मेटा, फेसबुक, इंस्टाग्राम और व्हाट्सएप की मूल कंपनी मेटा ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन की गई अपनी पहली-इन-हाउस चिप शुरू कर दी है। यह कदम कस्टम सिलिकॉन विकास की ओर मेटा की यात्रा में एक महत्वपूर्ण मिलस्टोन को चिह्नित करता है, जो संभावित रूप से एनवीडिया जैसे बाहरी आपूर्तिकर्ताओं पर अपनी निर्भरता को कम करेगा। सफल होने पर, मेटा ने व्यापक कार्यान्वयन के लिए इस एआई चिप के उत्पादन को बढ़ाने की योजना बनाई है।

एआई लागत को कम करने के लिए कस्टम चिप्स के लिए मेटा का धक्का

Reates की एक रिपोर्ट के अनुसार, इस कस्टम AI चिप का विकास AI- संचालित प्रौद्योगिकियों में बुनियादी ढांचे की लागत में कटौती करने के लिए मेटा की दीर्घकालिक रणनीति का हिस्सा है। रिपोर्ट में आगे कहा गया है कि मेटा में 2025 के लिए 114 बिलियन अमरीकी डालर और 119 बिलियन अमरीकी डालर के बीच अनुमान हैं, एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर को 65 बिलियन अमरीकी डालर तक आवंटित किया गया है।

एक समर्पित त्वरक के रूप में वर्णित नई चिप, पारंपरिक जीपीयू की तुलना में एआई प्रशिक्षण कार्यों में दक्षता में सुधार की उम्मीद है।

TSMC के साथ सहयोग और चिप विकास में चुनौतियां

मेटा कथित तौर पर इस एआई प्रशिक्षण चिप का उत्पादन करने के लिए ताइवान सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग कंपनी (टीएसएमसी) के साथ काम कर रही है। कंपनी द्वारा अपना पहला ‘टेप-आउट’ पूरा करने के बाद परीक्षण चरण पहले ही शुरू हो चुका है, जो चिप डिजाइन में एक महत्वपूर्ण कदम है जहां एक प्रारंभिक प्रोटोटाइप विनिर्माण के लिए वाक्य है। हालांकि, कस्टम चिप्स विकसित करना जोखिमों के साथ आता है-मेटा ने पहले एक समान परियोजना को खारिज कर दिया, जो विफलताओं को डिगॉल-स्केल परीक्षण का सामना करने के बाद था।

पिछले असफलताओं के बावजूद, मेटा ने पिछले साल (2024) को सफलतापूर्वक एक एआई अगरबत्ती चिप पेश किया, जिसका उपयोग फेसबुक और इंस्टाग्राम पर सामग्री की सिफारिशों को अनुकूलित करने के लिए किया गया था। कंपनी का लक्ष्य 2026 तक 2026 तक अपने चैटबॉट, मेटा एआई जैसे जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए अपनी चिप क्षमता का विस्तार करना है।

मेटा की एआई रणनीति और बाजार प्रभाव

मेटा एनवीडिया के लारेट ग्राहकों में से एक है, जिसने एआई प्रशिक्षण और अनुमान कार्यों के लिए अपने जीपीयू पर अरबों खर्च किए हैं। हालांकि, जैसा कि एआई शोधकर्ता बड़े भाषा मॉडल को स्केल करने की सीमा पर बहस करते हैं, मेटा जैसी कंपनियां तेजी से वैकल्पिक दृष्टिकोण की तलाश कर रही हैं।

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