Kurangi Ketergantungan pada Nvidia, Meta Uji Coba Chip AI Buatan Sendiri
NEW YORK, investortrust.id - Meta tengah melakukan uji coba cip artificial intelligence (AI) buatan sendiri untuk mengurangi ketergantungan pada Nvidia. Uji coba ini dilakukan dalam skala kecil dan akan diperluas jika berhasil.
Pengembangan cip ini adalah strategi jangka panjang Meta untuk menekan biaya infrastruktur AI yang besar. Perusahaan memperkirakan total pengeluaran 2025 mencapai US$ 114-US$ 119 miliar, termasuk belanja modal hingga US$ 65 miliar.
Cip baru Meta merupakan akselerator khusus yang lebih hemat daya dibanding graphics processing unit (GPU) konvensional. “Kami ingin cip ini mampu menangani beban kerja AI dengan lebih efisien,” kata seorang sumber dilansir dari Reuters, Rabu (12/3/2025).
Baca Juga
Istimewakan YouTube di Medsos untuk Anak, Negara Tetangga Diprotes Meta hingga TikTok
Lebih lanjut, Meta dikabarkan bekerja sama dengan TSMC untuk memproduksi cip ini. Uji coba dimulai setelah desain awal melewati tahap tape-out, proses penting dalam pengembangan semikonduktor.
Jika gagal, Meta harus mendiagnosis masalah dan mengulang proses yang memakan biaya puluhan juta dolar. Sebelumnya, proyek cip Meta pernah gagal pada tahap ini dan dibatalkan sampai saat ini.
Meta diketahui sudah menggunakan cip AI sendiri untuk inferensi dalam sistem rekomendasi Facebook dan Instagram. “Ini langkah awal sebelum kami mengembangkan cip untuk AI generatif, seperti chatbot Meta AI,” ujar Chief Product Officer Meta, Chris Cox.
Baca Juga
Meski demikian, di atas kertas Meta masih menjadi pelanggan besar Nvidia dengan membeli GPU untuk model AI mereka. Namun, peneliti AI mulai meragukan efektivitas meningkatkan model hanya dengan menambah daya komputasi.
Keraguan ini semakin kuat setelah startup China, DeepSeek, meluncurkan model AI berbiaya rendah yang lebih efisien. Peluncuran chatbot asal China itu pun sempat membuat saham Nvidia anjlok hingga 14% sebelum akhirnya pulih kembali.
Jika berhasil, cip AI Meta dapat mengurangi ketergantungan pada Nvidia dan meningkatkan efisiensi sistem AI mereka. “Kami optimistis ini akan menjadi tonggak penting dalam pengembangan AI kami,” tutup Cox. (C-13)