메타, 자체 AI 훈련 칩 최초 테스트 시작

Facebook을 소유한 회사인 Meta는 인공지능(AI) 시스템을 훈련하기 위한 최초의 자체 칩을 테스트하고 있습니다. 이는 더 많은 맞춤형 칩을 설계하고 Nvidia와 같은 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 회사의 노력에 있어 중요한 이정표입니다.

예상 투자 예산 1,190억 달러

세계 최대의 소셜 미디어 회사인 메타는 해당 칩의 소규모 테스트를 시작했으며, 시험이 성공적이면 광범위한 사용을 위해 생산량을 늘릴 계획입니다.

페이스북을 소유한 회사인 메타는 인공지능(AI) 시스템을 훈련하기 위한 최초의 사내 칩을 테스트하고 있습니다.

Meta는 성장을 촉진하기 위해 AI 도구에 많은 투자를 하고 있으며, 자체 칩을 개발하려는 노력은 막대한 인프라 비용을 줄이기 위한 장기 계획의 일환입니다.

인스타그램과 왓츠앱도 소유하고 있는 메타는 2025년 총 지출이 1,140억 달러에서 1,190억 달러에 이를 것으로 전망하고 있으며, 이 중 최대 650억 달러에 달하는 자본 지출이 이루어질 것으로 예상되는데, 이는 주로 AI 인프라에 대한 투자에 따른 것입니다.

한 소식통에 따르면, 메타의 새로운 트레이닝 칩은 전용 가속기로, 특정 AI 작업만 처리하도록 설계되었다고 합니다. 이는 AI 워크로드에 일반적으로 사용되는 내장 그래픽 처리 장치(GPU)보다 에너지 효율이 높습니다.

소식통에 따르면, 메타는 세계 최대 규모의 칩 계약 제조업체 TSMC와 협력해 이 칩을 생산하고 있다.

테스트 배포는 메타가 칩의 첫 번째 "테이프아웃"을 완료한 후 시작되었습니다. 테이프아웃은 실리콘 칩 개발의 중요한 이정표로, 초기 설계를 칩 제조 공장으로 보내는 것을 포함합니다. 일반적인 테이프아웃 프로세스는 수천만 달러의 비용이 들고 완료하는 데 약 3개월에서 6개월이 소요되며, 테스트가 성공할 것이라는 보장은 없습니다. 테스트가 실패할 경우, 메타는 문제를 진단하고 테이프아웃 단계를 다시 진행해야 합니다.

이 칩은 회사의 Meta Training and Inference Accelerator(MTIA) 계열의 최신 제품입니다. 이 프로그램은 수년간 험난한 시작을 겪었으며 비슷한 개발 단계에서 칩이 취소된 적도 있습니다.

하지만 작년에 Meta는 MTIA 칩을 사용하여 추론(사용자가 상호작용할 때 AI 시스템을 실행하는 프로세스)을 수행하기 시작했습니다. 이는 Facebook과 Instagram 뉴스 피드에 어떤 콘텐츠가 나타날지 결정하는 추천 시스템을 위한 것입니다.

메타, 2026년까지 내부 훈련 칩 활용 계획

메타 임원진은 2026년부터 자체 칩을 사용하여 AI 시스템을 훈련시키고자 한다고 밝혔습니다. 훈련은 AI 시스템에 엄청난 양의 데이터를 공급하여 작동 방법을 "가르치는" 계산 집약적인 과정입니다.

메타 임원진은 2026년까지 자체 칩을 사용해 교육을 시작하고 싶다고 밝혔습니다.

추론 칩과 마찬가지로, 학습 칩의 목표는 추천 시스템부터 시작하여 Meta AI 챗봇과 같은 생성 AI 제품에 활용하는 것이라고 경영진은 밝혔습니다. Meta 최고제품책임자(CPO)인 크리스 콕스는 지난주 모건 스탠리의 기술, 미디어 및 통신 컨퍼런스에서 "추천 시스템 학습 방식을 검토하고, 생성 AI 학습 및 추론에 대해 어떻게 생각하는지 검토하고 있습니다."라고 말했습니다.

콕스 씨는 메타의 칩 개발 노력을 지금까지 "걷고, 기어가고, 달리는 상황"에 비유했지만, 임원들은 추천 시스템을 위한 1세대 추론 칩을 "엄청난 성공"으로 여긴다고 말했습니다.

메타는 현재 훈련 칩에 대한 소규모 테스트 배포와 유사한 테스트 배포에 실패한 후 자체 맞춤형 추론 칩 개발을 취소했으며, 대신 2022년에 엔비디아로부터 수십억 달러 상당의 GPU를 주문하기로 했습니다.

이 소셜 미디어 기업은 그 이후로 엔비디아의 최대 고객 중 하나로 자리매김하며 추천 및 광고 시스템과 Llama 플랫폼 모델 제품군을 포함한 모델 학습을 위해 GPU를 대량으로 확보했습니다. 이 GPU들은 매일 엔비디아 앱을 사용하는 30억 명 이상의 사용자를 위한 추론 기능도 수행합니다.

AI 연구자들이 더 많은 데이터와 컴퓨팅 성능을 추가하여 대규모 언어 모델을 계속해서 "확장"하면 얼마나 더 발전할 수 있을지에 대해 점점 더 회의적인 태도를 취하면서 올해 GPU의 가치에 대한 의문이 제기되었습니다.

이러한 의구심은 중국 스타트업 DeepSeek이 1월 말에 출시한 저가형 신규 모델로 인해 더욱 강화되었습니다. 이 모델은 대부분의 현재 모델보다 추론에 더 많이 의존하여 계산 효율성을 최적화합니다.

엔비디아 주가는 DeepSeek으로 촉발된 AI 주식의 전 세계적인 매도세로 한때 최대 20%까지 폭락했습니다. 이후 투자자들이 엔비디아 칩이 학습 및 추론 분야의 업계 표준으로 남을 것이라고 확신하면서 엔비디아는 손실분을 상당 부분 회복했지만, 이후 전반적인 거래 우려로 주가는 하락했습니다.

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