फेसबुक के मालिक मेटा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए अपने पहले इन-हाउस चिप का परीक्षण कर रहे हैं, जो एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है क्योंकि यह अपने स्वयं के कस्टम सिलिकॉन को और अधिक डिजाइन करने और एनवीडिया जैसे बाहरी आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता कम करने की दिशा में आगे बढ़ रहा है, दो सूत्रों ने रॉयटर्स को बताया।

दुनिया की सबसे बड़ी सोशल मीडिया कंपनी ने चिप की एक छोटी तैनाती शुरू कर दी है और अगर परीक्षण सफल रहा तो व्यापक पैमाने पर उपयोग के लिए उत्पादन को बढ़ाने की योजना है, सूत्रों ने कहा।

इन-हाउस चिप्स विकसित करने का प्रयास मेटा की दीर्घकालिक योजना का हिस्सा है ताकि इसकी विशाल अवसंरचना लागत को कम किया जा सके क्योंकि कंपनी विकास को गति देने के लिए AI उपकरणों पर महंगे दांव लगा रही है।

मेटा, जो इंस्टाग्राम और व्हाट्सएप का भी मालिक है, ने 2025 के लिए कुल व्यय $114 बिलियन से $119 बिलियन का अनुमान लगाया है, जिसमें AI अवसंरचना पर खर्च से प्रेरित $65 बिलियन तक का पूंजीगत व्यय शामिल है।

एक सूत्र ने कहा कि मेटा की नई प्रशिक्षण चिप एक समर्पित त्वरक है, जिसका अर्थ है कि इसे केवल AI-विशिष्ट कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इसे AI वर्कलोड के लिए आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले एकीकृत ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) की तुलना में अधिक ऊर्जा-कुशल बना सकता है।

मेटा ताइवान स्थित चिप निर्माता TSMC के साथ चिप का उत्पादन करने के लिए काम कर रहा है, इस व्यक्ति ने कहा। परीक्षण तैनाती मेटा द्वारा चिप के अपने पहले "टेप-आउट" को पूरा करने के बाद शुरू हुई, सिलिकॉन विकास कार्य में सफलता का एक महत्वपूर्ण संकेतक जिसमें एक चिप कारखाने के माध्यम से प्रारंभिक डिजाइन भेजना शामिल है, दूसरे स्रोत ने कहा।

एक सामान्य टेप-आउट की लागत दसियों मिलियन डॉलर होती है और इसे पूरा होने में लगभग तीन से छह महीने लगते हैं, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि परीक्षण सफल होगा। विफलता के लिए मेटा को समस्या का निदान करने और टेप-आउट चरण को दोहराने की आवश्यकता होगी।

मेटा और TSMC ने टिप्पणी करने से इनकार कर दिया।

चिप कंपनी की मेटा ट्रेनिंग एंड इंफरेंस एक्सेलेरेटर (MTIA) श्रृंखला में नवीनतम है। कार्यक्रम की शुरुआत वर्षों से अस्थिर रही है और एक समय पर विकास के समान चरण में एक चिप को हटा दिया गया था।

हालांकि, मेटा ने पिछले साल एक MTIA चिप का उपयोग करके अनुमान लगाना शुरू किया था, या एक AI सिस्टम को चलाने की प्रक्रिया जिसमें उपयोगकर्ता इसके साथ बातचीत करते हैं, उन अनुशंसा प्रणालियों के लिए जो यह निर्धारित करती हैं कि Facebook और Instagram न्यूज़ फ़ीड पर कौन सी सामग्री दिखाई देती है।

मेटा के अधिकारियों ने कहा है कि वे 2026 तक प्रशिक्षण के लिए अपने स्वयं के चिप्स का उपयोग करना शुरू करना चाहते हैं, या AI सिस्टम को डेटा के ढेरों को खिलाने की कंप्यूट-गहन प्रक्रिया "सिखाने" के लिए कि इसे कैसे प्रदर्शन करना है।

अधिकारियों ने कहा कि अनुमान चिप के साथ, प्रशिक्षण चिप का लक्ष्य अनुशंसा प्रणालियों से शुरू करना है और बाद में चैटबॉट मेटा AI जैसे जनरेटिव AI उत्पादों के लिए इसका उपयोग करना है।

"हम इस बात पर काम कर रहे हैं कि हम अनुशंसा प्रणाली के लिए प्रशिक्षण कैसे करेंगे और फिर अंततः हम जन AI के लिए प्रशिक्षण और अनुमान के बारे में कैसे सोचेंगे," मेटा के मुख्य उत्पाद अधिकारी क्रिस कॉक्स ने पिछले सप्ताह मॉर्गन स्टेनली प्रौद्योगिकी, मीडिया और दूरसंचार सम्मेलन में कहा।

कॉक्स ने मेटा के चिप विकास प्रयासों को अब तक "एक तरह की वॉक, क्रॉल, रन स्थिति" के रूप में वर्णित किया, लेकिन कहा कि अधिकारियों ने अनुशंसाओं के लिए पहली पीढ़ी के अनुमान चिप को "बड़ी सफलता" माना।

मेटा ने पहले एक इन-हाउस कस्टम इंफ़रेंस चिप पर प्लग खींच लिया था, जब यह प्रशिक्षण चिप के लिए अब किए जा रहे एक छोटे पैमाने के परीक्षण परिनियोजन में विफल हो गया था, इसके बजाय इसने अपना रुख बदल दिया और 2022 में अरबों डॉलर के Nvidia GPU के लिए ऑर्डर दिए।

सोशल मीडिया कंपनी तब से Nvidia के सबसे बड़े ग्राहकों में से एक बनी हुई है, जिसने अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए GPU का एक शस्त्रागार इकट्ठा किया है, जिसमें अनुशंसाएँ और विज्ञापन सिस्टम और इसकी लामा फ़ाउंडेशन मॉडल सीरीज़ शामिल हैं। इकाइयाँ 3 बिलियन से अधिक लोगों के लिए अनुमान भी लगाती हैं जो हर दिन इसके ऐप का उपयोग करते हैं।

इस साल उन GPU के मूल्य पर सवाल उठाया गया है क्योंकि AI शोधकर्ता इस बात पर संदेह व्यक्त कर रहे हैं कि अधिक से अधिक डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति जोड़कर बड़े भाषा मॉडल को "स्केल अप" करना जारी रखकर कितनी अधिक प्रगति की जा सकती है।

जनवरी के आखिर में चीनी स्टार्टअप डीपसीक द्वारा नए कम लागत वाले मॉडल लॉन्च किए जाने से ये संदेह और भी पुख्ता हो गए, जो अधिकांश मौजूदा मॉडलों की तुलना में अनुमान पर अधिक निर्भर करके कम्प्यूटेशनल दक्षता को अनुकूलित करते हैं।

डीपसीक द्वारा प्रेरित एआई स्टॉक में वैश्विक गिरावट के कारण, एनवीडिया के शेयरों ने एक समय में अपने मूल्य का पाँचवाँ हिस्सा खो दिया था। बाद में उन्होंने उस जमीन को फिर से हासिल कर लिया, निवेशकों ने दांव लगाया कि कंपनी के चिप्स प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उद्योग मानक बने रहेंगे, हालाँकि व्यापक व्यापार चिंताओं के कारण वे फिर से गिर गए हैं।

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