Meta знижує залежність від Nvidia: чип Iris іде у виробництво у вересні

2 хв. читання

Що сталося

Meta почне виробництво власного ШІ-чипа (кодова назва — Iris, частина лінійки прискорювачів MTIA) у вересні 2026 — повідомив TechCrunch; дані підтверджує внутрішній меморандум Meta, з яким ознайомився Reuters. Чип виготовляє TSMC, партнер з розробки — Broadcom.

Деталі

  • MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) — проєкт власних чипів на чотири покоління; архітектура модульна, на чиплетах, щоб підлаштовуватися під ШІ-навантаження, що швидко змінюються.
  • Тестування чипа зайняло близько шести тижнів і минуло без серйозних проблем.
  • Чипи візьмуть на себе навчання алгоритмів ранжування та рекомендацій, а також інференс у застосунках Meta.
  • Meta планує наростити обчислювальні потужності до 7 ГВт у 2026 році й подвоїти їх до 14 ГВт у 2027-му; капітальні витрати на ШІ-інфраструктуру цього року — до $145 млрд. Компанія також законтрактувала довгострокові постачання пам’яті в Samsung і флеш-накопичувачів у SanDisk.

Що це означає

  • Кого стосується: індустрії ШІ-заліза й насамперед Nvidia та AMD — Meta один із найбільших покупців їхніх прискорювачів у світі.
  • Ризик/можливість: власний кремній має знизити витрати на чужі GPU, але Meta наголошує, що продовжить купувати Nvidia та AMD у великих обсягах. Для ринку це сигнал: гіперскейлери дедалі активніше будують власні прискорювачі, що в перспективі тисне на маржу постачальників GPU.
  • Горизонт: виробництво стартує у вересні 2026; відчутний ефект на закупівлі GPU проявиться вже у 2027-му в міру нарощування власних потужностей і перенесення частини інференсу на Iris.
Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.