Meta начнёт производство собственного ИИ-чипа Iris для снижения зависимости от Nvidia09.07.2026 16:16

Meta Platforms готовится начать производство собственного чипа для искусственного интеллекта в сентябре. По данным внутреннего документа компании, изученного Reuters, разработка под кодовым названием Iris является частью стратегии по увеличению вычислительных мощностей Meta до 14 гигаватт в 2027 году.

Iris входит в семейство Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) — линейку специализированных ИИ-ускорителей, которые компания проектирует самостоятельно. Чип должен использоваться для обучения и работы моделей искусственного интеллекта, применяемых в сервисах Facebook и Instagram.

Разработка Iris стала частью многолетней попытки Meta создать собственные вычислительные решения. По данным документа, тестирование чипа заняло около шести недель и не выявило серьёзных проблем. Компания рассчитывает выпускать новые поколения MTIA примерно каждые полгода до 2027 года, тогда как многие производители ИИ-чипов обновляют линейки раз в год или реже.

Для создания Iris Meta сотрудничает с Broadcom, которая помогает проектировать чип, а производство будет выполнять тайваньская TSMC. Собственные специализированные процессоры должны помочь Meta сократить расходы на вычисления и уменьшить зависимость от поставщиков графических ускорителей Nvidia и AMD.

Сейчас компания закупает большое количество GPU, которые используются для обучения и работы ИИ-моделей.

Развитие собственных чипов связано с масштабным расширением инфраструктуры искусственного интеллекта. В 2026 году Meta планирует развернуть вычислительные мощности объёмом около 7 гигаватт, а в 2027 году — удвоить этот показатель. На развитие ИИ-инфраструктуры компания может потратить до $145 млрд в текущем году.

Для строительства новых дата-центров Meta заключает долгосрочные соглашения с поставщиками компонентов. Среди них — Samsung Electronics для поставок памяти, Sandisk для флеш-накопителей и Sumitomo Electric для оптоволоконного оборудования. Высокий спрос на ИИ-инфраструктуру уже привёл к росту цен на память и другие компоненты, что аналитики Morgan Stanley называют «chipflation» — подорожанием микросхем из-за дефицита предложения.