Meta تكشف خطتها لأربع شرائح ذكاء اصطناعي من MTIA للاستدلال، دون التخلي عن Nvidia وAMD

كشفت Meta عن خطة تطوير لسلسلة مسرّعات الذكاء الاصطناعي MTIA التي تصنعها بنفسها: تريد الشركة خلال العامين المقبلين طرح أربعة أجيال من الشرائح لمهام الترتيب والتوصيات والذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع ذلك، لن تتمكن من التخلي كلياً عن Nvidia وAMD، فهي تنظر إلى السيليكون الخاص بها بوصفه مكمّلاً لمشتريات العتاد من أطراف خارجية، لا بديلاً فورياً عنها.

لماذا تحتاج Meta إلى شرائحها الخاصة

السبب الرئيسي بسيط: الحِمل على البنية التحتية لدى Meta ينمو بسرعة كبيرة، بينما تزداد كلفة وحدات GPU العامة الغرض. توسّع الشركة قدرات مراكز البيانات لخدمة Facebook وInstagram وخدماتها التوليدية الخاصة، ولذلك تسعى إلى مزيد من التحكم في تكلفة الاستدلال، أي المرحلة التي يكون فيها النموذج قد دُرّب بالفعل ويجيب عن طلبات المستخدمين.

لا يتطلب هذا النوع من العمل دائماً مسرّعاً بأقصى درجات العمومية. فأحياناً يكون الأجدى تصميم شريحة لسيناريوهات داخلية محددة وانتزاع أفضل كفاءة منها لكل واط ولكل دولار.

تقول Meta إنها تستخدم بالفعل مئات الآلاف من شرائح MTIA للاستدلال في التوصيات والمحتوى العضوي والإعلانات. أي أن الأمر لا يتعلق بتجربة مخبرية، بل بجزء مدمج في البنية التحتية الإنتاجية. وفي ضوء ذلك، تسرّع الشركة تطوير الأجيال الجديدة.

ويلفت الانتباه رقم آخر: تتوقع Meta أن تبلغ نفقاتها الرأسمالية في عام 2026 ما بين 115 و135 مليار دولار، ويذهب جزء كبير من هذه الاستثمارات إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. ومن المفترض أن تساعد المسرّعات الخاصة الشركة على التوسع بسرعة أكبر، وعلى تقليل اعتمادها على أسعار الموردين الخارجيين وإمداداتهم.

كيف تبدو خريطة الطريق

تتمحور خريطة الطريق الجديدة حول أربع شرائح MTIA تنوي Meta نشرها بوتيرة أعلى بكثير من المعتاد في الصناعة. فبينما يتجدد كثير من شرائح الذكاء الاصطناعي مرة كل عام أو عامين، تريد Meta التحرك بخطوة تقارب ستة أشهر. وأتاح ذلك نهج معياري: تُصمَّم الأجيال الجديدة لتركَّب في الرف والبنية الشبكية المجهزة مسبقاً، دون إعادة بناء الموقع بالكامل.

• MTIA 300 قيد الإنتاج بالفعل، وهي مخصصة لمهام الترتيب والتوصيات.
• MTIA 400 ستكون المرحلة التالية، وبحسب بيانات الشركة يجري إعدادها للعمل في مراكز بيانات Meta.
• MTIA 450 تُصمَّم في المقام الأول للاستدلال التوليدي في الذكاء الاصطناعي.
• MTIA 500 ستواصل الخط نفسه ومن المفترض أن تعزز البنية التحتية في عام 2027.

بدءاً من MTIA 400، لا تصمم Meta الشريحة وحدها، بل منظومة متكاملة من حولها: عدة رفوف خوادم وشبكة وتبريداً سائلاً. وتكمن أهمية هذا النهج في أن سقف الأداء في عناقيد الذكاء الاصطناعي الكبيرة لم يعد يتحدد بالحوسبة وحدها، بل بتغذية البيانات واستهلاك الطاقة وتبديد الحرارة أيضاً. وكلما أمعنت الشركة في تحسين المنظومة كلها، قلّ ما تدفعه مقابل عمومية لا تحتاج إليها دائماً.

لماذا لا تحل هذه الشرائح محل Nvidia

على الرغم من الإعلان اللافت، لا تقدّم Meta شرائح MTIA صراحةً بوصفها بديلاً سيُخرج Nvidia أو AMD من مراكز بياناتها. بل على العكس، تتحدث الشركة عن نهج «المحفظة»: فمختلف أنواع الأحمال تتطلب شرائح مختلفة، ولا يوجد حل واحد شامل يناسب كل شيء.

ستبقى المسرّعات الخارجية حاسمة الأهمية في السنوات القريبة، خصوصاً في أثقل سيناريوهات تدريب النماذج الكبيرة، أو حيث تُطلب سرعة الوصول إلى منظومة عتاد وبرمجيات جاهزة. وتتمثل رهانة Meta في أمر آخر: نقل الأحمال التي يمكن تحقيق أقصى مكسب فيها من حيث السعر والكفاءة إلى شرائحها الخاصة.

وفي الوقت نفسه، تحرص الشركة على ألا تبني منظومة مغلقة. فقد صُمّمت MTIA منذ البداية بالاعتماد على أدوات القطاع المألوفة — PyTorch وvLLM وTriton ومعايير Open Compute Project. وهذا يسهّل دمجها في مراكز البيانات القائمة. ويجري جزء من التطوير بالتعاون مع Broadcom، فيما أُسند التصنيع إلى TSMC، وبذلك تبقى حتى للسيليكون «الخاص» سلسلة طويلة من الشركاء الخارجيين.

ماذا يعني ذلك

تُظهر Meta أن سباق عتاد الذكاء الاصطناعي ينتقل من مجرد شراء أقوى وحدات GPU إلى نموذج أدق: تجمع المنصات الكبرى أسطولاً مختلطاً من مسرّعات الأطراف الخارجية والمسرّعات الخاصة. وهذه إشارة إلى السوق بأن النقص الرئيسي في السنوات المقبلة لن يقتصر على الشرائح نفسها، بل سيشمل أيضاً القدرة على مواءمة البنية التحتية بسرعة مع نوع معين من أحمال الذكاء الاصطناعي.

*Meta مصنفة في روسيا كمنظمة متطرفة ومحظورة فيها.