Meta beginnt im September mit der Produktion der neuesten Versionen seiner speziell entwickelten KI-Chips. Ziel ist es, die Ausgaben für Grafikprozessoren (GPUs) von Anbietern wie Nvidia zu reduzieren. Dies geht aus einem internen Memo hervor, über das Reuters berichtete.
Entwicklung und Fertigung der MTIA-Chips
Die Entwicklung der Chips erfolgt im Rahmen des Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)-Programms. Meta hat bereits im März vier neue Chip-Generationen detailliert beschrieben, von denen einige noch in diesem oder im nächsten Jahr zum Einsatz kommen sollen. Das Unternehmen verfolgt einen modularen Ansatz beim Chipdesign, um schnell auf die sich entwickelnde KI-Technologie reagieren zu können. Jede MTIA-Generation baut auf der vorherigen auf, nutzt modulare Chiplets und integriert die neuesten Erkenntnisse aus KI-Workloads und Hardware-Technologien.
Für das Chipdesign arbeitet Meta mit Broadcom zusammen. Die Fertigung übernimmt das taiwanesische Unternehmen TSMC. Komponenten wie RAM werden von Samsung bezogen, Speicher von SanDisk und Glasfaserausrüstung von Sumitomo Electric.
Strategische Bedeutung und Kosteneinsparungen
Die MTIA-Chips sollen Meta dabei helfen, die Kosten für den Einkauf von GPUs von Herstellern wie Nvidia und AMD zu senken, auch wenn weiterhin erhebliche Investitionen bei diesen Anbietern erwartet werden. Meta plant, die MTIA-Chips für das Training von Modellen für seine Ranking- und Empfehlungsalgorithmen sowie für breitere KI-Workloads und die Inferenz in seinen Anwendungen einzusetzen. Inferenz bezeichnet hierbei den Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell neue Daten verarbeitet, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Meta produziert bereits seit 2023 eigene KI-Chips.
Umfassende Investitionen in KI-Infrastruktur
Meta tätigt massive Investitionen, um genügend Rechenkapazität für seine vielfältigen KI-Initiativen zu sichern. Für dieses Jahr erwartet das Unternehmen Kapitalausgaben zwischen 125 Milliarden und 145 Milliarden US-Dollar, wovon ein Großteil in den KI-Bereich fließt. Weltweit schließt Meta Verträge für Rechenzentren und Energieversorgung ab. Laut Reuters plant das Unternehmen, in diesem Jahr 7 Gigawatt Rechenleistung zu implementieren und diese Kapazität im nächsten Jahr zu verdoppeln.
Zusätzlich zu den eigenen Chip-Entwicklungen hat Meta im vergangenen Jahr einen Vertrag mit ARM zur Sicherung von Rechenkapazitäten für seine Empfehlungssysteme abgeschlossen. Weitere milliardenschwere Abkommen umfassen den Einkauf von Instinct GPUs bei AMD sowie die Nutzung von Amazons hauseigenen CPUs für KI-bezogene Anwendungen in der Cloud.
Wettbewerb bei der Chip-Entwicklung
Meta ist nicht das einzige Unternehmen, das versucht, die hohen Kapitalflüsse zu Nvidia einzudämmen. OpenAI stellte im vergangenen Monat einen Inferenzprozessor vor, den es gemeinsam mit Broadcom entwickelt. Anthropic erwägt Berichten zufolge die Entwicklung eigener Chips mit Samsung. Unternehmen wie Amazon und Google entwickeln ebenfalls eigene Chips für KI-Training und -Inferenz, und eine Reihe von Start-ups drängt in diesen Bereich, um die stark steigende Nachfrage zu bedienen.
Thema: Meta. Quelle/Inspiration: TechCrunch.