Meta снижает зависимость от Nvidia: чип Iris идёт в производство в сентябре

2 мин. чтения
Bybit
$30,100 + $5,030
100 USDT в подарок
Получить →

Что произошло

Meta начнёт производство собственного ИИ-чипа (кодовое имя — Iris, часть линейки ускорителей MTIA) в сентябре 2026 — сообщил TechCrunch; данные подтверждает внутренний меморандум Meta, с которым ознакомился Reuters. Чип выпускает TSMC, партнёр по разработке — Broadcom.

Детали

  • MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) — проект собственных чипов на четыре поколения; архитектура модульная, на чиплетах, чтобы подстраиваться под быстро меняющиеся ИИ-нагрузки.
  • Тестирование чипа заняло около шести недель и прошло без серьёзных проблем.
  • Чипы возьмут на себя обучение алгоритмов ранжирования и рекомендаций, а также инференс в приложениях Meta.
  • Meta планирует нарастить вычислительные мощности до 7 ГВт в 2026 году и удвоить их до 14 ГВт в 2027-м; капзатраты на ИИ-инфраструктуру в этом году — до $145 млрд. Компания также законтрактовала долгосрочные поставки памяти у Samsung и флеш-накопителей у SanDisk.

Что это значит

  • Кого касается: индустрии ИИ-железа и в первую очередь Nvidia и AMD — Meta один из крупнейших покупателей их ускорителей в мире.
  • Риск/возможность: собственный кремний призван снизить расходы на чужие GPU, но Meta подчёркивает, что продолжит закупать Nvidia и AMD в больших объёмах. Для рынка это сигнал: гиперскейлеры всё активнее строят свои ускорители, что в перспективе давит на маржу поставщиков GPU.
  • Горизонт: производство стартует в сентябре 2026; ощутимый эффект на закупки GPU проявится уже в 2027-м по мере наращивания собственных мощностей и переноса части инференса на Iris.
Bybit
$30,100 + $5,030
100 USDT в подарок
Получить →
Поделиться
Связаться:
Крипто- и data-аналитик, инженер-программист (факультет компьютерных наук ХНУРЭ). В IT с 2008 года: администрировал корпоративный мониторинг в «Vodafone Украина», семь лет разрабатывал и продвигал веб-проекты, пять лет руководил маркетингом на метриках — конверсия, CTR, ROI, LTV.Криптовалютными рынками занимаюсь с 2021 года: ончейн-метрики, токеномика, макроэкономические индикаторы. Разработал собственную data-driven модель анализа рынка на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математическая статистика и EDA; сбор и сверку данных автоматизирую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: каждая цифра проверена по первоисточнику, ключевые — минимум по двум независимым; прогнозы — только сценарии с условиями. Тезис без данных не публикуется.