สำนักข่าวรอยเตอร์สรายงานโดยอ้างแหล่งข่าวที่เชื่อถือได้ว่า Meta (Facebook) กำลังทดสอบชิปสำหรับเทรนเอไอที่ออกแบบขึ้นเองในบริษัท ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) คือชิปประมวลผลแบบพิเศษที่ Meta พัฒนาขึ้นเพื่อใช้งานในด้านเอไอ ลดการพึ่งพาผู้ผลิตชิปจากภายนอกอย่าง NVIDIA
แหล่งข่าวเผยว่า ชิปเทรนเอไอใหม่ เป็นชิปที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในงานเอไอโดยเฉพาะ จึงช่วยให้ประหยัดพลังงานได้มากกว่าชิป GPU ที่ใช้ในการประมวลผลเอไอทั่วไป ซึ่งชิปเทรนเอไอเหล่านี้ได้รับความร่วมมือในการผลิตโดย TSMC ของไต้หวัน นอกจากนี้ ทาง Meta ได้เริ่มใช้งานชิปเทรนไอเอแล้วจำนวนหนึ่ง และวางแผนว่าถ้าทดลองใช้แล้วดีจริง ๆ ก็จะผลิตเพิ่มออกมาใช้งานจำนวนมาก หลังจาก Meta พึ่งผ่านขั้นตอน Tape-out ครั้งแรก
Tape-out เป็นกระบวนการสุดท้ายของการออกแบบ ตรวจสอบความถูกต้องและส่งโรงงานผลิตชิปตัวอย่าง จากนั้นก็นำมาทดลองใช้งาน ซึ่งต้องใช้เงินหลายสิบล้านเหรียญสหรัฐฯ หรือหลายพันล้านบาท และใช้เวลานาน 3-6 เดือน หากทดลองแล้วสำเร็จก็จะส่งเข้าสู่การผลิตจำนวนมาก แต่ถ้าล้มเหลวก็ต้องออกแบบกันใหม่แล้วก็ Tape-out ครั้งที่ 2, 3 หรือต่อ ๆ ไปจนกว่าจะสำเร็จ
หลายปีก่อน Meta ได้พัฒนาชิป MTIA ซึ่งบางช่วงได้มีการหยุดพัฒนาไปบ้าง แต่เมื่อปีที่แล้วก็ได้เริ่มใช้ชิปอนุมานในระบบเอไอสำหรับแนะนำเนื้อหาบนหน้าฟีดของ Facebook และ Instagram ทั้งนี้ Meta วางแผนว่าจะเริ่มใช้ชิปเทรนเอไอที่ออกแบบเองภายในปี 2026 โดยเริ่มต้นจะใช้ในระบบแนะนำเนื้อหาและขยับไปยังผลิตภัณฑ์ GenAI เช่น แชตบอต
เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว Meta เผยว่าชิปอนุมานชุดแรกที่กำลังทำงานอยู่ในระบบแนะนำเนื้อหานั้นประสบความสำเร็จอย่างมาก หลังจากหลายปีก่อนพัฒนาไม่สำเร็จ ทั้งนี้ Meta คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายทั้งหมดในปี 2025 ประมาณ 114,000 – 119,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ (3.8 – 4.0 ล้านล้านบาท) ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายด้านทุนสูงสุดถึง 65,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ (2.1 ล้านล้านบาท) และโดยส่วนใหญ่เป็นเงินลงทุนในระบบเอไอ
การเปิดตัวโมเดลของ DeepSeek ที่ใช้ต้นทุนต่ำ แต่มีประสิทธิภาพสูง ทำให้เกิดข้อสงสัยว่ามูลค่าการลงทุนใน GPU ที่บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่สหรัฐฯ ได้ทุ่มเงินลงไปมากมายนั้น จะให้ผลตอบแทนคืนกลับมาเร็วแค่ไหนและคุ้มค่าหรือไม่ ส่วนการพัฒนาชิปเฉพาะสำหรับการเทรนและอนุมานให้กับเอไอของ Meta จะมีประสิทธิภาพและลดต้นทุนได้มากน้อยเพียงใด ก็ต้องติดตามกันต่อไป
