Meta bắt đầu thử nghiệm chip đào tạo AI tự phát triển đầu tiên

Meta – công ty mạng xã hội lớn nhất thế giới đã triển khai thử nghiệm con chip này ở quy mô nhỏ và có kế hoạch mở rộng sản xuất để sử dụng rộng rãi nếu kết quả thử nghiệm khả quan, các nguồn tin cho biết.

Nỗ lực phát triển chip nội bộ là một phần trong kế hoạch dài hạn của Meta nhằm giảm chi phí hạ tầng khổng lồ, khi công ty đặt cược mạnh vào các công cụ AI để thúc đẩy tăng trưởng. Meta, chủ sở hữu của Instagram và WhatsApp, dự báo tổng chi phí năm 2025 sẽ dao động từ 114 tỷ đến 119 tỷ USD, trong đó lên tới 65 tỷ USD sẽ dành cho đầu tư cơ sở hạ tầng AI.

Một trong các nguồn tin cho biết, con chip đào tạo AI mới của Meta là một bộ tăng tốc chuyên dụng, được thiết kế chỉ để xử lý các tác vụ AI, giúp tiết kiệm điện năng hơn so với các bộ xử lý đồ họa (GPU) tích hợp vốn thường được sử dụng cho các khối lượng công việc AI.

Meta đang hợp tác với nhà sản xuất chip Đài Loan TSMC (2330.TW) để sản xuất con chip này, nguồn tin tiết lộ. Việc thử nghiệm bắt đầu sau khi Meta hoàn tất giai đoạn “tape-out” đầu tiên của con chip – một cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển vi xử lý, đánh dấu việc gửi thiết kế ban đầu đến nhà máy chế tạo chip, theo nguồn tin khác.

Thông thường, một tape-out có chi phí hàng chục triệu USD và mất khoảng ba đến sáu tháng để hoàn thành, nhưng không có gì đảm bảo thành công. Nếu thất bại, Meta sẽ phải xác định nguyên nhân và thực hiện lại bước tape-out.

Con chip mới thuộc dòng Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) của công ty. Chương trình này đã gặp nhiều khó khăn trong quá trình phát triển và từng có một mẫu chip bị loại bỏ ở giai đoạn tương tự.

Tuy nhiên, năm ngoái, Meta đã bắt đầu sử dụng một chip MTIA để thực hiện suy luận (inference) – quá trình vận hành hệ thống AI khi người dùng tương tác với nó. Con chip này được ứng dụng trong hệ thống gợi ý nội dung trên Facebook và Instagram.

Các giám đốc điều hành Meta cho biết, họ muốn bắt đầu sử dụng chip tự phát triển cho đào tạo AI (training) vào năm 2026. Quá trình này đòi hỏi khả năng tính toán cao, do hệ thống AI cần xử lý lượng lớn dữ liệu để “học” cách hoạt động.

Tương tự như chip suy luận, chip đào tạo ban đầu sẽ được áp dụng cho hệ thống gợi ý nội dung, trước khi mở rộng sang các sản phẩm AI tạo sinh (generative AI) như chatbot Meta AI, theo các giám đốc điều hành của công ty.

“Chúng tôi đang tìm cách thực hiện đào tạo AI cho hệ thống gợi ý, và sau đó sẽ mở rộng sang cả đào tạo và suy luận cho AI tạo sinh”, Giám đốc sản phẩm Meta, ông Chris Cox, phát biểu tại hội nghị công nghệ, truyền thông và viễn thông do Morgan Stanley tổ chức tuần trước.

Ông Cox mô tả nỗ lực phát triển chip của Meta như một quá trình “bò, đi, rồi chạy”, nhưng cho biết các lãnh đạo công ty coi con chip suy luận thế hệ đầu tiên là một “thành công lớn”.

Trước đây, Meta từng hủy bỏ một mẫu chip suy luận nội bộ sau khi thất bại trong thử nghiệm quy mô nhỏ, tương tự như thử nghiệm hiện tại của chip đào tạo AI. Thay vào đó, công ty đã đặt hàng GPU trị giá hàng tỷ USD từ Nvidia vào năm 2022.

Kể từ đó, Meta vẫn là một trong những khách hàng lớn nhất của Nvidia, sở hữu hàng loạt GPU để đào tạo mô hình AI – bao gồm hệ thống gợi ý, quảng cáo và loạt mô hình nền tảng Llama. Các GPU này cũng phục vụ hơn 3 tỷ người dùng trên các ứng dụng của Meta mỗi ngày.

Tuy nhiên, giá trị của những GPU này đang bị đặt dấu hỏi trong năm nay, khi nhiều nhà nghiên cứu AI bày tỏ hoài nghi về việc tiếp tục mở rộng quy mô các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách bổ sung dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Những nghi ngờ này càng được củng cố sau khi startup Trung Quốc DeepSeek ra mắt các mô hình AI giá rẻ vào cuối tháng 1. Các mô hình này tối ưu hiệu suất tính toán bằng cách dựa nhiều hơn vào suy luận, thay vì chỉ tăng quy mô dữ liệu như cách tiếp cận truyền thống.

Sự kiện DeepSeek đã gây ra một đợt bán tháo cổ phiếu AI trên toàn cầu, khiến cổ phiếu Nvidia có lúc mất tới một phần năm giá trị. Tuy nhiên, sau đó giá cổ phiếu đã phục hồi phần lớn, khi nhà đầu tư đặt cược rằng chip của Nvidia vẫn sẽ là tiêu chuẩn ngành cho cả đào tạo và suy luận AI. Dù vậy, giá cổ phiếu Nvidia lại tiếp tục giảm do lo ngại về thương mại.