Чип Meta Iris AI будет запущен в производство в сентябре, цель по вычислительной мощности — 14 ГВт

Введение

По сообщениям, Meta планирует начать производство нового кастомного чипа для искусственного интеллекта в сентябре 2026 года, что ускорит одно из крупнейших расширений вычислительной инфраструктуры в tech-индустрии.

Чип с кодовым названием Iris относится к внутреннему проекту Meta Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Согласно внутреннему меморандуму, изученному Reuters, Iris завершил шестинедельный цикл тестирования без выявления серьёзных проблем и сейчас переходит в стадию производства.

Этот чип — лишь часть масштабного плана. Meta планирует развернуть около 7 ГВт вычислительной инфраструктуры в 2026 году, а к 2027 году удвоить общую мощность до 14 ГВт. Прогноз капитальных затрат на 2026 год также повышен до 125–145 миллиардов долларов, что отражает рост цен на компоненты и дополнительные инвестиции в дата-центры.

Источник: Это оригинальная, готовая к публикации статья на китайском языке, основанная на репортаже Reuters, перепечатанная The Economic Times и перекрёстно проверенная с официальными объявлениями Meta об инфраструктуре. Она не является построчным пересказом материалов, защищённых авторским правом. Исходная статья содержит релевантное основное изображение, сохранённое выше. Реклама, баннеры с приложениями, графика WhatsApp и нерелевантные рекомендательные изображения исключены. Reuters позже исправил свой репортаж, указав, что Meta ожидает увеличения на 2,5 ГВт к концу 2026 года, а не на 5,5 ГВт.

Meta планирует начать производство Iris в сентябре

Согласно внутреннему меморандуму Meta, изученному Reuters, производство Iris должно начаться в сентябре 2026 года.

Тестирование длилось около шести недель и не выявило серьёзных проблем. Это важная веха для Meta, которая с момента начала разработки собственного AI-ускорителя пять лет назад сталкивалась с задержками и техническими трудностями в программе кастомных чипов.

Meta отказалась комментировать сообщения о планах производства, поэтому сентябрьский срок следует рассматривать как внутренний план, а не официально объявленную дату выхода.

Iris спроектирован для собственных нужд дата-центров Meta. Он предназначен для поддержки AI-систем, лежащих в основе таких продуктов, как Facebook и Instagram, включая задачи рекомендаций, ранжирования, рекламы и генеративного ИИ.

Ожидается, что чип не заменит все внешние ускорители, которые закупает Meta. Вместо этого он станет частью гибридной инфраструктурной комбинации, включающей:

• Ускорители MTIA собственной разработки Meta
• GPU NVIDIA
• GPU AMD Instinct
• Кастомные и партнёрские CPU
• Специализированные сети, память и системы хранения

Такой подход позволяет Meta распределять различные рабочие нагрузки на оборудование, обеспечивающее наилучшее сочетание производительности, доступности, энергоэффективности и общей стоимости.

Что такое чип Iris AI?

Iris — это кодовое название одного из поколений чипов проекта MTIA от Meta, согласно репортажу Reuters.

MTIA расшифровывается как Meta Training and Inference Accelerator. Это серия AI-чипов Meta, созданных для конкретных целей, направленных на повышение эффективности рабочих нагрузок в дата-центрах компании.

Meta уже развернула ранние поколения MTIA для задач ранжирования, рекомендаций и рекламного вывода.

Компания заявляет, что при глубокой оптимизации под собственные модели и программный стек эти чипы обеспечивают значительные преимущества в энергоэффективности по сравнению с универсальными чипами сторонних поставщиков.

Проект Iris, о котором сообщается в репортаже, является продолжением этой стратегии.

Ключевые факты репортажа

В исходном репортаже не раскрыты такие технические детали, как техпроцесс, объём памяти, пропускная способность межсоединений, энергопотребление и пиковая вычислительная производительность. Не следует делать выводы об этих деталях до их официального раскрытия Meta или её партнёрами.

Дорожная карта из четырёх поколений MTIA

По данным Reuters, Iris является частью программы из четырёх поколений MTIA, разрабатываемых Meta.

Компания планирует выпускать новый чип примерно каждые шесть месяцев до 2027 года. Этот темп значительно быстрее обычных циклов разработки полупроводников, которые длятся год или более.

Meta уже подтвердила отдельно, что разрабатывает и развёртывает четыре поколения совершенно новых чипов MTIA в течение двух лет. Дорожная карта направлена на поддержку:

• Систем сортировки и рекомендаций
• Рекламных моделей
• Крупномасштабного вывода
• Рабочих нагрузок генеративного ИИ
• Будущих задач обучения

Шестимесячный цикл не обязательно подразумевает совершенно новую архитектуру каждый раз. Последующие версии могут включать целенаправленные улучшения вычислительных блоков, системы памяти, сетевых межсоединений, корпусировки, поддержки рабочих нагрузок или программной совместимости.

Ключевой момент: Meta стремится превратить разработку кастомных чипов в постоянную внутреннюю возможность, а не в эпизодический аппаратный эксперимент.

Broadcom поддерживает проектирование

Meta сотрудничает с Broadcom для ускорения разработки кастомных AI-чипов.

Согласно официальному заявлению Meta, Broadcom будет вносить вклад в:

• Проектирование чипов
• Передовую корпусировку
• Сетевые межсоединения
• Разработку ускорителей нескольких поколений

Это сотрудничество основано на платформе XPU для кастомных AI-ускорителей от Broadcom. Meta сохраняет контроль над требованиями к рабочим нагрузкам и системными целями, в то время как Broadcom предоставляет экспертизу в области полупроводников и инфраструктуры.

Такая модель распространена среди гиперскейлеров. Облачная или платформенная компания определяет рабочие нагрузки и ожидаемые показатели производительности, а опытный полупроводниковый партнёр помогает превратить эти требования в производимые чипы.

Такое соглашение снижает риски разработки, не заставляя Meta полностью полагаться на стандартные готовые ускорители.

TSMC будет производить чип

Согласно Reuters, производством чипа Iris займётся TSMC.

TSMC — крупнейший в мире специализированный полупроводниковый контрактный производитель, выпускающий передовые чипы для многих крупных технологических компаний. Сотрудничество с TSMC даёт Meta доступ к ведущим производственным процессам, технологиям корпусировки и опыту массового производства.

Однако использование ведущего производителя не устраняет ограничений цепочки поставок.

Конкуренция за передовые производственные мощности очень высока, а AI-ускорители зависят от дефицитных компонентов, таких как:

• Высокопропускная память (HBM)
• Передовая корпусировка
• Подложки
• Оптическое сетевое оборудование
• Накопители
• Системы электропитания

Поэтому Meta для достижения своих инфраструктурных целей необходимы как возможности разработки кастомных чипов, так и долгосрочные закупки компонентов.

Iris дополнит GPU NVIDIA и AMD

Meta остаётся крупным закупщиком внешних GPU.

Программа кастомных чипов не предназначена для немедленной замены NVIDIA или AMD. Цель Iris — усилить крупные кластеры GPU, используемые для обучения и вывода ИИ.

Это различие важно, поскольку разные рабочие нагрузки предпочитают разные типы аппаратного обеспечения.

Внешние GPU по-прежнему важны, в основном для:

• Обучения передовых моделей
• Быстрого развертывания новых архитектур моделей
• Широкой программной совместимости
• Рабочих нагрузок, зависящих от зрелых экосистем CUDA или ROCm
• Задач, которые меняются быстрее цикла разработки кастомных чипов

Кастомные чипы MTIA могут использоваться для:

• Стабильных высокообъёмных внутренних рабочих нагрузок
• Систем рекомендаций и сортировки
• Крупномасштабного повторяющегося вывода
• Рабочих нагрузок, которые можно копроектировать с ПО
• Снижения стоимости одного вывода
• Повышения эффективности по мощности и в стойке

Meta также заключила долгосрочное соглашение с AMD на предоставление до 6 ГВт инфраструктуры на базе GPU AMD Instinct.

Это официальное партнёрство подтверждает, что стратегия Meta заключается в диверсификации, а не в полном отказе от сторонних ускорителей.

Компания стремится сохранить доступ к передовым внешним аппаратным решениям, одновременно получая больше контроля над своей инфраструктурной базой.

Почему Meta хочет усилить контроль над чипами для ИИ

Логика создания собственных чипов имеет как технические, так и финансовые аспекты.

1. Снижение стоимости инфраструктуры

Meta эксплуатирует ИИ-системы в сверхкрупных масштабах. Даже незначительное повышение эффективности может снизить затраты на электроэнергию, охлаждение, оборудование и эксплуатацию для миллионов повседневных рабочих нагрузок.

Собственные чипы позволяют удалить ненужные Meta функции и выделить больше площади кристалла под операции, активно используемые её моделями.

2. Более качественная совместная оптимизация программного и аппаратного обеспечения

Meta может оптимизировать свои модели, компиляторы, ядра, форматы данных и архитектуру ускорителей в едином комплексе.

Такая совместная оптимизация может дать лучшие результаты, чем адаптация каждой внутренней задачи к оборудованию, созданному для широкого внешнего рынка.

3. Снижение зависимости от ограниченного числа поставщиков

NVIDIA остаётся основным поставщиком передовых ИИ-ускорителей, а AMD расширяет своё влияние. Полная зависимость от внешних поставщиков может подвергнуть Meta рискам:

• дефицита поставок;
• длительных сроков поставки;
• высоких цен;
• задержек в дорожных картах продуктов;
• интеграционных работ при выходе новых поколений GPU.

Собственные чипы предоставляют Meta альтернативный источник мощностей и дают больше контроля над сроками развёртывания.

4. Более быстрое развёртывание под специфические задачи Meta

В служебной записке, на которую ссылается Reuters, отмечается, что внедрение новейших GPU в компании масштаба Meta требует огромных усилий и отнимает много времени.

Стабильная внутренняя аппаратная и программная платформа может снизить часть этого переходного бремени, особенно для рабочих нагрузок Meta, которые выполняются непрерывно в течение многих лет.

Цель Meta: достичь 7 ГВт вычислительной мощности к 2026 году

Масштаб планов по инфраструктуре так же важен, как и сами чипы.

Согласно внутренней служебной записке, Meta планирует развернуть 7 ГВт вычислительной инфраструктуры к 2026 году. Сообщается, что в первой половине года она уже добавила 1 ГВт и ожидает добавления ещё 2,5 ГВт до конца года в рамках более широкого наращивания мощностей.

(Гигаватт — единица измерения мощности, а не вычислительной производительности)

Использование гигаватт для описания инфраструктуры позволяет наглядно представить масштаб электроэнергии, необходимой для работы дата-центров, систем охлаждения, сетевого оборудования и ускорителей.

По данным Reuters, 1 ГВт примерно достаточно для удовлетворения потребностей в электроэнергии 800 тысяч домохозяйств. Это сравнение является приблизительным и зависит от местного уровня энергопотребления, но оно хорошо иллюстрирует огромные потребности в электроэнергии современной инфраструктуры искусственного интеллекта.

Цель на 2027 год: 14 ГВт

По имеющимся данным, Meta планирует удвоить свои общие вычислительные мощности к 2027 году, доведя их до 14 ГВт.

Эта цель демонстрирует уверенность компании в том, что спрос на вычислительные мощности для ИИ будет продолжать расти в следующих областях:

• реклама и рекомендательные системы;
• ассистент Meta AI;
• генеративный медиаконтент;
• модели для разработки ПО;
• носимые устройства и продукты смешанной реальности;
• исследования в области персонального сверхинтеллекта;
• внутреннее обучение и оценка моделей.

Для достижения цели в 14 ГВт одних чипов недостаточно. Meta потребуется достаточное количество:

• площадей для дата-центров;
• доступа к электросетям;
• генерирующих мощностей;
• систем охлаждения;
• сетевой пропускной способности;
• оперативной памяти;
• систем хранения данных;
• квалифицированных строительных и эксплуатационных команд.

Компания уже объявила о запуске проектов в области ядерной энергии, возобновляемых источников, длительного хранения энергии и поддержки электросетей, направленных на укрепление энергоснабжения, необходимого для будущих дата-центров.

Капитальные затраты могут достичь 145 миллиардов долларов

В официальном отчёте Meta за первый квартал 2026 года прогноз годовых капитальных затрат был повышен до 125–145 миллиардов долларов.

Этот прогноз включает выплаты основной суммы по договорам финансовой аренды. Meta пояснила, что рост расходов отражает более высокие цены на компоненты и увеличение стоимости дата-центров для поддержки будущих мощностей.

Эта официальная цифра более точна, чем простое описание как "все вложено в один чип" или "только на ИИ-ускорители". Бюджет капитальных затрат охватывает более широкий инфраструктурный стек, включая:

• строительство дата-центров;
• серверы и ускорители;
• сетевое оборудование;
• системы электропитания;
• системы хранения данных;
• оперативную память;
• арендуемую инфраструктуру;
• резервирование мощностей на будущие годы.

Верхняя граница этого прогноза подчёркивает, почему снижение стоимости оборудования и повышение эффективности его использования стали стратегическими приоритетами.

Долгосрочные соглашения о поставках

Согласно внутренним служебным запискам, изученным Reuters, Meta заключила многолетние соглашения о поставках с несколькими поставщиками оборудования.

В сообщении упоминаются следующие соглашения:

• Samsung Electronics поставляет память;
• SanDisk поставляет флэш-память;
• Sumitomo Electric поставляет оптоволоконное оборудование.

Эти компании не все публично подтвердили детали соглашений, поэтому их следует описывать как "упомянутые в сообщении соглашения", а не как "официально объявленные".

Поскольку спрос на инфраструктуру ИИ оказывает давление на цепочки поставок следующих компонентов, долгосрочные закупки становятся всё более важными:

• микросхемы памяти;
• высокоскоростная память;
• флэш-память;
• сетевые компоненты;
• оптоволокно;
• передовая упаковка.

Если в периферийных системах не хватает памяти, хранилищ, сетей, электроэнергии или стоечной ёмкости, развернуть собственные ускорители в больших масштабах будет невозможно.

Что Iris означает для NVIDIA и AMD

Iris не означает, что Meta перестанет покупать оборудование NVIDIA и AMD.

Напротив, это указывает на то, что гиперскейлеры стремятся получить переговорную силу и гибкость в управлении рабочими нагрузками.

Наиболее вероятное будущее — это гетерогенный инфраструктурный стек:

• GPU NVIDIA для передовых рабочих нагрузок;
• GPU AMD для масштабирования и диверсификации;
• чипы MTIA для специфических задач Meta;
• собственные CPU и сетевые системы;
• программное обеспечение для распределения задач между различным оборудованием.

Для NVIDIA и AMD это несёт как риски, так и возможности.

Собственные чипы могут взять на себя часть задач с высоким объёмом логического вывода.

В то же время общие потребности Meta в вычислениях растут настолько быстро, что даже при усилении собственных разработок объёмы закупок внешних ускорителей могут продолжать расти.

Общий рынок может расширяться, одновременно доля конкретного поставщика может снижаться.

Неизвестная информация

Данный отчёт ответил на несколько вопросов о сроках и инфраструктуре, но ключевые детали остаются нераскрытыми.

Meta не подтвердила:

• окончательный месяц начала массового производства (сентябрь);
• ожидаемый объём производства чипов Iris;
• технологический процесс производства чипов;
• конфигурацию памяти;
• уровень энергопотребления;
• пиковую производительность обучения или логического вывода;
• первые рабочие нагрузки, которые будут на них выполняться;
• планируемую дату развёртывания в производственных дата-центрах;
• предполагаемую экономию средств по сравнению с оборудованием NVIDIA или AMD.

Пока эти детали не раскрыты, любые заявления о превосходстве Iris над конкретными внешними GPU являются лишь предположениями.

Наиболее вероятный вывод более консервативен: Meta считает, что собственные чипы повысят экономическую эффективность, контроль и оперативность развёртывания для определённых внутренних ИИ-задач.

Часто задаваемые вопросы

Что такое ИИ-чип Iris от Meta?

Iris — это кодовое название собственного ИИ-ускорителя Meta для дата-центров, разработанного в рамках проекта MTIA. Этот чип спроектирован для внутренних ИИ-задач Meta и, как ожидается, дополнит (а не сразу заменит) GPU NVIDIA и AMD.

Когда начнётся массовое производство чипа Iris?

Внутренние служебные записки, с которыми ознакомилось Reuters, показывают, что Meta планирует начать массовое производство чипа в сентябре 2026 года. Meta отказалась от комментариев, поэтому эта дата является лишь внутренней целью, а не подтверждённым публичным релизом.

Кто разрабатывает и производит чип Iris?

Meta разрабатывает ускоритель под свои задачи, а Broadcom предоставляет поддержку в проектировании, упаковке и построении сети. По данным Reuters, производством чипов займётся TSMC.

Что означает MTIA?

MTIA расшифровывается как Meta Training and Inference Accelerator (Ускоритель обучения и логического вывода Meta). Это серия собственных ИИ-чипов Meta, используемых для рекомендаций, ранжирования, рекламы, логического вывода и, со временем, для генеративных ИИ-задач.

Перестанет ли Meta закупать GPU NVIDIA и AMD?

Нет. Iris предназначен для совместной работы с внешними GPU, добавляя собственные вычислительные мощности. Meta объявила о долгосрочных соглашениях о развёртывании до 6 ГВт инфраструктуры на GPU AMD Instinct и продолжит активно использовать оборудование NVIDIA.

Сколько вычислительных мощностей планирует развернуть Meta?

По данным Reuters, цель Meta — иметь 7 ГВт вычислительной инфраструктуры к 2026 году и 14 ГВт к 2027 году. Эти цифры относятся к электрической мощности всей вычислительной инфраструктуры, а не к производительности отдельных чипов.

Сколько Meta потратит на ИИ-инфраструктуру в 2026 году?

Официальный прогноз капитальных затрат Meta на 2026 год составляет от 125 до 145 миллиардов долларов, включая выплаты основной суммы по договорам финансовой аренды. Этот бюджет покрывает дата-центры, компоненты, серверы, сети и другую инфраструктуру, а не только чипы Iris.

Почему технологические компании создают собственные ИИ-чипы?

Собственные чипы позволяют снизить затраты, повысить энергоэффективность, лучше адаптировать оборудование под внутренние задачи и уменьшить зависимость от ограниченного числа внешних поставщиков. Обычно эти чипы используются совместно с универсальными GPU, а не заменяют их полностью.

Связанные инструменты

Meta Training and Inference Accelerator: Официальное представление Meta своего ускорителя MTIA следующего поколения.

• Broadcom Custom AI Accelerator: Технология заказных XPU от Broadcom для крупномасштабной AI-инфраструктуры.
• TSMC: Полупроводниковое литейное производство, которое, по сообщениям, изготавливает чипы Iris для Meta.
• NVIDIA Data Center: Портфель продуктов NVIDIA, включающий GPU и системы для обучения и вывода моделей ИИ.
• AMD Instinct: Платформа ускорителей для центров обработки данных от AMD, предназначенная для крупномасштабных развертываний ИИ.
• Open Compute Project: Открытое аппаратное сообщество, где гиперскейлеры делятся проектами центров обработки данных, стоек, сетей и инфраструктуры.

Связанные ссылки

• Оригинальная статья Economic Times: Репортаж Reuters, переизданный Economic Times.
• Оригинальная статья Reuters: Статья Reuters, основанная на внутренней служебной записке Meta.
• Партнерство Meta и Broadcom по заказным чипам: Официальное объявление Meta, охватывающее четыре поколения архитектуры MTIA и роль Broadcom.
• Отчет Meta о результатах за первый квартал 2026 года: Официальный отчет о прибылях с прогнозом капитальных затрат от 125 до 145 миллиардов долларов.
• Соглашение об инфраструктуре Meta и AMD: Официальное соглашение Meta для создания инфраструктуры на базе AMD Instinct GPU мощностью до 6 ГВт.
• Эволюция инфраструктуры Meta: Официальный обзор архитектуры центров обработки данных Meta и развертывания MTIA.
• Партнерство Meta и Arm по чипам для ЦОД: Официальное объявление Meta о разработке заказных CPU для центров обработки данных ИИ.
• Ядерный проект Meta: Подробности энергетических соглашений Meta для поддержки будущей AI-инфраструктуры.

Итог

По сообщениям, Meta планирует начать производство своего AI-ускорителя Iris в сентябре 2026 года после шестинедельного периода тестирования. Этот чип является частью четырехпоколенческой дорожной карты MTIA, разрабатываемой при поддержке Broadcom и производящейся на мощностях TSMC.

Iris не заменит существующие кластеры GPU от NVIDIA и AMD, которые использует Meta, а добавит специализированный, оптимизированный под конкретные задачи уровень, предназначенный для снижения затрат, повышения эффективности и предоставления Meta большего контроля над своей AI-инфраструктурой.

Выпуск этого чипа происходит на фоне амбициозного расширения Meta: цель достичь вычислительной мощности в 7 ГВт к 2026 году и 14 ГВт к 2027 году при капитальных затратах до 145 миллиардов долларов в этом году.

Важность Iris как отдельного чипа значительно уступает его значению как свидетельства намерения Meta взять под контроль больше оборудования, электроэнергии и цепочек поставок, стоящих за ИИ.