurs porteront sur l’augmentation de la vitesse et du débit des calculs, soit la quantité de tâches d’IA traitées à un instant donné. L’introduction de la fibre optique pourrait également renforcer les performances des puces.
« Notre feuille de route est très solide », assure Yee Jiun Song. « Nous pensons pouvoir continuer à produire ces prochaines années des puces capables de rivaliser avec celles des fournisseurs. »
Cette stratégie traduit la volonté de Meta d’obtenir progressivement la maîtrise des technologies clés de l’infrastructure IA via ses propres siliciums, tout en établissant un avantage concurrentiel durable en matière de coûts et d’efficacité énergétique.
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