Meta готовится к выпуску собственного ИИ чипа Iris: компания ускоряет наращивание вычислительных мощностей

Meta планирует начать серийное производство специализированного чипа для искусственного интеллекта уже в сентябре. Проект должен снизить зависимость от внешних поставщиков и обеспечить рост вычислительных мощностей компании в ближайшие годы. Для российского рынка это показатель того, как глобальные игроки перестраивают инфраструктуру под растущие нагрузки ИИ.

Meta, владелец Facebook и Instagram, готовится к запуску собственного чипа для искусственного интеллекта, пишет xrust. По данным источников, производство первого поколения ускорителей Iris стартует в сентябре. Проект входит в линейку MTIA (Meta Training and Inference Accelerators) и должен обеспечить компании контроль над ключевыми элементами инфраструктуры, которые ранее полностью зависели от поставок GPU Nvidia и AMD.

Чип Iris оптимизирован под внутренние задачи Meta — ранжирование контента, рекомендации и работу генеративных моделей. Тестирование прототипов заняло около шести недель, что стало заметным улучшением по сравнению с предыдущими попытками компании развивать собственное аппаратное направление. Дизайн ускорителей создаётся совместно с Broadcom, а производство размещено на мощностях TSMC на Тайване.

Meta рассчитывает, что переход к собственным решениям позволит снизить затраты на inference — выполнение запросов уже обученных моделей, которые формируют основную нагрузку в соцсетях. При этом компания продолжает закупать GPU у Nvidia и AMD, заключая многомиллиардные контракты для обучения крупных моделей.

По оценкам источников, Meta планирует увеличить суммарные вычислительные мощности до 7 ГВт в текущем году и до 14 ГВт в 2027‑м. Для сравнения, один гигаватт соответствует энергопотреблению порядка 800 тысяч домов. В российском контексте такие цифры демонстрируют масштаб глобальных инвестиций: совокупная мощность отечественных дата‑центров значительно ниже, хотя проекты в Сибири и на Дальнем Востоке постепенно увеличивают доступные ресурсы для ИИ‑сервисов.

Инвестиции Meta в инфраструктуру в 2024–2025 годах оцениваются в десятки миллиардов долларов. Рост расходов на оборудование и память формирует тренд, который аналитики называют «чипфляцией» — удорожанием компонентов на фоне повышенного спроса со стороны крупных технологических компаний.

Эксперты отмечают, что переход к собственным чипам повторяет стратегию Amazon и Google, которые уже несколько лет развивают линейки Graviton и TPU. Такой подход позволяет оптимизировать затраты и ускорять внедрение новых функций. Meta планирует обновлять линейку ускорителей каждые полгода, что значительно быстрее стандартного годового цикла в отрасли.

Для пользователей это означает повышение скорости работы сервисов и улучшение качества рекомендаций. В российском контексте, несмотря на ограниченный доступ к продуктам Meta, тенденция остаётся показательной: развитие собственных аппаратных решений снижает уязвимость перед внешними поставками. Для отечественных компаний это подтверждает важность проектов по созданию энергоэффективных дата‑центров и локальных процессоров.

Запуск Iris усиливает конкуренцию на рынке ИИ‑инфраструктуры, где ключевым фактором становится способность быстро масштабировать вычисления при контролируемых затратах. Глобальный опыт показывает, что вертикальная интеграция — от чипов до пользовательских сервисов — становится одним из главных преимуществ в гонке технологий.

Ссылки на источники: https://www.reuters.com , https://ai.meta.com/blog/