A Meta állítólag már kísérletezik saját fejlesztésű MI-gyorsítókártyájának első prototípusával.

Mark Zuckerberg vállalata, a Meta, újabb jelentős mérföldkőhöz érkezhet, hiszen a metaverzumban való tevékenysége után most a mesterséges intelligencia (és az azt támogató kiterjesztett valóság) területén is ambiciózus terveket dédelget. A legfrissebb információk szerint a cég már megkezdte saját fejlesztésű gyorsítókártyájának tesztelését, és ha a próbaidőszak sikeres lesz, a gyártást is felgyorsíthatják. Amennyiben a Meta megvalósítja ezt a projektet, lehetősége nyílik arra, hogy saját kártyáit alkalmazza mesterséges intelligencia modelljeinek tanításához, ezzel leváltva a piacon jelenleg vezető szerepet betöltő Nvidia termékeit. Ez egy komoly előny lehet a cég számára - értesült a Reuters.

A hírek szerint a Meta és a tajvani TSMC közösen dolgozik egy új grafikus kártyán. Az egyik forrás arról számolt be, hogy a tervezési folyamat utolsó fázisa, az úgynevezett tape-out, sikeresen befejeződött, ami azt jelenti, hogy a chip első verziója már létezik. Bár nem garantált, hogy ez a verzió eljut a tömeggyártás szakaszába, a siker már önmagában is jelentős, hiszen a folyamat hónapokig elhúzódik, és több tízmillió dollár költséget jelent; egy esetleges kudarc pedig az egész projekt újraindítását vonná maga után. Az együttműködés részleteit azonban egyelőre senki sem erősítette meg hivatalosan.

A Meta korábban is próbálkozott már hasonló csipek gyártásával a 2020-ban elindított Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) széria kereteiben, de eleinte nem voltak túl sikeresek, egyszer ugyanebben a fázisban kaszáltak el egy kísérletet. 2023-ban viszont csináltak egy működőképes csipet, tavaly pedig jelentősen sikerült is javítaniuk ezen. A Meta vezetői korábban már többször jelezték, hogy 2026-ra szeretnék a saját csipjeiket használni az MI-modellek tanításánál, a jelek szerint most jó úton is járnak efelé.

Ez különösen izgalmas lehet az Nvidia számára, hiszen a Meta az egyik legjelentősebb vásárlójuk. Amikor 2022-ben az előző chipjükkel megbotlottak, éppen tőlük szereztek be jelentős mennyiségű GPU-t, hogy támogathassák mesterséges intelligenciával kapcsolatos elképzeléseiket. Azóta azonban felvetődött az igény, hogy a nyers számítási teljesítmény helyett alternatív megoldásokra van szükség az MI-modellek fejlesztésében. Ennek egyik példája a kínai DeepSeek, amely bebizonyította, hogy az architektúra optimalizálásával is elérhetünk figyelemre méltó eredményeket, így új utakat nyithatunk meg a mesterséges intelligencia terén.