Meta có kế hoạch bắt đầu sản xuất hàng loạt chip AI nội bộ của mình, có tên mã Iris, vào tháng 9 năm 2026, khi công ty nỗ lực giảm sự phụ thuộc vào Nvidia và kiểm soát tốt hơn cơ sở hạ tầng cung cấp năng lượng cho tham vọng trí tuệ nhân tạo của mình. Các kế hoạch, được Reuters đưa tin lần đầu tiên từ một bản ghi nhớ nội bộ của công ty, đánh dấu một trong những bước cụ thể nhất của một công cụ siêu quy mô để đưa một máy gia tốc tùy chỉnh vào hiện trường ở quy mô lớn.

Tiết lộ này cũng đến vào thời điểm cạnh tranh ngày càng gay gắt trong phần cứng AI, nơi mọi công ty công nghệ tiêu dùng và đám mây lớn đang chạy đua để thiết kế silicon phù hợp với nhu cầu đào tạo và suy luận mô hình ngôn ngữ lớn. Đối với Meta, công ty chi hàng chục tỷ đô la hàng năm cho điện toán, thậm chí mức tăng khiêm tốn về hiệu quả hoặc chi phí cho mỗi mã thông báo cũng chuyển thành khoản tiết kiệm khổng lồ.

Tăng gấp đôi công suất tính toán lên 14 Gigawatt

Theo bản ghi nhớ được Reuters mô tả và được chứng thực bởi các cửa hàng bao gồm Quartz, Firstpost và Moomoo, Meta dự định tăng gần gấp đôi công suất điện toán của mình lên khoảng 14 gigawatt vào năm 2027. Gigawatt là thước đo tiêu chuẩn cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu khổng lồ hiện đang được tiến hành trên toàn ngành và mục tiêu 14 gigawatt đặt Meta trong số những công ty chi tiêu cơ sở hạ tầng tích cực nhất trên thế giới.

Máy gia tốc Iris là trung tâm của việc mở rộng đó. Mặc dù Reuters không tiết lộ thông số kỹ thuật chi tiết, nhưng con chip này được hiểu là được thiết kế cho khối lượng công việc suy luận và đào tạo chi phối các hệ thống đề xuất của Meta, các tính năng AI tổng hợp và nghiên cứu nội bộ. Đưa nó vào sản xuất có nghĩa là Meta đang chuẩn bị triển khai silicon của riêng mình cùng với và có khả năng thay thế các GPU Nvidia hiện đang neo giữ các trung tâm dữ liệu của nó.

Một số ấn phẩm công nghệ, bao gồm Times Now và NewsBytes, coi động thái này là bằng chứng cho thấy nỗ lực thúc đẩy AI của Meta đang tăng tốc và trưởng thành vượt ra ngoài việc mua sắm thuần túy chip của bên thứ ba.

Tại sao chip tùy chỉnh lại quan trọng

Meta không phải là công ty đầu tiên xây dựng silicon AI của riêng mình. Google đã xuất xưởng Bộ xử lý kéo căng (TPU) của mình trong khoảng một thập kỷ, Amazon đã phát triển bộ tăng tốc Trainium và Inferentia, còn Microsoft thì đã tiết lộ chip AI tùy chỉnh của riêng mình. Nhưng quy mô triển khai của Meta và khối lượng công việc AI của nó khiến chương trình Iris đặc biệt có ý nghĩa quan trọng đối với sự cân bằng cạnh tranh trên thị trường máy gia tốc.

Chip tùy chỉnh cung cấp hai lợi thế chính. Đầu tiên, chúng có thể được tối ưu hóa cho các kiến ​​trúc mô hình và ngăn xếp phần mềm cụ thể của công ty, giảm bớt hiệu năng mà các GPU đa năng để lại trên bàn. Thứ hai, chúng giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất tại thời điểm GPU cao cấp của Nvidia đắt tiền và thường xuyên bị hạn chế về nguồn cung. Đối với một công ty đang có kế hoạch tăng gấp đôi lượng sử dụng điện toán của mình trong vòng khoảng hai năm, đòn bẩy chiến lược đó rất khó để phóng đại.

Kế hoạch chi tiêu làm lu mờ cột mốc quan trọng của Chip

Bất chấp tín hiệu tích cực về silicon tùy chỉnh, các nhà đầu tư vẫn phản ứng thận trọng. Yahoo Finance báo cáo rằng cổ phiếu Meta giảm do kế hoạch chi tiêu cơ sở hạ tầng AI khổng lồ của công ty làm lu mờ tiến độ sản xuất chip, một mô hình lặp lại bởi TradingPedia, lưu ý rằng cổ phiếu Meta trượt dốc do các cam kết chi tiêu lấn át cột mốc sản xuất.

Sự căng thẳng phản ánh một câu hỏi rộng hơn trong ngành đã đè nặng lên toàn bộ nhóm siêu quy mô: liệu vốn đổ vào điện toán AI có tạo ra lợi nhuận đủ nhanh để đáp ứng thị trường hay không. Tham vọng đã nêu của Meta là đạt công suất 14 gigawatt đồng nghĩa với việc tiếp tục phải chi nhiều vốn cho đất đai, năng lượng, làm mát và chip trong nhiều năm tới.

Ràng buộc năng lượng và quyền lực

Việc đạt được công suất tính toán 14 gigawatt cũng là một thách thức về năng lượng không kém gì silicon. Một gigawatt gần như là sản lượng của một lò phản ứng hạt nhân lớn, có nghĩa là mục tiêu của Meta ngụ ý đảm bảo nguồn điện trên quy mô của nhiều nhà máy điện mới trong vòng vài năm. Điều đó đã đẩy các công ty siêu quy mô, bao gồm cả Meta, vào các cuộc đàm phán chưa từng có về năng lượng hạt nhân, hợp đồng tái tạo và kết nối lưới điện chuyên dụng.

Chương trình chip Iris một phần là giải pháp cho hạn chế này. Silicon hiệu quả hơn tiêu thụ ít năng lượng hơn cho cùng một công việc tính toán, giảm bớt gánh nặng cho nguồn cung cấp điện vốn đã căng thẳng. Nếu Iris có thể cải thiện hiệu suất trên mỗi watt, nó có thể giúp Meta tăng thêm gigawatt và giảm cả hóa đơn năng lượng cũng như lượng khí thải carbon.

Thời điểm quan trọng đối với Hyperscaler Silicon

Mục tiêu sản xuất tháng 9 cung cấp cho Meta một mốc thời gian xác định để theo dõi. Nếu Iris mang lại lợi thế về hiệu suất hoặc chi phí có ý nghĩa khi triển khai trong thế giới thực, thì nó có thể đẩy nhanh sự thay đổi trong đó các nhà khai thác AI lớn nhất ngày càng tăng cường xây dựng thay vì mua các máy gia tốc quan trọng nhất của họ. Điều đó sẽ định hình lại tính kinh tế của toàn bộ chuỗi cung ứng phần cứng AI, từ các xưởng đúc đến các nhà cung cấp bộ xử lý đồ họa đã thống trị trong hai năm qua.

Hiện tại, bản ghi nhớ báo hiệu ý định hơn là kết quả đã được chứng minh. Nhưng sự kết hợp giữa ngày sản xuất, tăng gấp đôi công suất và cơ sở chiến lược rõ ràng khiến Iris trở thành một trong những chương trình chip tùy chỉnh được theo dõi chặt chẽ nhất trong ngành.

Đi trước AI

Để biết thông tin chuyên sâu, độc lập về cuộc đua phần cứng AI, việc xây dựng trung tâm dữ liệu và các công ty đang định hình lại cơ sở hạ tầng điện toán, hãy theo dõi AI Buzz Wire để biết những bước phát triển xác định kỷ nguyên tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.

Đọc thêm tin tức về phần cứng AI →