Le nerf de la guerre de l’IA, ce sont aussi les puces qui permettent d’entraîner les systèmes. Pour ça, les solutions sont peu nombreuses : il y a principalement Nvidia, qui tire des profits énormes de cette tendance. De son côté, Apple continue à développer ses propres puces. Mais Meta aussi veut concevoir des puces en silicium par ses propres moyens. Selon Reuters, ce 11 mars 2025, l’entreprise testerait sa première puce interne. Meta n’a cependant pas souhaité commenter ces révélations auprès de l’agence de presse.
Des puces maison, conçues par et pour Meta ?
L’une des sources de Reuteurs a déclaré que cette puce d’entraînement est un « accélérateur dédié », une puce conçue uniquement pour traiter des tâches spécifiques à l’IA. Cette conception la rendrait plus économe en énergie que les traditionnels GPU qu’on utilise généralement dans les serveurs dédiés à l’IA.
Pour cela, Meta travaillerait avec le fabricant de puces TSMC, géant du secteur, pour les fabriquer. Pour le moment, sa puce serait en test : elle a déjà passé l’étape du « tape-out », soit la phase principale de conception, avant la fabrication industrielle. Si le test n’aboutit pas, Meta devra repasser cette étape, ce qui prend plusieurs mois et peut coûter des dizaines de millions de dollars.
L’objectif serait de commencer à les utiliser d’ici à 2026 pour l’entraînement de systèmes d’IA : LLM, générateurs d’images/vidéos/audios, etc. Meta pourrait d’abord commencer à s’en servir pour ses systèmes de recommandation sur Facebook et Instagram, avant de l’utiliser pour son chatbot Meta AI, par exemple.
L’IA coûte très cher à Meta
Selon les informations de l’agence de presse, Meta souhaite développer des puces en interne avec une vision sur le long terme. Actuellement, l’entreprise investi massivement dans l’IA afin de stimuler sa croissance. Une stratégie qui semble davantage fonctionner que ses précédentes ambitions pour le métaverse.
Sauf que pour alimenter tout cela, il faut des datacenters et des serveurs, ce qui coûte extrêmement cher. En plus de réduire sa dépendance vis-à-vis d’autres acteurs (y compris étrangers), Meta chercherait à réduire les coûts d’entraînement de ses IA.
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