Meta lança implantação interna de chip de IA para cortar custos de infraestrutura; primeira fita bem-sucedida aproveitando a tecnologia TSMC

Relatórios recentes indicam que os gastos da Meta em infraestrutura de IA devem aumentar significativamente, com projeções estimando que os custos chegarão a US$ 65 bilhões. No geral, o gasto total da empresa deve ficar entre US$ 114 bilhões e US$ 119 bilhões. Em resposta a esse desafio financeiro, a Meta está investindo no desenvolvimento de seu chip inaugural de IA interna, demonstrando progresso tangível nessa iniciativa, conforme observado em um anúncio recente. Esse movimento estratégico visa diminuir a dependência das GPUs de alto custo da NVIDIA, essenciais para o treinamento de IA.

Visão da Meta para chips de IA internos até 2026

Inicialmente, o projeto enfrentou obstáculos que levaram à suspensão temporária; no entanto, os executivos da empresa estão otimistas de que o novo chip de IA estará operacional para tarefas de treinamento até 2026. A implantação em fases pode abrir caminho para aplicações mais amplas, dependendo de resultados de testes bem-sucedidos. Fontes citadas pela Reuters revelam que o próximo chip de IA da Meta é designado como um acelerador dedicado, voltado especificamente para lidar com computações relacionadas à IA. Essa mudança promete não apenas cortar despesas associadas à compra dos caros processadores gráficos da NVIDIA, mas também aumentar a eficiência energética da infraestrutura da Meta, pois o chip é personalizado para funções específicas.

Espera-se que a produção deste silício personalizado seja feita pela TSMC, embora os detalhes sobre quais técnicas de fabricação de semicondutores serão usadas permaneçam não divulgados. Relatórios confirmam que a Meta concluiu com sucesso sua primeira tape-out do chip de IA, um processo que pode acarretar custos significativos e pode durar vários meses. No entanto, é importante observar que tape-outs bem-sucedidos não garantem que o chip atenderá aos requisitos operacionais, necessitando de mais diagnósticos e possivelmente iterações adicionais de tape-out, o que pode aumentar as despesas de desenvolvimento.

Houve um período em que a Meta optou por não buscar o desenvolvimento de chips de IA personalizados, provavelmente devido a vários desafios. No entanto, a empresa superou esses obstáculos e agora está buscando aproveitar as capacidades do chip para seus sistemas internos e, eventualmente, expandir para aplicativos de IA generativos, como chatbots. Enquanto isso, a NVIDIA continua a prosperar devido ao aumento na demanda de GPU, com a Meta sendo um de seus maiores clientes.

Especialistas expressam preocupações quanto à eficácia de simplesmente aumentar a potência bruta da GPU para aprimorar modelos de linguagem grande (LLMs).A mudança para chips de IA personalizados não só tem o potencial de minimizar o espaço físico e as necessidades de resfriamento para esse hardware, mas também destaca uma tendência significativa na indústria de IA em direção a soluções de computação personalizadas.À medida que a Meta avança com essa iniciativa, a expectativa em torno da implantação de sua primeira unidade permanece alta.

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