Meta will KI günstiger machen: Eigene Chips könnten Rechenzentren verändern

Meta plant, bis 2027 seine KI-Beschleuniger der nächsten Generation für den Einsatz in Rechenzentren auf den Markt zu bringen. Meta geht davon aus, dass die Beschleuniger dazu beitragen werden, den Stromverbrauch und die Kosten zu senken, während der Bedarf an KI weiter steigt.

Die Entwicklung der MTIA-Serie läuft bereits seit 2023. Während das Unternehmen derzeit den MTIA 450, bekannt als „Arke“, testet, steht der nächste, der MTIA 500 oder „Astrid“, kurz vor der Fertigstellung. Er soll voraussichtlich noch im Laufe des Jahres 2027 in den Rechenzentren des Unternehmens zum Einsatz kommen.

Meta hat einen Plan, und der ist einfach. Das Unternehmen möchte die Kontrolle über die Hardware hinter seinen KI-Diensten ausbauen und die Abhängigkeit von Nvidia verringern. Die Entwicklung der Chips wird von Broadcom unterstützt, während TSMC die Produktion übernehmen wird.

Meta optimiert jedes Watt und jeden Dollar

Meta konzentriert sich jedoch nicht nur auf die Maximierung der Effizienz. Es strebt mehr KI-Rechenleistung pro Watt Energie und pro Dollar an, der für Hardware ausgegeben wird.

Ein solches Anliegen gewinnt noch mehr an Bedeutung, wenn Meta darauf abzielt, KI-Beschleuniger mit einer Leistung von einem Gigawatt zu betreiben. Zwölf dieser Chips wurden bereits von TSMC zu Evaluierungszwecken an die Ingenieure ausgeliefert. Die tatsächliche Leistung des Prozessors lag Berichten zufolge nur etwa 2 bis 3 Prozent unter den Simulationsergebnissen.

Darüber hinaus entwickelt Meta auch eigene KI-Beschleuniger auf Basis der selbst entwickelten Modelle. Mit anderen Worten: Die Ingenieure kennen die Arbeitslast, die diese Chips verarbeiten müssen. Meta behauptet, dass es sich bei seinen Prozessoren um Allzweckmaschinen für KI-Inferenz handelt und nicht um die extrem schnellen Prozessoren, die für sofortige Reaktionen erforderlich sind.

Unsere Meinung

Wir glauben, dass die Strategie von Meta durchaus Auswirkungen auf die KI-Produkte haben könnte, die Sie täglich nutzen. Geringere Infrastrukturkosten könnten mehr Möglichkeiten bieten, KI-Funktionen hinzuzufügen, ohne die Preise entsprechend anzuheben. Dies könnte andere Tech-Giganten dazu zwingen, ihre eigene maßgeschneiderte Hardware zu entwickeln.

Nur die Zeit wird zeigen, ob Meta in der Lage ist, seinen technischen Vorsprung in Kosteneinsparungen umzuwandeln.

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