Meta, salt yapay zekâ altyapı maliyetlerinin 65 milyar dolara ulaşacağını ve toplam harcamalarının ise 114 ile 119 milyar dolar arasında olacağını öngördükten sonra artan maliyetleri kontrol altına almak için kendi yapay zekâ çipini geliştirmeye başladı. Son raporlara göre bu konuda kayda değer bir ilerleme katediliyor. Yakında bu çiplerin az miktarda da olsa dağıtımına başlanacak. Bu sayede Meta, yapay zekâ eğitiminde NVIDIA’nın pahalı grafik işlemcilerine olan bağımlılığını azaltabilecek.
Meta Yöneticileri, 2026’ya Kadar Kendi Yapay Zekâ Çiplerinin Eğitim Amaçlı Kullanılmasını Umut Ediyor
Meta‘nın küçük çaplı çip dağıtım planı, testlerin başarılı olması durumunda tam kapsamlı bir dağıtıma dönüşebilir. Reuters’ın ismi açıklanmayan kaynaklara dayandırdığı haberine göre Meta’nın yeni yapay zekâ çipi, özel bir hızlandırıcı olacak. Yani çipin tek amacı, yapay zekâ ile ilgili görevlerin üstesinden gelmek denebilir.
Meta, şu anda NVIDIA’dan aşırı derecede pahalı grafik işlemciler satın alarak kabarttığı faturasını hafifletmenin yanı sıra yapay zekâ çipinin, belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanması sayesinde daha fazla güç tasarrufu sağlayacağı için altyapısının güç tüketimini önemli ölçüde azaltabilir.
Özel silikon üretimini TSMC’nin üstlenmesi bekleniyor. Ancak firmanın hangi üretim süreçlerini kullanacağı henüz bilinmiyor. Yine de Meta’nın ilk yapay zekâ çipinin tasarım aşamasını başarıyla tamamladığı belirtiliyor. Milyonlarca dolara mal olabilecek ve altı ay sürebilecek bu sürecin, her ne kadar başarılı bir sonuç alma garantisi olmasa da sorunların tespit edilip çözüm üretilebilmesi için tekrarlanması gerekebilir. Bu da geliştirme maliyetlerini daha da artırabilir.
Meta, bir dönem kendi yapay zekâ çipini geliştirmekten vazgeçmişti. Bunun sebebinin geliştirme zorlukları olması muhtemel. Ancak görünüşe göre şirket, bu engelleri aşmayı başardı. Yöneticiler, 2026 yılına kadar bu çipin kabiliyetlerinden yararlanmayı ve Meta’nın sistemlerini eğitmeyi hedefliyor. Buna ek olarak sohbet botu gibi üretici yapay zekâ ürünlerine geçilmesi ümit ediliyor.
Diğer bir yandan uzmanlar, ham GPU gücünü artırarak büyük dil modellerinde ne kadar ilerleme kaydedilebileceği konusunda endişeli. Özel yapay zekâ çiplerine geçiş, bu donanımı barındırmak ve soğutmak için gereken alanı da azaltabilir.
Kaynak: wccftech.com
