ソーシャルメディアの巨人メタは、AI関連の支出が驚くべき650億ドルに急上昇すると予想されており、年間全体の総支出が1,190億ドルに達する可能性があるため、AI関連の支出が前例のない圧力に直面しており、AI関連の支出が驚くべき650億ドルになります。天文学的な法案に直面して、テクノロジーの巨人はついにじっと座ることができず、自己開発のAIチップの道に断固として乗り出し、この分野で大きな進歩を遂げました。最新のレポートは、Metaが小規模な自己開発チップ展開を開始しようとしていることを示しています。これは、MetaがNvidiaとその高価なGPUへの依存を徐々に取り除き、人工知能モデルのトレーニングの膨大なコストを削減することを示す動きです。
メタは、衝動に関する独自のチップを開発するという決定を下しませんでした。実際、彼らはかつてプロジェクトを脇に置いており、その理由はR＆Dプロセスの多くの課題に関連している可能性があります。しかし今、メタの幹部はこれらの障害を克服し、自己開発チップに大きな期待を持っているようです。彼らは、このチップが2026年に使用されることを期待しており、最初にAIモデルのトレーニングに使用され、次にAIチャットボットなどの生成AI製品に拡張します。
ロイターによると、メタの自己開発AIチップは専用のアクセラレータであるため、唯一の使命は人工知能に関連するさまざまな重いタスクを効率的に処理することです。 NvidiaのGPU調達コストがあらゆる価格で「スカイハイ」であることに加えて、自己開発チップはインフラストラクチャのエネルギー消費を大幅に削減することもできます。特定のAIタスクに合わせて調整されているため、このチップはエネルギー効率の観点から一般的なGPUのチップをはるかに上回り、間違いなく多くの電力料金をメタを節約します。
TSMCがこのカスタマイズされたチップの生産と製造に責任を負うことが報告されていますが、特定のプロセステクノロジーが使用されることはレポートでは明確に言及されていません。しかし、詳細により、MetaがこのAIチップの最初のテープアウトを正常に完了したことが明らかになりました。これは通常、数百万ドルかかり、最大6か月かかる複雑なプロセスです。それでも、ダイキャスティングの成功は、すべてが順調に進んでいるという意味ではありません。チップがMETAのパフォーマンス要件を完全に満たすことができるかどうかについては、まだ不確実性があります。チップが期待を満たすことができないと、メタは問題をトラブルシューティングするためにより多くの時間とエネルギーを投資し、障害の診断を必要とする必要があり、再充電を実行する必要がある場合があります。これにより、間違いなくR＆Dコストがさらに増加します。
以前は、R＆Dの困難のため、メタはかつて独自のAIチップ計画を停止しましたが、今ではこれらの障害をうまく克服したようです。メタの上級管理職は、自己開発チップが2026年に役割を果たし始めることができると予想しています。その主な目標は、メタ独自のAIシステムを訓練し、それを徐々に期待されているAIチャットボットなどの生成AI製品に適用することです。 Nvidiaは、GPUの販売の急増によってもたらされた配当をまだ楽しんでいます。メタは依然として最も収益性の高い顧客の1つですが、メタの自己開発チップの進歩により、この状況は近い将来に変化する可能性があります。