يختبر عملاق وسائل التواصل الاجتماعي معالج الذكاء الاصطناعي مخصصًا لتدريب خوارزمياتها ، وهي خطوة أساسية لتحرير نفسها من الاعتماد على Nvidia.
Tl;dr
- تقوم Meta حاليًا باختبار أول رقائق IA التي تم تطويرها داخليًا ، تهدف إلى تقليل اعتمادها في NVIDIA وتحسين تكاليفها.
- تتعاون TSMC مع META لتصنيع هذه الشريحة ، بعد أن أخذت المرحلة الحاسمة من "الشريط".
- هذه المبادرة هي جزء من استراتيجية أوسع للتحكم في البنية التحتية الخاصة بها واستخدام تقنيات التدريب الخاصة بها بحلول عام 2026.
الشركة الأم لفيسبوكبInstagramETWhatsappبميتا، يختبر حاليًا أول رقاقة تدريب IA مصممة داخليًا. هذه المبادرة هي جزء من استراتيجية تهدف إلى تقليل اعتمادها على الموردين الخارجيين مثل Nvidia. سيسمح تطوير هذه الشريحة ، وهو مسرع مخصص ، Meta بتحسين استهلاك الطاقة وتقليل التكاليف المتعلقة باستخدام وحدات معالجة الرسومات التقليدية. إذا كانت الاختبارات قاطعة ، فقد يزيد الإنتاج للاستخدام الكبير.يوفر Meta أيضًا نفقات هائلة على البنية التحتية IA ، والتي تقدر ما بين 114 و 119 مليار دولار في عام 2025 ، بما في ذلك 65 مليار للبنية التحتية IA وحدها.
لتصنيع شريحةها ، تعاونت Meta مع العملاق التايوانيTSMC. بدأت مرحلة الاختبار بعد نجاح "الشريط" الأول ، وهي خطوة كبيرة في تصنيع أشباه الموصلات. تمثل هذه العملية ، التي تتكون في إرسال التصميم النهائي في الإنتاج ، استثمارًا لعشرات ملايين الدولارات وتتطلب من ثلاثة إلى ستة أشهر من العمل دون ضمان النجاح. إذا لم تعمل الشريحة كما هو متوقع ، فسيتعين على Meta تشخيص المشكلة وإعادة تشغيل العملية. في الوقت الحالي ، لم يعلق Meta ni TSMC على هذه التطورات.
الرغبة في إتقان قناة IA بأكملها
بدأ مشروع MTIA (Meta Training and Interference Accelerator) منذ عدة سنوات ، على الرغم من أنه يتميز ببعض الانتكاسات. بعد التخلي عن شريحة الاستدلال الأولى ، نشرت Meta مؤخرًا نسخة وظيفية لأنظمة التوصيات الخاصة بها على Facebook و Instagram. الهدف الآن هو استخدام هذه الرقائق لتدريب نماذج AI بحلول عام 2026. في نهاية المطاف ، تأمل Meta أيضًا دمج هذه التكنولوجيا في منتجات AI التوليدية ، مثل Meta AI chatbot. وفقًا لكريس كوكس ، مدير منتج Meta ، يتبع التطوير نهجًا تقدميًا: "المشي ، الزحف ، الجري".
حتى لو كانت Meta تتقدم نحو الاستقلالية التكنولوجية ، فإن المجموعة لا تزال واحدة من أكبر عملاء Nvidia. بعد التخلي عن شريحة داخلية في عام 2022 ، طلب Meta مليارات الدولارات من GPU لتدريب نماذجها ، بما في ذلك سلسلة LLAMA وأنظمة التوصيات الخاصة بها. ومع ذلك ، يشك بعض الخبراء في الكفاءة الطويلة المدى للارتفاع البسيط لنماذج الذكاء الاصطناعى ، وهو الاتجاه المشكوك فيه من خلال وصول الجهات الفاعلة الجديدة مثلديبسيك. يركز هذا الأخير على التحسين بدلاً من زيادة الطاقة الإجمالية ، مما تسبب في الهزات إلى أسواق الأسهم ، حيث فقدت NVIDIA مؤقتًا حتى 20 ٪ من قيمتها.
الخلاصة
هل تحب المحتوى الخاص بنا؟
تلقي أحدث منشوراتنا كل يوم مجانًا ومباشر في صندوق البريد الخاص بك