NVIDIA dostała kolejny sygnał ostrzegawczy. Meta z Broadcomem budują własne zaplecze AI na ogromną skalę

Najciekawsze ruchy w dziedzinie sztucznej inteligencji dzieją się dziś nie na scenie konferencyjnej, lecz w serwerowniach. Meta Platforms rozszerza układ z firmą Broadcom wokół własnych akceleratorów MTIA i robi to w skali, która mówi więcej niż jakiekolwiek marketingowe hasła. Gdy gigant zaczyna liczyć waty, przepustowość sieci i koszt pojedynczej odpowiedzi modelu, wiadomo, że stawka jest większa niż kolejna premiera potężnego procesora lub GPU.

Meta właśnie pokazała, że masowa AI może coraz częściej trafiać na układy szyte pod jeden, bardzo konkretny cel, dlatego zdecydowała się na współpracę z Broadcomem.

Meta dostała nowy procesor do AI, a Arm z AGI CPU właśnie wkroczył na teren Intela, AMD i NVIDII

Meta przestała traktować własny krzem jak poboczny projekt. Nowa umowa z Broadcomem ma obowiązywać do 2029 roku i obejmuje nie tylko projekt kolejnych generacji MTIA, czyli Meta Training and Inference Accelerator, ale też zaawansowane pakowanie, jak również i sieć Ethernet spinającą klastry AI. Firma już wcześniej pokazała cztery następne układy z tej rodziny i deklaruje tempo mniej więcej jednej nowej generacji co pół roku. MTIA 300 pracuje dziś przy rankingach i rekomendacjach, a kolejne warianty coraz wyraźniej celują w inferencję. Dla użytkownika brzmi to technicznie, lecz efekt ma być bardzo przyziemny. Chodzi o tańsze uruchamianie modeli w WhatsAppie, Instagramie czy Threads, a więc więcej funkcji AI bez dokładania kolejnych szaf pełnych kosztownych GPU do każdej usługi.

Meta może przejąć 10 procent AMD niemal za darmo, ale jest jeden warunek, który wszystko zmienia

Na tym tle ruch Meta wygląda jak dalszy ciąg historii, o której pisaliśmy przy okazji AWS Trainium2, a także analizy starcia GPU z ASIC-ami. Google od lat rozwija TPU z Broadcomem, Amazon ma Trainium, Microsoft rozwija Maię, więc Meta po prostu dołącza do grona firm, które chcą odzyskać kontrolę nad kosztem inferencji. NVIDIA nadal rozdaje karty w treningu dużych modeli, ale przy masowym wdrażaniu AI do gotowych usług liczy się już nie tylko surowa moc, lecz także rachunek za waty, sieć i miejsce w szafie.

NVIDIA przejmuje ważnego klienta AMD. Meta w wieloletniej umowie na miliony chipów Blackwell, Rubin i procesory Grace

Długofalowo to sygnał, że rynek będzie się dzielił nie między pojedyncze chipy, ale między całe ekosystemy. Meta nie zamyka się przecież na zewnętrznych dostawców, bo równolegle buduje zaplecze także z NVIDIĄ i AMD. Mimo to kierunek jest czytelny, gdyż hiperskalerzy chcą własnych układów do pracy, którą powtarzają miliardy razy dziennie. Jeśli ten model się utrzyma, użytkownik dostanie szybsze i tańsze funkcje AI, a producenci uniwersalnych akceleratorów stracą część najłatwiejszego biznesu.