Meta – công ty mẹ của Facebook, Instagram và WhatsApp – đang thử nghiệm chip nội bộ đầu tiên để đào tạo các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI), đánh dấu một bước tiến quan trọng trong chiến lược tự phát triển silicon nhằm giảm sự phụ thuộc vào Nvidia.
Theo nguồn tin từ Reuters, Meta đã bắt đầu triển khai thử nghiệm chip AI ở quy mô nhỏ và có kế hoạch mở rộng sản xuất nếu kết quả khả quan. Đây là một phần trong chiến lược dài hạn nhằm giảm chi phí cơ sở hạ tầng, trong bối cảnh công ty đặt cược lớn vào AI để thúc đẩy tăng trưởng.
Meta dự báo tổng chi phí năm 2025 sẽ dao động từ 114 tỷ đến 119 tỷ USD, trong đó lên đến 65 tỷ USD được dành cho cơ sở hạ tầng AI.
Một trong những nguồn tin cho biết chip đào tạo mới của Meta là một bộ tăng tốc chuyên dụng, chỉ xử lý các tác vụ AI cụ thể thay vì đảm nhận nhiều chức năng như GPU truyền thống. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm điện năng hơn so với GPU của Nvidia.
Meta đang hợp tác với TSMC để sản xuất chip, đánh dấu sự gia nhập sâu hơn vào lĩnh vực thiết kế phần cứng.
Nguồn tin khác cho biết, Meta đã hoàn thành đợt "thử nghiệm" (tape-out) đầu tiên, một bước quan trọng trong thiết kế chip, trước khi gửi thiết kế đến nhà máy sản xuất.
Thông thường, một lần tape-out có thể tiêu tốn hàng chục triệu USD và mất từ 3-6 tháng để hoàn thành. Nếu thất bại, Meta sẽ phải chẩn đoán lỗi và lặp lại quy trình, làm chậm tiến độ triển khai.
Meta đã từng gặp thất bại với dòng chip nội bộ trước đây. Chương trình Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) khởi đầu không thuận lợi, khi một phiên bản chip suy luận (inference) trước đó bị loại bỏ do không đạt yêu cầu trong thử nghiệm.
Tuy nhiên, vào năm ngoái, chip MTIA đầu tiên đã được Meta sử dụng để hỗ trợ các hệ thống đề xuất nội dung trên Facebook và Instagram. Công ty đang hướng tới mục tiêu triển khai chip AI nội bộ vào năm 2026, phục vụ cả đào tạo AI và suy luận AI cho các hệ thống khuyến nghị và chatbot AI thế hệ mới.
Mặc dù nỗ lực phát triển chip nội bộ, Meta vẫn là một trong những khách hàng lớn nhất của Nvidia. Sau khi thất bại với chip suy luận tùy chỉnh, công ty đã chi hàng tỷ USD mua GPU Nvidia vào năm 2022 để đào tạo hệ thống AI khuyến nghị, quảng cáo và mô hình ngôn ngữ Llama.
Giá trị của các GPU này đang bị đặt dấu hỏi, khi nhiều nhà nghiên cứu AI nghi ngờ liệu việc mở rộng mô hình AI bằng cách bổ sung dữ liệu và sức mạnh tính toán có tiếp tục mang lại tiến bộ đột phá hay không.
Sự hoài nghi càng gia tăng khi công ty DeepSeek của Trung Quốc ra mắt loạt mô hình AI giá rẻ vào cuối tháng 1, tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất bằng các phương pháp suy luận tiên tiến, thay vì chỉ dựa vào quy mô và sức mạnh tính toán khổng lồ.
Sự xuất hiện của DeepSeek đã gây ra đợt bán tháo toàn cầu trên thị trường chứng khoán, khiến cổ phiếu Nvidia mất tới 20% giá trị tại thời điểm đó. Dù sau đó cổ phiếu này đã phục hồi phần lớn, nhưng vẫn chịu áp lực do lo ngại về triển vọng thương mại dài hạn.
Dù Meta đang nỗ lực phát triển chip AI nội bộ, nhưng con đường phía trước vẫn còn nhiều thách thức kỹ thuật và tài chính. Nếu thử nghiệm chip đào tạo thành công, công ty có thể giảm chi phí hạ tầng AI đáng kể, đồng thời tăng cường quyền kiểm soát đối với công nghệ AI cốt lõi.
Tuy nhiên, nếu thất bại, Meta có thể phải tiếp tục phụ thuộc vào Nvidia và đối mặt với áp lực cạnh tranh từ các công ty AI Trung Quốc, vốn đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách về công nghệ.
Với sự đầu tư mạnh mẽ vào AI, Meta đang đặt cược vào một tương lai nơi họ có thể tự chủ công nghệ AI, thay vì bị chi phối bởi các nhà cung cấp bên ngoài.
Theo Reuters
