Meta sedang membangunkan pemproses latihan AI dalaman yang pertama. Menurut Reuters, syarikat itu telah mula menguji percubaan sekumpulan kecil cip latihan AI baharu dan akan memesan lebih banyak jika fasa ujian menghasilkan keputusan yang positif. Untuk makluman, barisan pemproses ini sedang dihasilkan oleh TSMC.
Keputusan Meta untuk membangunkan cip AI sendiri juga merupakan sebahagian daripada strategi jangka panjang untuk mengurangkan pergantungannya kepada pembekal pihak ketiga, terutamanya Nvidia - pengeluar utama dunia bagi unit pemprosesan grafik (GPU) yang digunakan dalam tugas berkaitan AI. Mengikut anggaran awal, projek ini dijangka menelan belanja Meta sejumlah pelaburan sehingga 119 bilion USD menjelang akhir tahun 2025—kebanyakan daripadanya akan digunakan untuk membina infrastruktur AI.
Cip yang direka oleh Meta pada dasarnya adalah pemecut AI khusus. Ia dioptimumkan untuk tugas berkaitan AI berbanding pengkomputeran umum. Seni bina yang berdedikasi sedemikian boleh menjadikan cip lebih cekap tenaga daripada GPU yang kini digunakan dalam latihan AI.

Meta pada mulanya merancang untuk menggunakan cip dalam algoritma cadangan yang menentukan kandungan yang muncul di Facebook dan Instagram. Matlamat utama syarikat adalah untuk meningkatkan penggunaan cip untuk menyokong produk AI generatifnya, seperti chatbot AI yang dipanggil Meta AI.
Perjalanan Meta ke dalam pembangunan cip tersuai mempunyai hasil yang berbeza setakat ini. Syarikat itu sebelum ini membatalkan cip inferens dalaman selepas penggunaan perintis yang gagal, sebaliknya memilih untuk membeli GPU Nvidia bernilai berbilion dolar. Bagaimanapun, projek baharu itu nampaknya menunjukkan hasil yang lebih baik. Meta kini telah melepasi pencapaian penting "tape-out" dalam pembangunan.
Meta bukan satu-satunya syarikat perisian yang telah memutuskan untuk membangunkan cip AInya sendiri untuk mengurangkan pergantungannya kepada pihak ketiga. OpenAI juga sedang memuktamadkan reka bentuk cip latihan AI tersuai pertamanya. Cip baharu itu berkemungkinan akan menampilkan seni bina tatasusunan sistolik bersama-sama dengan memori lebar jalur tinggi, sama seperti pemecut AI terbaharu Nvidia. Seni bina ini terkenal dengan prestasi tinggi dan kecekapannya dalam mengendalikan pengiraan yang padat dan kompleks.