소셜 미디어 대기업 메타는 AI 인프라 비용에 대한 전례없는 압력에 직면하고 있으며, AI 관련 지출은 놀라운 650 억 달러에이를 것으로 예상되며 전체 연간 총 지출은 1,190 억 달러에 달할 수 있습니다. 천문 법안과 같은 기술 거인은 마침내 자체 개발 된 AI 칩의 길에 여전히 앉아서 단호하게 착수 할 수 없었 으며이 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 최신 보고서에 따르면 Meta는 소규모 자체 개발 칩 배치를 시작하려고합니다. 이는 Meta가 NVIDIA 및 고가의 GPU에 대한 의존성을 점차적으로 제거하여 인공 지능 모델을 훈련시키는 데 큰 비용을 줄일 것임을 나타냅니다.
메타는 자체 칩을 충동으로 개발하기로 결정하지 않았습니다. 실제로, 그들은 한 번 프로젝트를 제쳐두고 그 이유는 R & D 프로세스의 많은 도전과 관련이있을 수 있습니다. 그러나 이제 메타 경영진은 이러한 장애물을 극복하고 자체 개발 된 칩에 대한 높은 희망을 가지고있는 것 같습니다. 그들은이 칩을 2026 년에 사용하여 AI 모델을 훈련시키는 데 처음 사용 된 다음 AI 챗봇과 같은 생성 AI 제품으로 확장 될 것으로 예상합니다.
로이터에 따르면, 메타의 자체 개발 된 AI 칩은 전용 가속기이며, 이는 유일한 임무는 인공 지능과 관련된 다양한 무거운 작업을 효율적으로 처리하는 것입니다. 모든 가격에서 "하늘 높은"Nvidia의 GPU 조달 비용을 직접 "거의" "거의"자체 개발 한 칩은 인프라의 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 특정 AI 작업에 맞게 조정되기 때문에이 칩은 에너지 효율 측면에서 일반 목적 GPU의 칩을 훨씬 능가하며 의심 할 여지없이 많은 전기 요금을 절약 할 것입니다.
TSMC는이 맞춤형 칩의 생산 및 제조에 책임이있을 것으로보고되지만 특정 프로세스 기술은 보고서에 명확하게 언급되지 않습니다. 그러나 세부 사항에 따르면 Meta는이 AI 칩의 첫 번째 테이프 아웃을 성공적으로 완료했으며, 이는 일반적으로 수백만 달러의 비용이 들고 최대 6 개월이 걸리는 복잡한 프로세스입니다. 그럼에도 불구하고 다이 캐스팅의 성공이 모든 것이 잘 진행되고 있음을 의미하지는 않습니다. 칩이 메타의 성능 요구 사항을 완전히 충족시킬 수 있는지에 대한 불확실성이 여전히 있습니다. 칩이 기대치를 충족시키지 못하면 Meta는 문제를 해결하고 결함을 진단하기 위해 더 많은 시간과 에너지를 투자해야하며, 재분산을 수행해야 할 수도 있으므로 의심 할 여지없이 R & D 비용이 증가 할 수 있습니다.
이전에는 R & D의 어려움으로 인해 Meta는 한 번 자체 AI 칩 계획을 중단했지만 이제는 이러한 장애물을 성공적으로 극복 한 것으로 보입니다. Meta의 고위 경영진은 자체 개발 칩이 2026 년에 역할을 시작할 수있을 것으로 예상합니다. 주요 목표는 메타의 자체 AI 시스템을 훈련시킨 다음 점차적으로 예상되는 AI 챗봇과 같은 생성 AI 제품에 적용하는 것입니다. Nvidia는 여전히 GPU 판매의 급증으로 인한 배당금을 즐기고 있습니다. 메타는 여전히 가장 수익성이 높은 고객 중 하나이지만 메타의 자체 개발 칩이 발전함에 따라이 상황은 가까운 시일 내에 변할 수 있습니다.