Безопасность и право3DNews AI→ оригинал

Meta начнёт выпуск собственных ИИ-чипов в сентябре 2026 года, чтобы снизить зависимость от Nvidia

Meta планирует начать производство собственного чипа для систем искусственного интеллекта уже в сентябре 2026 года, сообщает Reuters со ссылкой на внутреннюю служебную записку компании. Шаг — часть стратегии по наращиванию вычислительных мощностей до 14 гигаватт к 2027 году и снижению зависимости от чипов Nvidia.

AI-обработка оригинала 3DNews AI; редакция Hamidun News
Meta начнёт выпуск собственных ИИ-чипов в сентябре 2026 года, чтобы снизить зависимость от Nvidia
Источник: 3DNews AI. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
Первоисточник3DNews AI ↗
Главный редактор
Ключевой факт #1Производство собственного чипа планируется начать в сентябре 2026 года
Ключевой факт #2Цель — снижение зависимости от чипов Nvidia
Ключевой факт #3Компания намерена нарастить вычислительные мощности до 14 ГВт к 2027 году

Meta Platforms (признана экстремистской организацией, деятельность запрещена на территории России) рассчитывает начать производство собственного чипа для систем искусственного интеллекта уже в сентябре 2026 года — об этом сообщает Reuters со ссылкой на внутреннюю служебную записку компании.

Зачем Meta собственные чипы

Компания годами почти полностью зависела от графических процессоров Nvidia для обучения и работы своих ИИ-моделей — как и большинство крупных технологических игроков. Разработка собственного чипа должна снизить эту зависимость и дать Meta больше контроля над стоимостью и доступностью вычислительных мощностей, которые остаются главным узким местом для всей индустрии ИИ. Свои первые чипы линейки MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) компания представляла ещё в 2023 году, но использовала их в основном для задач инференса, а не для обучения по-настоящему крупных моделей.

  • Производство собственного чипа планируется начать в сентябре 2026 года
  • Цель — снижение зависимости от чипов Nvidia
  • Компания намерена нарастить вычислительные мощности до 14 ГВт к 2027 году
  • Источник информации — внутренняя служебная записка Meta, о которой узнал Reuters

Сколько мощностей нужно Meta

14 гигаватт вычислительных мощностей, которые компания рассчитывает получить в следующем году, — это на порядок больше, чем потребляют большинство существующих дата-центров: для сравнения, один гигаватт способен обеспечить электричеством сотни тысяч домов. Такие масштабы объясняются тем, что Meta продолжает вкладываться в обучение всё более крупных моделей семейства Llama и в инфраструктуру для собственных ИИ-продуктов внутри Facebook (соцсеть запрещена в России) и Instagram (сервис запрещён в России). Рост энергопотребления дата-центров ИИ-компаний уже заметен и за пределами технологической индустрии: строительство новых мощностей требует не только чипов, но и заключения долгосрочных контрактов на поставку электроэнергии, включая соглашения с атомными и газовыми электростанциями.

Почему это стратегический вопрос для всей индустрии

Спрос на чипы Nvidia настолько превышает предложение, что крупнейшие покупатели годами стоят в очереди за поставками и вынуждены соглашаться на цены, которые задаёт сама Nvidia — компания фактически стала главным бутылочным горлышком всей индустрии ИИ. Появление собственных чипов у крупных заказчиков не устраняет Nvidia с рынка полностью: обучение самых больших моделей по-прежнему требует топовых GPU, а собственные разработки чаще закрывают более узкие задачи вроде инференса — то есть непосредственно ответов моделей на запросы пользователей, которые выполняются миллиарды раз в день и обходятся дешевле на специализированном железе.

Что это значит

Собственные ИИ-чипы позволяют крупным технологическим компаниям меньше зависеть от Nvidia и её ценовой политики: похожим путём уже идут Google с чипами TPU и Amazon с чипами Trainium, и выход Meta на этот рынок ещё больше усиливает конкуренцию за поставки компонентов и мощности дата-центров. Для Nvidia это сигнал, что даже крупнейшие клиенты стремятся диверсифицировать поставщиков вычислений, а для рынка в целом — что гонка за собственный ИИ-кремний становится нормой для всех гигантов индустрии, а не исключением.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Что известно по теме: зачем Meta собственные чипы?

Компания годами почти полностью зависела от графических процессоров Nvidia для обучения и работы своих ИИ-моделей — как и большинство крупных технологических игроков. Разработка собственного чипа должна снизить эту зависимость и дать Meta больше контроля над стоимостью и доступностью вычислительных мощностей, которые остаются главным узким местом для всей индустрии ИИ. Свои первые чипы линейки MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) компания представляла ещё в 2023 году, но использовала их в основном для задач инференса, а не для обучения по-настоящему крупных моделе

Что известно по теме: сколько мощностей нужно Meta?

14 гигаватт вычислительных мощностей, которые компания рассчитывает получить в следующем году, — это на порядок больше, чем потребляют большинство существующих дата-центров: для сравнения, один гигаватт способен обеспечить электричеством сотни тысяч домов. Такие масштабы объясняются тем, что Meta продолжает вкладываться в обучение всё более крупных моделей семейства Llama и в инфраструктуру для собственных ИИ-продуктов внутри Facebook (соцсеть запрещена в России) и Instagram (сервис запрещён в России). Рост энергопотребления дата-центров ИИ-компаний уже заметен и за предела

Что известно по теме: почему это стратегический вопрос для всей индустрии?

Спрос на чипы Nvidia настолько превышает предложение, что крупнейшие покупатели годами стоят в очереди за поставками и вынуждены соглашаться на цены, которые задаёт сама Nvidia — компания фактически стала главным бутылочным горлышком всей индустрии ИИ. Появление собственных чипов у крупных заказчиков не устраняет Nvidia с рынка полностью: обучение самых больших моделей по-прежнему требует топовых GPU, а собственные разработки чаще закрывают более узкие задачи вроде инференса — то есть непосредственно ответов моделей на запросы пользователей, которые выполняются миллиарды ра

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ AI для бизнеса и команд

Внедрение ИИ, корпоративные воркшопы и AI-консалтинг

Экспертиза Жемала Хамидуна (hamidun.com) (CPO AlpinaGPT): аудит процессов, разработка AI-стратегии, кастомные RAG/агентные системы и обучение продуктовых команд.

Обсудить внедрение ИИ →Платформа NomadNet AI
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…