Meta défie Nvidia : une puce IA maison pour plus d’autonomie

Meta développe sa propre puce dédiée à l’IA pour réduire sa dépendance à Nvidia et optimiser ses coûts. Un pari technologique ambitieux aux enjeux stratégiques majeurs.

Meta développe sa propre puce d’IA pour réduire sa dépendance à Nvidia

Meta Platforms, anciennement Facebook, est en train de tester son premier processeur dédié à l’entraînement des systèmes d’IA (intelligence artificielle). Cette puce est produite en interne, marquant un tournant dans la stratégie de Meta pour réduire sa dépendance vis-à-vis des fournisseurs extérieurs tels que « l’un de ses plus gros vendeurs », Nvidia.

Un plan à long terme pour l’autosuffisance

Cette initiative fait partie d’un plan à long terme de l’entreprise qui, en plus de Facebook, comprend également Instagram et WhatsApp. En effet, Meta ambitionne de réduire de manière significative ses coûts d’infrastructure, notamment ces coûts en IA générant une grande partie des dépenses prévues à hauteur de 65 milliards de dollars d’ici 2025.

Un virage technologique majeur

Contrairement aux « unités de traitement graphique (GPU) généralement utilisées pour les tâches d’IA », la nouvelle puce de Meta est un accélérateur spécialement dédié à l’IA. Non seulement cette puce ne se chargera que de l’IA, mais elle pourrait aussi s’avérer plus économe en énergie. Pour produire ce composant, Meta a fait appel au Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), une entreprise spécialisée dans la fabrication de puces.

Une série de défis et des succès attendus

Selon l’une des sources interrogées, le « déploiement du test » a commencé après que Meta a réussi le premier « tape-out » de la puce. Il s’agit d’une étape cruciale qui implique la conception initiale d’une puce dans une usine. En dépit des défis rencontrés dans le montage du programme de cette série de puces, nommé MTIA (Meta Training and Inference Accelerator), la société a continué à l’utiliser pour effectuer des inférences, un processus permettant aux utilisateurs d’interagir avec son système d’IA.

Ces ambitions sont cependant mises en perspective par les doutes exprimés par des chercheurs en IA sur la pertinence de « l’escalade » des grands modèles de langage par l’ajout de toujours plus de données et de puissance de calcul. L’avenir dira si Meta peut réussir à rendre ses propres produits d’IA plus efficaces et autonomes.