Meta запускает свои AI чипы с сентября, чтобы сократить расходы в $145 млрд

Агентство Reuters со ссылкой на внутреннюю записку Meta сообщило, что как минимум один из новых чипов прошёл тестирование примерно за шесть недель. Производство запланировано на сентябрь 2025 года на мощностях TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, крупнейший контрактный производитель микросхем в мире). Meta выпускает собственные AI чипы с 2023 года, но нынешнее поколение впервые рассчитано на широкий спектр задач: от рекомендательных алгоритмов до инференса (запуска готовых моделей для пользователей приложений компании).

Четыре чипа и модульный подход

• Meta в марте представила четыре новых чипа в программе MTIA (Meta Training and Inference Accelerator, ускоритель обучения и инференса). Часть из них уже используется, остальные выйдут в 2025 или 2026 году.
• Архитектура построена на модульных чиплетах (отдельных блоках, которые можно комбинировать как конструктор). Это позволяет обновлять чипы быстрее, не переделывая всю конструкцию с нуля.
• Чипы предназначены для трёх задач: обучение моделей ранжирования и рекомендаций, более широкие нагрузки по обучению ИИ и инференс для приложений Meta.

«Каждое поколение MTIA строится на предыдущем, использует модульные чиплеты, учитывает свежие данные о нагрузках ИИ и выходит в более короткие сроки» : Meta, официальная публикация (март 2025)

Зачем Meta это нужно при расходах в 145 млрд долларов?

В апреле 2025 года Meta заявила, что ожидает капитальные расходы от 125 до 145 млрд долларов за год. Значительная часть этих денег уходит на вычислительные мощности для ИИ. Компания заключает сделки на дата-центры и электроэнергию по всему миру, чтобы обучать и развёртывать свои модели серии Muse Spark.

По данным Reuters, Meta планирует развернуть 7 гигаватт вычислительных мощностей в этом году и удвоить показатель в следующем. При таких масштабах даже небольшая экономия на каждом чипе превращается в миллиарды.

Примечательно, что переход на собственные AI чипы не означает отказ от Nvidia и AMD. Meta, по данным Reuters, продолжит тратить значительные суммы на закупку GPU у обоих производителей. Кроме того, компания заключила многомиллиардные контракты с AMD на GPU линейки Instinct, с ARM на вычисления для рекомендательных систем и с Amazon на использование облачных процессоров для задач ИИ.

Кто ещё делает свои AI чипы?

Meta не единственная компания, которая пытается снизить зависимость от Nvidia. OpenAI в мае представила собственный процессор для инференса, который разрабатывает совместно с Broadcom. По имеющимся данным, Anthropic рассматривает разработку чипов с Samsung. Amazon и Google уже давно производят свои процессоры для обучения и инференса ИИ.

Тенденция очевидна: крупнейшие потребители GPU пытаются контролировать ключевое звено в цепочке, а не просто покупать его.

Как попробовать?

1. Напрямую купить AI чипы MTIA нельзя: они разрабатываются исключительно для внутренних нужд Meta и не продаются на открытом рынке.
2. Косвенно воспользоваться результатами можно через открытые модели Meta (семейство Llama), которые обучаются в том числе на этих чипах. Скачать модели с открытыми весами можно на llama.meta.com.
3. Если вам нужен доступ к вычислительным мощностям для работы с ИИ, в России доступны облачные платформы Yandex Cloud, SberCloud и MTS AI Cloud с GPU-серверами.

Есть ли российские аналоги?

Для компаний из РФ и СНГ, которые из-за санкций лишены доступа к передовым GPU от Nvidia, опыт Meta показателен, но пока не воспроизводим напрямую. Вот ключевое сравнение:

Для автора или предпринимателя из России практический вывод прост: модели Llama от Meta доступны бесплатно и работают на имеющемся оборудовании, а облачный инференс можно запускать на российских платформах.

Частые вопросы

Можно ли купить AI чипы MTIA?

Нет. Meta разрабатывает эти чипы исключительно для собственных дата-центров. В свободную продажу они не поступают, и компания не анонсировала планов по их коммерциализации.

Значит ли это, что Nvidia потеряет рынок?

Пока нет. По данным Reuters, Meta продолжит закупать GPU у Nvidia и AMD в значительных объёмах. Собственные AI чипы дополняют, а не заменяют покупные. Но тенденция к снижению зависимости от одного поставщика налицо: OpenAI, Anthropic, Amazon и Google идут тем же путём.

Как это касается авторов и маркетологов из России?

Прямого влияния на вашу работу прямо сейчас нет. Однако модели, которые Meta обучает на новых чипах (семейство Llama), доступны бесплатно и с открытыми весами. Это означает: чем дешевле для Meta обучение, тем быстрее выходят новые версии моделей, которыми вы можете пользоваться. Следите за обновлениями Llama и тестируйте их через российские облачные сервисы.