de.wedoany.com-Bericht: Meta plant, ab September mit der Massenproduktion eigener Chips für künstliche Intelligenz (KI) zu beginnen, um die Unabhängigkeit im Bereich der KI-Infrastruktur zu beschleunigen. Das Unternehmen strebt an, die Rechenkapazität seiner Rechenzentren im nächsten Jahr zu verdoppeln und gleichzeitig durch die Kombination eigener Halbleiter mit Cloud-Infrastruktur die Abhängigkeit von NVIDIA zu verringern und die Wettbewerbsfähigkeit seiner KI-Dienste zu stärken.
Reuters berichtet unter Berufung auf ein internes Memo von Meta, dass das Unternehmen im September dieses Jahres mit der Massenproduktion des KI-Chips mit dem Codenamen „Iris“ für Rechenzentren beginnen will. Der Chip ist Teil der vierten Generation des hauseigenen „Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)“, wobei Broadcom Designunterstützung leistet und TSMC die Produktion übernimmt. Die Chiptests wurden innerhalb von sechs Wochen abgeschlossen.
Iris ist ein kundenspezifischer Halbleiter, den Meta entwickelt hat, um die KI-Lern- und Inferenzleistung in seinen eigenen Diensten wie Facebook und Instagram zu verbessern. Ziel ist es, mit eigenen Chips die enormen KI-Berechnungskosten zu senken und gleichzeitig die Abhängigkeit von externen Grafikprozessor (GPU)-Anbietern wie NVIDIA und AMD zu verringern.
Nachdem Meta im März dieses Jahres vier eigene KI-Prozessoren vorgestellt hatte, plant es nun, etwa im Abstand von sechs Monaten die nächste Chip-Generation auf den Markt zu bringen. Ziel ist es, die Wettbewerbsfähigkeit bei KI-Halbleitern in einem schnelleren Tempo zu sichern, als es der branchenübliche Entwicklungszyklus von über einem Jahr vorsieht.
Auch die Investitionen in die KI-Infrastruktur werden ausgeweitet. Meta plant, in diesem Jahr insgesamt 7 Gigawatt (GW) an Recheninfrastruktur aufzubauen und im nächsten Jahr eine weitere Kapazität in gleicher Größenordnung hinzuzufügen, um die gesamte Rechenkapazität auf 14 GW zu erweitern. Diese Investitionen zielen darauf ab, den Ausbau von Rechenzentren für das Training und die Inferenz eigener KI-Modelle zu beschleunigen.
Die massive Ausweitung der Recheninfrastruktur steht im Einklang mit der kürzlich von Meta angedeuteten Cloud-Strategie. Es ist bekannt, dass das Unternehmen seine KI-Fähigkeiten auf Basis eigener Rechenzentren stärkt und gleichzeitig ungenutzte KI-Infrastrukturressourcen in Form von Cloud-Diensten externen Kunden zur Verfügung stellen wird. Analysten zufolge können durch den Einsatz eigener Chips die GPU-Beschaffungskosten gesenkt und die Betriebseffizienz der Rechenzentren verbessert werden, was wiederum die Rentabilität des Cloud-Geschäfts steigern könnte.
Meta plant, in diesem Jahr bis zu 145 Milliarden US-Dollar (etwa 218 Billionen KRW) in die KI-Infrastruktur zu investieren. Dies entspricht etwa einem Fünftel der für dieses Jahr erwarteten KI-Investitionen aller Technologiegiganten in Höhe von 700 Milliarden US-Dollar (etwa 1057 Billionen KRW).
Es gibt auch Neuigkeiten zur Sicherung der Lieferkette. Das interne Memo zeigt, dass Meta langfristige Lieferverträge mit Samsung Electronics für Speicherchips, SanDisk für Flash-Speicher und Sumitomo Electric für Glasfasergeräte abgeschlossen hat, um Engpässen bei Speichern und Halbleitern aufgrund des Ausbaus von KI-Rechenzentren entgegenzuwirken.
Am selben Tag veröffentlichte Meta das KI-Codierungsmodell „Muse Spark 1.1“ als kostenpflichtige API und entfernte sich damit von der bisherigen Open-Source-Strategie, um das Geschäft mit eigenen KI-Modellen auszubauen. Getrieben von den Erwartungen an solche Investitionsausweitungen stieg die Meta-Aktie am selben Tag um 4,7 % im Vergleich zum vorherigen Handelstag und schloss bei 631,5 US-Dollar. Obwohl sie im frühen Handel schwach war, drehte sie nach der Bekanntgabe der KI-Chip-Massenproduktionspläne und der Ausweitung der KI-Dienste ins Plus.
Mike Gualtieri, Vice President bei Forrester, kommentierte, dass man sich nicht auf Chips anderer Unternehmen verlassen könne, um ein KI-Riese zu werden. Der einzig praktikable Weg, um die Preiswettbewerbsfähigkeit von Modellen zu sichern, sei die Entwicklung eigener Chips, wie Meta es tue.
