Meta ставит собственный AI-чип на конвейер уже в сентябре
Meta запускает в производство свой AI-чип Iris (программа MTIA) в сентябре и рассчитывает удвоить вычислительные мощности, снижая зависимость от чужих GPU.
🔴 Meta ставит собственный AI-чип на конвейер уже в сентябре
Как сообщает TechCrunch со ссылкой на внутреннюю записку, Meta запускает в производство собственный AI-чип Iris (в рамках программы MTIA) в сентябре и рассчитывает удвоить свои вычислительные мощности. Один из чипов прошёл тестирование всего за шесть недель; выпускать их будет TSMC, в разработке помогал Broadcom.
Что это значит на практике: • Meta хочет меньше зависеть от сторонних GPU-ускорителей: свой чип возьмёт на себя обучение моделей для ленты и рекомендаций, а также инференс AI-моделей, снижая расходы на оборудование. • От NVIDIA и AMD при этом не отказываются, закупки GPU продолжатся. • Масштаб гонки виден по деньгам: капитальные затраты Meta в 2026-м составляют $125–145 млрд, и в этом году компания развернёт 7 ГВт вычислительных мощностей, а в следующем удвоит эту цифру.
Каждый крупный игрок теперь хочет собственный кремний, чтобы не платить «налог NVIDIA» на каждый новый гигаватт.
Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.
#чипы #GPU #полупроводники #нейропроцессоры #железо #TSMC #NVIDIA #Meta #инфраструктура #ИИ #технологии #AravanaAI
Хотите получать подобные материалы раньше?
Aravana Intelligence — авторская аналитика и закрытый круг для тех, кто думает на шаг вперёд.
Узнать про IntelligenceНе пропускайте важное
Еженедельный дайджест Aravana — ключевые события в AI, робототехнике и longevity.
Стартап трёх бросивших Гарвард студентов подорожал больше чем вдвое за 7 месяцев, до $10,3 млрд
Etched привлёк $300 млн под руководством Sequoia при оценке $10,3 млрд — вдвое дороже, чем в декабре; заказов уже на $1 млрд.
TSMC докладывает в Аризону ещё $100 млрд, и всё равно не поспевает за спросом на ИИ-чипы
Тайваньский гигант увеличивает вложения в Аризону и ускоряет стройку фабрик, но спрос на вычисления для ИИ всё равно быстрее.
Одни и те же люди пять лет назад придумали давать деньги под видеокарты NVIDIA. Теперь они финансируют альтернативу
Инвесторы, первыми кредитовавшие покупку GPU от NVIDIA, впервые взяли в залог не обучающие видеокарты, а inference-чипы.