메타는 엔비디아와 같은 외부 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 AI 프로세서를 개발하고 있으며, 현재 테스트 중입니다. 이 회사는 조달 비용 절감뿐만 아니라 구성 요소 최적화를 통해 인프라 비용을 낮추는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 2025년까지 1,140억 달러에서 1,190억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이 중 최대 650억 달러는 주로 AI 인프라를 위한 자본 지출로 추정됩니다.
메타는 여러 차례의 실패로 인해 칩 개발을 일시 중단한 후, 2022년까지 수십억 달러의 하드웨어를 구매하며 엔비디아의 가장 큰 고객 중 하나가 되었습니다. 지난해 4월, 메타는 AI 모델 훈련과 페이스북 및 인스타그램과 같은 플랫폼의 추천 시스템을 위해 자체 MTIA 칩(Meta Training and Inference Accelerator)을 배포하기 시작했습니다. 이 새로운 훈련 칩은 AI 전용 작업을 위한 전용 가속기로 설계되어, AI 작업에 사용되는 전통적인 GPU에 비해 에너지 효율성이 크게 향상될 것으로 기대됩니다. 초기 투자 비용이 높지만, 이 이니셔티브는 장기적으로 메타에 경제적으로 유리할 수 있습니다.
칩의 첫 번째 '테이프 아웃(tape-out)'이 완료되어 생산 전 최종 설계 단계에 접어들었으며, 비용은 이미 수천만 달러에 달하고 있습니다. 메타는 2026년까지 새로운 프로세서를 배포할 계획이며, 초기에는 피드 예측 시스템과 같은 AI 훈련 및 집약적인 계산 작업을 목표로 하고 있으며, 이후 메타 AI 챗봇과 같은 생성적 AI 제품에도 적용할 예정입니다.
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