Meta planuje klaster sztucznej inteligencji wielkości Manhattanu

Meta jest angażując dużo kapitału w infrastrukturę fizyczną, ogłaszając serię "wielogigawatowych klastrów", które przyćmiewają istniejące farmy serwerów. Pierwsza lokalizacja, Prometheus, ma dostarczyć jeden gigawat mocy w 2026 roku, podczas gdy drugi projekt, Hyperion, ma zostać skalowany do pięciu gigawatów w ciągu kilku lat. Dyrektor generalny Mark Zuckerberg powiedział, że kilka dodatkowych "klastrów tytanów" jest już na desce kreślarskiej, a każdy z nich zajmuje powierzchnię porównywalną do sporej części Manhattanu.

Zwiększenie wydatków jest odpowiedzią na ogólnobranżowy wyścig o moc obliczeniową, mimo że niewiele firm rozwiązało kwestię rentowności sztucznej inteligencji na dużą skalę. Meta może sfinansować rozbudowę z podstawowej działalności reklamowej, która w ubiegłym roku wygenerowała prawie 165 miliardów dolarów, i podniosła planowane wydatki kapitałowe na 2025 rok do przedziału od 64 do 72 miliardów dolarów. W kwietniu firma skonsolidowała swoje zespoły uczenia maszynowego pod nowym szyldem, Superintelligence Labs, mając na celu przełożenie inwestycji w sprzęt na nowe strumienie przychodów z produktów takich jak asystent Meta AI, narzędzia reklamowe typu obraz-wideo i oprogramowanie do inteligentnych okularów.

Zamiast konwencjonalnych zadaszonych hal z nadmiarowym zasilaniem diesla, nadchodzące obiekty będą opierać się na konstrukcjach "namiotowych", prefabrykowanych modułach zasilania i chłodzenia oraz podstacjach na miejscu. Wyeliminowanie części nadmiarowości obniża koszty i skraca harmonogram o kilka miesięcy. Meta instaluje również dwie 200-megawatowe elektrownie na gaz ziemny w Ohio, aby uzupełnić dostawy do sieci.

Talent stał się kolejnym filarem planu. W ostatnich tygodniach Zuckerberg osobiście pozyskał wysoko postawionych inżynierów i badaczy, w tym byłego dyrektora generalnego Scale AI Alexandra Wanga i byłego lidera GitHub Nata Friedmana, po zainwestowaniu 14,3 miliarda dolarów w Scale. Wewnątrz Superintelligence Labs zespoły debatują nad tym, czy porzucić najpotężniejszy model open-source Behemoth-Meta na rzecz zamkniętej alternatywy, która mogłaby odróżnić firmę od rywali.

Analitycy postrzegają to przedsięwzięcie jako długoterminowy zakład na przywództwo w dziedzinie obliczeń AI. Pojedynczy klaster klasy gigawatowej przekroczyłby trzy miliardy tera-FLOPS i zapewniłby Meta więcej przetwarzania na badacza niż jakiekolwiek inne laboratorium. Osiągnięcie tej przewagi będzie jednak wymagało bezbłędnej realizacji w zakresie dostarczania energii, łańcucha dostaw i rozwoju modelu - a także cierpliwości - ponieważ monetyzacja może nastąpić długo po wprowadzeniu sprzętu.