מטא מתחילה לבדוק את שבב האימון הראשון שלה בתחום הבינה המלאכותית

מטא, החברה שבבעלותה פייסבוק, בודקת את השבב הפנימי הראשון שלה לאימון מערכות בינה מלאכותית (AI), אבן דרך במסע שלה לעצב שבבים מותאמים אישית יותר ולהפחית את תלותה בספקים כמו Nvidia.

תקציב השקעה משוער של 119 מיליארד דולר

חברת המדיה החברתית הגדולה בעולם, מטה, החלה בניסויים בקנה מידה קטן עם השבב ומתכננת להגביר את הייצור לשימוש רחב יותר אם הניסוי יצליח.

מטא, החברה שבבעלותה פייסבוק, בודקת את השבב הפנימי הראשון שלה לאימון מערכות בינה מלאכותית (AI).

הדחיפה לפתח שבבים פנימיים היא חלק מהתוכנית ארוכת הטווח של מטה להפחית את עלויות התשתית העצומות שלה, שכן החברה מהמרת בגדול על כלי בינה מלאכותית כדי להניע צמיחה.

מטא, שבבעלותה גם אינסטגרם ו-WhatsApp, צופה כי סך ההוצאות בשנת 2025 ינועו בין 114 ל-119 מיליארד דולר, כולל עד 65 מיליארד דולר בהוצאות הון, המונעות בעיקר מהשקעות בתשתיות בינה מלאכותית.

מקור אמר כי שבב האימון החדש של מטה הוא מאיץ ייעודי, כלומר הוא נועד להתמודד עם משימות בינה מלאכותית ספציפיות בלבד. זה הופך אותו לחסכוני יותר באנרגיה בהשוואה ליחידות עיבוד גרפיות משולבות (GPU) המשמשות בדרך כלל לעומסי עבודה של בינה מלאכותית.

לפי המקור, מטה משתפת פעולה עם יצרנית השבבים הגדולה בעולם, TSMC, כדי לייצר את השבב הזה.

פריסת הבדיקות החלה לאחר ש-Meta השלימה את ה-"tape-out" הראשון של השבב, אבן דרך משמעותית בפיתוח שבבי סיליקון הכוללת שליחת העיצוב הראשוני דרך מפעל לייצור שבבים. תהליך tape-out טיפוסי עולה עשרות מיליוני דולרים ולוקח כשלושה עד שישה חודשים, ללא ערובה שהבדיקה תצליח. אם היא תיכשל, Meta תצטרך לאבחן את הבעיה ולחזור על שלב tape-out.

השבב הוא האחרון בסדרת מאיצי המטא-אימון וההסקה (MTIA) של החברה, תוכנית שהתחילה בצורה קשה לאורך השנים, ושבב נוסף בוטל בשלב דומה של פיתוח.

בשנה שעברה, עם זאת, Meta החלה להשתמש בשבב MTIA כדי לבצע הסקה, שהיא תהליך של הפעלת מערכת בינה מלאכותית כאשר משתמשים מקיימים אינטראקציה איתה, עבור מערכות המלצה שמחליטות איזה תוכן מופיע בעדכוני חדשות של פייסבוק ואינסטגרם.

מטא מתכננת להשתמש בשבבי אימון פנימיים עד 2026

מנהלים במטא אומרים שהם רוצים להתחיל להשתמש בשבבים פנימיים עד 2026 לאימון, התהליך עתיר החישוב של הזנת כמויות אדירות של נתונים למערכת בינה מלאכותית כדי "ללמד" אותה כיצד לפעול.

מנהלים במטא אומרים שהם רוצים להתחיל להשתמש בשבבים פנימיים לאימונים עד 2026.

כמו עם שבב ההסקה, מטרת שבב האימון היא להתחיל עם מערכות המלצה ולאחר מכן להשתמש בו עבור מוצרי בינה מלאכותית גנרטיבית כמו הצ'אטבוט של מטא, אמרו מנהלים. "אנחנו בוחנים כיצד אנחנו מבצעים אימון עבור מערכות המלצה, ולאחר מכן כיצד אנחנו חושבים על אימון והסקה עבור בינה מלאכותית גנרטיבית", אמר כריס קוקס, מנהל המוצר הראשי של מטא, בכנס הטכנולוגיה, המדיה והתקשורת של מורגן סטנלי בשבוע שעבר.

מר קוקס תיאר עד כה את מאמצי פיתוח השבבים של מטה כ"מצב של הליכה, זחילה ואז הפעלה", אך אמר כי מנהלים ראו בשבב ההסקה מהדור הראשון שלה עבור מערכות המלצה "הצלחה אדירה".

חברת Meta ביטלה בעבר שבב הסקה מותאם אישית פנימי לאחר שנכשל בפריסה פיילוט בקנה מידה קטן, דומה לזו הנוכחית עבור שבב האימון, ובמקום זאת חזרה להזמין כרטיסי מסך בשווי מיליארדי דולרים מ-Nvidia בשנת 2022.

חברת המדיה החברתית נותרה אחת הלקוחות הגדולות ביותר של Nvidia מאז, וצברה צי של כרטיסי מסך (GPU) לאימון המודלים שלה, כולל מערכות ההמלצה והפרסום שלה ומשפחת מודלי הפלטפורמה Llama שלה. יחידות אלו גם מבצעות הסקה עבור יותר מ-3 מיליארד אנשים המשתמשים באפליקציות שלה מדי יום.

ערכם של יחידות הגרפיקה הגרפיות הללו הועמד בספק השנה, שכן חוקרי בינה מלאכותית הפכו ספקנים יותר ויותר לגבי מידת ההתקדמות הנוספת שניתן להשיג על ידי המשך "הגדלת" מודלים של שפה גדולים על ידי הוספת נתונים וכוח מחשוב נוספים.

ספקות אלה התחזקו עם השקתם בסוף ינואר של מודלים חדשים בעלות נמוכה של הסטארט-אפ הסיני DeepSeek, אשר מייעלים את יעילות החישוב על ידי הסתמכות רבה יותר על הסקה מרוב המודלים הנוכחיים.

מניות Nvidia איבדו עד חמישית מערכן בשלב מסוים במהלך מכירה עולמית של מניות בינה מלאכותית שהופעלה על ידי DeepSeek. מאז הן התאוששו מרבית מההפסדים שלהן, כאשר משקיעים הימרו שהשבבים של החברה יישארו הסטנדרט בתעשייה לאימון והסקת מסקנות, אם כי מאז הן נסוגו עקב חששות מסחריים רחבים יותר.

מקור: https://www.baogiaothong.vn/meta-bat-dau-thu-nghiem-chip-dao-tao-ai-noi-bo-dau-tien-192250312120123752.htm