Meta วางแผนที่จะเริ่มการผลิตชิป AI ภายในจำนวนมากซึ่งมีชื่อรหัสว่า Iris ในเดือนกันยายน 2569 ในขณะที่บริษัทพยายามลดการพึ่งพา Nvidia และควบคุมโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนความทะเยอทะยานด้านปัญญาประดิษฐ์ให้มากขึ้น แผนการดังกล่าว ซึ่งรายงานครั้งแรกโดย Reuters จากบันทึกภายในบริษัท ถือเป็นขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมที่สุดขั้นตอนหนึ่งโดยไฮเปอร์สเกลเลอร์ในการนำเครื่องเร่งความเร็วแบบกำหนดเองลงสู่สนามในวงกว้าง

การเปิดเผยข้อมูลยังเกิดขึ้นในช่วงเวลาแห่งการแข่งขันที่เข้มข้นขึ้นใน ฮาร์ดแวร์ AI แบบกำหนดเอง โดยที่บริษัทคลาวด์และเทคโนโลยีผู้บริโภครายใหญ่ทุกแห่งต่างเร่งรีบเพื่อออกแบบซิลิคอนที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการในการฝึกอบรมและการอนุมานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ สำหรับ Meta ซึ่งใช้จ่ายเงินนับหมื่นล้านดอลลาร์ต่อปีในการประมวลผล แม้แต่การเพิ่มประสิทธิภาพหรือต้นทุนต่อโทเค็นเพียงเล็กน้อยก็แปลเป็นการประหยัดได้มหาศาล

เพิ่มความสามารถในการประมวลผลเป็นสองเท่าเป็น 14 กิกะวัตต์

ตามบันทึกช่วยจำที่อธิบายโดย Reuters และยืนยันโดยร้านค้าต่างๆ เช่น Quartz, Firstpost และ Moomoo นั้น Meta ตั้งใจที่จะเพิ่มความสามารถในการประมวลผลเป็นสองเท่าเป็นประมาณ 14 กิกะวัตต์ภายในปี 2570 กิกะวัตต์เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาที่กำลังดำเนินการอยู่ทั่วทั้งอุตสาหกรรม และเป้าหมาย 14 กิกะวัตต์ทำให้ Meta เป็นหนึ่งในผู้ใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ก้าวร้าวมากที่สุดในโลก

ตัวเร่ง Iris เป็นศูนย์กลางของการขยายตัวดังกล่าว แม้ว่ารอยเตอร์จะไม่เปิดเผยข้อกำหนดโดยละเอียด แต่ชิปดังกล่าวได้รับการออกแบบมาเพื่อการอนุมานและปริมาณงานการฝึกอบรมที่ครอบงำระบบการแนะนำของ Meta คุณสมบัติ AI เชิงสร้างสรรค์ และการวิจัยภายใน การย้ายไปสู่การผลิตหมายความว่า Meta กำลังเตรียมที่จะปรับใช้ซิลิคอนของตัวเองควบคู่ไปกับและอาจเข้ามาแทนที่ Nvidia GPUs ที่ปัจจุบันยึดศูนย์ข้อมูลของตน

สิ่งพิมพ์ด้านเทคโนโลยีหลายฉบับ รวมถึง Times Now และ NewsBytes ได้วางกรอบการเคลื่อนไหวดังกล่าวเพื่อเป็นหลักฐานว่าการผลักดัน AI ของ Meta กำลังรวบรวมก้าวและเติบโตเกินกว่าการจัดหาชิปของบุคคลที่สามอย่างแท้จริง

เหตุใดชิปแบบกำหนดเองจึงมีความสำคัญ

Meta ไม่ใช่บริษัทแรกที่สร้างซิลิคอน AI ของตัวเอง Google ได้จัดส่งหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) มาประมาณหนึ่งทศวรรษแล้ว Amazon ได้พัฒนาตัวเร่งความเร็ว Trainium และ Inferentia และ Microsoft ได้เปิดตัวชิป AI แบบกำหนดเองของตัวเอง แต่ขนาดการใช้งานของ Meta และความกว้างของปริมาณงาน AI ทำให้โปรแกรม Iris เป็นผลสืบเนื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับความสมดุลทางการแข่งขันในตลาดตัวเร่งความเร็ว

ชิปแบบกำหนดเองมีข้อดีหลักสองประการ ประการแรก สามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับซอฟต์แวร์สแต็กและสถาปัตยกรรมโมเดลเฉพาะของบริษัท โดยบีบประสิทธิภาพที่ GPU เอนกประสงค์ทิ้งไว้บนโต๊ะ ประการที่สอง ลดการพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดียวในเวลาที่ GPU ระดับไฮเอนด์ของ Nvidia มีราคาแพงและมักมีอุปทานจำกัด สำหรับบริษัทที่วางแผนจะเพิ่มพื้นที่การประมวลผลเป็นสองเท่าภายในเวลาประมาณสองปี การใช้ประโยชน์เชิงกลยุทธ์นั้นเป็นเรื่องยากที่จะกล่าวเกินจริง

แผนการใช้จ่ายบดบังเหตุการณ์สำคัญของชิป

แม้จะมีสัญญาณเชิงบวกเกี่ยวกับซิลิคอนสั่งทำพิเศษ แต่นักลงทุนก็มีปฏิกิริยาโต้ตอบด้วยความระมัดระวัง Yahoo Finance รายงานว่าหุ้น Meta ลดลงเนื่องจากแผนการใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ของบริษัทบดบังความคืบหน้าของชิป ซึ่งเป็นรูปแบบที่สะท้อนโดย TradingPedia ซึ่งตั้งข้อสังเกตว่าหุ้น Meta ลดลงเนื่องจากภาระผูกพันการใช้จ่ายทำให้เหตุการณ์สำคัญในการผลิตแคบลง

ความตึงเครียดดังกล่าวสะท้อนให้เห็นถึงคำถามในอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นซึ่งส่งผลกระทบต่อกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์ทั้งหมด: เงินทุนที่หลั่งไหลเข้าสู่การประมวลผล AI จะสร้างผลตอบแทนเร็วพอที่จะตอบสนองตลาดได้หรือไม่ ความทะเยอทะยานที่ระบุไว้ของ Meta ที่จะบรรลุกำลังการผลิต 14 กิกะวัตต์หมายถึงค่าใช้จ่ายด้านทุนจำนวนมากในด้านที่ดิน พลังงาน ระบบทำความเย็น และชิปในปีต่อ ๆ ไป

ข้อจำกัดด้านพลังงานและพลังงาน

การเข้าถึงความสามารถในการประมวลผลถึง 14 กิกะวัตต์ถือเป็นความท้าทายด้านพลังงานพอๆ กับซิลิคอน กิกะวัตต์เดียวคือผลผลิตของเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ขนาดใหญ่โดยประมาณ ซึ่งหมายความว่าเป้าหมายของ Meta หมายถึงการรักษาพลังงานในระดับของโรงไฟฟ้าใหม่หลายแห่งภายในไม่กี่ปี สิ่งนี้ได้ผลักดันไฮเปอร์สเกลเลอร์ รวมถึง Meta เข้าสู่การเจรจาที่ไม่เคยมีมาก่อนเกี่ยวกับพลังงานนิวเคลียร์ สัญญาหมุนเวียน และการเชื่อมต่อกริดโดยเฉพาะ

โปรแกรมชิป Iris ส่วนหนึ่งเป็นการตอบสนองต่อข้อจำกัดนี้ ซิลิคอนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นจะดึงพลังงานน้อยลงสำหรับงานคำนวณเดียวกัน ซึ่งช่วยลดภาระในการจ่ายไฟฟ้าที่ตึงเครียดอยู่แล้ว หาก Iris สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพต่อวัตต์ได้ ก็สามารถช่วย Meta ขยายกิกะวัตต์ได้มากขึ้น และลดทั้งค่าพลังงานและการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์

ช่วงเวลาสำคัญของ Hyperscaler Silicon

เป้าหมายการผลิตในเดือนกันยายนทำให้ Meta มีกำหนดเวลาในการรับชม หาก Iris มอบประสิทธิภาพที่มีความหมายหรือความได้เปรียบด้านต้นทุนในการปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง ก็อาจเร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ผู้ให้บริการ AI รายใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นมากขึ้นเรื่อยๆ แทนที่จะซื้อตัวเร่งความเร็วที่สำคัญที่สุด นั่นจะเป็นการปรับเปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ของห่วงโซ่อุปทานฮาร์ดแวร์ AI ทั้งหมด ตั้งแต่โรงหล่อไปจนถึงผู้จำหน่ายโปรเซสเซอร์กราฟิกที่ครองอำนาจในช่วงสองปีที่ผ่านมา

สำหรับตอนนี้ บันทึกช่วยส่งสัญญาณถึงความตั้งใจมากกว่าผลลัพธ์ที่พิสูจน์แล้ว แต่การรวมกันของวันที่ผลิต กำลังการผลิตที่เพิ่มขึ้นสองเท่า และเหตุผลเชิงกลยุทธ์ที่ชัดเจน ทำให้ Iris เป็นหนึ่งในโปรแกรมชิปแบบกำหนดเองที่ได้รับการจับตามองอย่างใกล้ชิดที่สุดในอุตสาหกรรม

ก้าวนำหน้า AI

หากต้องการความครอบคลุมเชิงลึกและเป็นอิสระเกี่ยวกับการแข่งขันด้านฮาร์ดแวร์ AI การสร้างศูนย์ข้อมูล และบริษัทที่ปรับโฉมโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล โปรดติดตาม AI Buzz Wire เพื่อการพัฒนาที่กำหนดยุคถัดไปของปัญญาประดิษฐ์

อ่านข่าวฮาร์ดแวร์ AI เพิ่มเติม →