최근 보고서에 따르면 Meta의 AI 인프라 지출이 상당히 증가할 것으로 예상되며, 예상 비용은 650억 달러에 이를 것으로 추산됩니다.전반적으로 이 회사의 총 지출은 1, 140억 달러에서 1, 190억 달러 사이로 떨어질 것으로 예상됩니다.이러한 재정적 어려움에 대응하여 Meta는 최초의 자체 AI 칩 개발에 투자하고 있으며, 최근 발표에서 언급된 바와 같이 이 이니셔티브에서 실질적인 진전을 보이고 있습니다.이 전략적 움직임은 AI 훈련에 필수적인 NVIDIA의 고가 GPU에 대한 의존도를 낮추는 것을 목표로 합니다.
2026년까지 자체 AI 칩에 대한 Meta의 비전
처음에는 프로젝트가 일시적으로 중단되는 장애물에 직면했지만, 회사 임원진은 새로운 AI 칩이 2026년까지 교육 작업에 작동할 것이라고 낙관하고 있습니다.단계적 배포는 성공적인 테스트 결과에 따라 더 광범위한 응용 프로그램을 위한 길을 열 수 있습니다. Reuters가 인용한 소식통에 따르면 Meta의 차기 AI 칩은 AI 관련 계산을 특별히 처리하는 전용 가속기로 지정되어 있습니다.이러한 전환은 NVIDIA의 값비싼 그래픽 프로세서 구매와 관련된 비용을 줄일 뿐만 아니라 칩이 특정 기능에 맞게 맞춤화되어 Meta 인프라의 에너지 효율성을 향상시킬 것입니다.
이 맞춤형 실리콘의 생산은 TSMC에서 담당할 것으로 예상되지만, 어떤 반도체 제조 기술을 사용할지에 대한 세부 사항은 아직 공개되지 않았습니다.보고서에 따르면 Meta는 AI 칩의 첫 번째 테이프 아웃을 성공적으로 완료했으며, 이 프로세스는 상당한 비용이 수반될 수 있으며 몇 달이 걸릴 수 있습니다.그러나 성공적인 테이프 아웃이 칩이 운영 요구 사항을 충족할 것이라는 보장은 없으며, 추가 진단 및 추가 테이프 아웃 반복이 필요할 수 있으며, 이는 개발 비용을 증가시킬 수 있습니다.
Meta가 맞춤형 AI 칩 개발을 추진하지 않은 시기가 있었는데, 아마도 다양한 어려움 때문일 것입니다.그럼에도 불구하고 회사는 이러한 장애물을 헤쳐 나갔고 지금은 칩의 기능을 내부 시스템에 활용하고 궁극적으로 채팅봇과 같은 생성형 AI 애플리케이션으로 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.한편 NVIDIA는 GPU 수요의 급증으로 계속 번창하고 있으며, Meta는 가장 큰 고객 중 하나입니다.
전문가들은 단순히 원시 GPU 성능을 확장하여 대규모 언어 모델(LLM)을 향상시키는 것의 효능에 대해 우려를 표명합니다.맞춤형 AI 칩으로의 전환은 이러한 하드웨어에 대한 물리적 공간 및 냉각 요구 사항을 최소화할 수 있는 잠재력이 있을 뿐만 아니라 AI 산업에서 맞춤형 컴퓨팅 솔루션을 향한 중요한 추세를 강조합니다. Meta가 이 이니셔티브를 진행함에 따라 첫 번째 유닛의 배포를 둘러싼 기대는 여전히 높습니다.
답글 남기기