Default
Door Remote - 09 Jul 2026
In een poging om de GPU-kosten te verlagen te midden van een ongekend tekort aan componenten, ligt Meta op koers om in september te beginnen met het maken van de nieuwste versies van zijn AI-specifieke chip, meldde Reuters, onder verwijzing naar een interne memo.
Minstens één chip doorliep de testfase in ongeveer zes weken, aldus de memo. Meta werkt samen met Broadcom aan het chipontwerp, maar zal Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) gebruiken om ze te vervaardigen. Volgens het rapport koopt het ook RAM van Samsung, opslag van Sandisk en glasvezelapparatuur van Sumitomo Electric.
Meta heeft in maart de vier nieuwe chips gedetailleerd beschreven, ontwikkeld in het kader van het Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) programma, waarvan sommige momenteel in gebruik zijn of dit jaar of volgend jaar zullen zijn. Het bedrijf hanteert een modulaire aanpak bij het ontwerpen van deze chips en anticipeert erop dat hun behoeften zullen veranderen naarmate AI snel evolueert tegen de tijd dat de chips in productie zijn.
“Elke MTIA-generatie bouwt voort op de vorige, maakt gebruik van modulaire chiplets, integreert de nieuwste AI-werklastinzichten en hardwaretechnologieën en wordt in een kortere cadans ingezet”, schreef het bedrijf destijds.
De chips zullen naar verwachting het bedrijf helpen besparen op de aanschaf van GPU's van chipmakers als Nvidia en AMD, hoewel het nog steeds verwacht ook veel geld uit te geven aan die providers, meldt Reuters. Meta is van plan de MTIA-chips te gebruiken voor trainingsmodellen voor zijn ranking- en aanbevelingsalgoritmen, bredere AI-workloads en gevolgtrekkingen gericht op zijn toepassingen. Het socialemediabedrijf produceert sinds 2023 zijn eigen AI-chips.
Meta heeft enorm veel geld uitgegeven aan het veiligstellen van voldoende rekencapaciteit om zijn verschillende AI-inspanningen mogelijk te maken. Het bedrijf zei in april dat het dit jaar tussen de 125 miljard en 145 miljard dollar kapitaaluitgaven verwacht, waarvan een groot deel naar zijn AI-inspanningen gaat.
Het bedrijf heeft over de hele wereld datacenter- en stroomdeals gesloten en tientallen miljarden uitgegeven om de computercapaciteit veilig te stellen voor het trainen en inzetten van de nieuwe Muse Spark-serie AI-modellen. Het is van plan dit jaar 7 gigawatt aan rekenkracht in te zetten en dat vervolgens te verdubbelen, aldus Reuters, die de memo citeerde.
Het tekende vorig jaar ook een deal met ARM om de rekencapaciteit voor zijn aanbevelingssystemen veilig te stellen, naast een miljardenovereenkomst met AMD voor zijn Instinct GPU's en een miljardenovereenkomst met Amazon om de eigen CPU's van de cloudgigant te gebruiken voor AI-gerelateerde behoeften.
Meta is niet het enige bedrijf dat probeert de stroom kapitaal naar Nvidia te keren. OpenAI onthulde vorige maand een inferentieprocessor die het samen met Broadcom bouwt, en Anthropic zou overwegen om zijn eigen chips samen met Samsung te ontwikkelen. Amazon en Google ontwikkelen allebei hun eigen chips voor AI-training en -inferentie, en er is een groot aantal startups die in de ruimte bouwen om aan de torenhoge vraag te voldoen.
Meta weigerde commentaar te geven.
Minstens één chip doorliep de testfase in ongeveer zes weken, aldus de memo. Meta werkt samen met Broadcom aan het chipontwerp, maar zal Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) gebruiken om ze te vervaardigen. Volgens het rapport koopt het ook RAM van Samsung, opslag van Sandisk en glasvezelapparatuur van Sumitomo Electric.
Meta heeft in maart de vier nieuwe chips gedetailleerd beschreven, ontwikkeld in het kader van het Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) programma, waarvan sommige momenteel in gebruik zijn of dit jaar of volgend jaar zullen zijn. Het bedrijf hanteert een modulaire aanpak bij het ontwerpen van deze chips en anticipeert erop dat hun behoeften zullen veranderen naarmate AI snel evolueert tegen de tijd dat de chips in productie zijn.
“Elke MTIA-generatie bouwt voort op de vorige, maakt gebruik van modulaire chiplets, integreert de nieuwste AI-werklastinzichten en hardwaretechnologieën en wordt in een kortere cadans ingezet”, schreef het bedrijf destijds.
De chips zullen naar verwachting het bedrijf helpen besparen op de aanschaf van GPU's van chipmakers als Nvidia en AMD, hoewel het nog steeds verwacht ook veel geld uit te geven aan die providers, meldt Reuters. Meta is van plan de MTIA-chips te gebruiken voor trainingsmodellen voor zijn ranking- en aanbevelingsalgoritmen, bredere AI-workloads en gevolgtrekkingen gericht op zijn toepassingen. Het socialemediabedrijf produceert sinds 2023 zijn eigen AI-chips.
Meta heeft enorm veel geld uitgegeven aan het veiligstellen van voldoende rekencapaciteit om zijn verschillende AI-inspanningen mogelijk te maken. Het bedrijf zei in april dat het dit jaar tussen de 125 miljard en 145 miljard dollar kapitaaluitgaven verwacht, waarvan een groot deel naar zijn AI-inspanningen gaat.
Het bedrijf heeft over de hele wereld datacenter- en stroomdeals gesloten en tientallen miljarden uitgegeven om de computercapaciteit veilig te stellen voor het trainen en inzetten van de nieuwe Muse Spark-serie AI-modellen. Het is van plan dit jaar 7 gigawatt aan rekenkracht in te zetten en dat vervolgens te verdubbelen, aldus Reuters, die de memo citeerde.
Het tekende vorig jaar ook een deal met ARM om de rekencapaciteit voor zijn aanbevelingssystemen veilig te stellen, naast een miljardenovereenkomst met AMD voor zijn Instinct GPU's en een miljardenovereenkomst met Amazon om de eigen CPU's van de cloudgigant te gebruiken voor AI-gerelateerde behoeften.
Meta is niet het enige bedrijf dat probeert de stroom kapitaal naar Nvidia te keren. OpenAI onthulde vorige maand een inferentieprocessor die het samen met Broadcom bouwt, en Anthropic zou overwegen om zijn eigen chips samen met Samsung te ontwikkelen. Amazon en Google ontwikkelen allebei hun eigen chips voor AI-training en -inferentie, en er is een groot aantal startups die in de ruimte bouwen om aan de torenhoge vraag te voldoen.
Meta weigerde commentaar te geven.