رقاقة ميتا "إيريس" للذكاء الاصطناعي ستدخل حيز الإنتاج في سبتمبر، بهدف الوصول إلى سعة حسابية تبلغ 14 جيجاواط

مقدمة

ذكرت تقارير أن شركة ميتا تخطط لبدء تصنيع رقاقة ذكاء اصطناعي مخصصة جديدة في سبتمبر 2026، وهي خطوة من شأنها تسريع أحد أكبر توسعات البنية التحتية الحاسوبية في قطاع التكنولوجيا.

الرقاقة التي تحمل الاسم الرمزي "إيريس" (Iris) هي جزء من مشروع ميتا الداخلي "مسرّع التدريب والاستدلال من ميتا" (MTIA). ووفقًا لمذكرة داخلية اطلعت عليها وكالة رويترز، فقد أكملت رقاقة إيريس دورة اختبار استمرت ستة أسابيع دون اكتشاف مشاكل كبيرة، وهي الآن تدخل مرحلة الإنتاج.

هذه الرقاقة ليست سوى جزء من خطة طموحة. تتوقع ميتا نشر ما يقرب من 7 جيجاواط من البنية التحتية الحاسوبية في عام 2026، وتخطط لمضاعفة السعة الإجمالية إلى 14 جيجاواط في عام 2027. كما تم رفع توجيه الإنفاق الرأسمالي لعام 2026 إلى ما بين 125 مليار و145 مليار دولار، مما يعكس ارتفاع أسعار المكونات واستثمارات إضافية في مراكز البيانات.

بيان المصدر: هذه مقالة أصلية باللغة الصينية قابلة للنشر المباشر، مبنية على تقرير لرويترز، ونقلتها صحيفة "إيكونوميك تايمز"، وتقاطعت مع إعلانات البنية التحتية الرسمية من ميتا. إنها ليست إعادة كتابة سطرًا بسطر لمصدر محمي بحقوق الطبع والنشر. تحتوي المقالة المصدر على صورة رئيسية ذات صلة، تم الاحتفاظ بها أعلاه. تم استبعاد الإعلانات، ولافتات التطبيقات الترويجية، ورسومات واتساب، والصور الترويجية غير ذات الصلة. قامت رويترز لاحقًا بتصحيح تقريرها، مشيرة إلى أن ميتا تتوقع إضافة 2.5 جيجاواط بحلول نهاية عام 2026، وليس 5.5 جيجاواط.

ميتا تخطط لبدء إنتاج رقاقة "إيريس" في سبتمبر

وفقًا لمذكرة داخلية من ميتا اطلعت عليها رويترز، من المتوقع أن يبدأ إنتاج رقاقة "إيريس" في سبتمبر 2026.

استمر الاختبار حوالي ستة أسابيع، ولم يتم اكتشاف أي مشاكل كبيرة. يمثل هذا علامة فارقة مهمة لميتا، حيث واجه برنامج الرقاقات المخصصة للشركة تأخيرات وتحديات تقنية منذ أن بدأت تطوير مسرّع الذكاء الاصطناعي الخاص بها قبل خمس سنوات.

رفضت ميتا التعليق على الجدول الزمني للإنتاج الذي ورد في التقرير، لذلك يجب فهم موعد سبتمبر هذا على أنه خطة داخلية وليس تاريخ إصدار معلن رسميًا.

صُممت رقاقة "إيريس" لتلبية احتياجات مراكز بيانات ميتا الخاصة. وهي تهدف إلى دعم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تقوم عليها منتجات مثل فيسبوك وإنستغرام، بما في ذلك أعباء عمل التوصية، والترتيب، والإعلانات، والذكاء الاصطناعي التوليدي.

لا يُتوقع أن تحل هذه الرقاقة محل جميع المسرّعات الخارجية التي تشتريها ميتا. بل ستكون جزءًا آخر من محفظة بنية تحتية هجينة تتضمن:

• مسرّعات MTIA من تصميم ميتا
• وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من NVIDIA
• وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من AMD Instinct
• وحدات معالجة مركزية (CPU) مخصصة وأخرى مطورة من قبل شركاء
• أنظمة شبكات وذاكرة وتخزين متخصصة

يتيح هذا المزيج لميتا توزيع أعباء العمل المختلفة على الأجهزة التي توفر أفضل مزيج من الأداء، والتوافر، وكفاءة الطاقة، والتكلفة الإجمالية.

ما هي رقاقة الذكاء الاصطناعي "إيريس"؟

"إيريس" هو الاسم الرمزي الذي أطلقته رويترز على جيل معين من رقاقات مشروع MTIA من ميتا.

يرمز MTIA إلى "مسرّع التدريب والاستدلال من ميتا" (Meta Training and Inference Accelerator). وهي سلسلة من رقاقات الذكاء الاصطناعي التي تبنيها ميتا لأغراض محددة، بهدف تحسين كفاءة أعباء العمل التي تعمل داخل مراكز بيانات الشركة.

قامت ميتا بالفعل بنشر أجيال سابقة من MTIA لمهام الاستدلال في مجالات الترتيب، والتوصية، والإعلانات.

تقول الشركة إن هذه الرقاقات، عند تحسينها بعمق لنماذج ميتا الخاصة وحزمها البرمجية، توفر مزايا كبيرة في كفاءة الطاقة مقارنة بالرقاقات من الموردين العامين.

مشروع "إيريس" المذكور في التقرير هو امتداد لهذه الاستراتيجية.

الحقائق الرئيسية من التقرير

العنصر	التفاصيل المذكورة في التقرير
الاسم الرمزي للرقاقة	إيريس (Iris)
اسم المشروع	مسرّع التدريب والاستدلال من ميتا (MTIA)
هدف الإنتاج الضخم	سبتمبر 2026
مدة الاختبار	حوالي ستة أسابيع
المشاكل الرئيسية في الاختبار	لم ترد في المذكرة الداخلية
دعم التصميم	شركة Broadcom
الشركة المصنعة	شركة TSMC
الاستخدام الرئيسي	أعباء عمل الذكاء الاصطناعي في مراكز بيانات ميتا
العلاقة مع وحدات GPU	مكملة لوحدات NVIDIA وAMD، وليست بديلاً كاملاً
خريطة الطريق	أربعة أجيال من MTIA، مع خطة لإطلاق رقاقة جديدة كل ستة أشهر تقريبًا حتى عام 2027

لم يكشف التقرير الأصلي عن المواصفات الفنية التفصيلية مثل عقدة التصنيع، وسعة الذاكرة، وعرض النطاق الترددي للترابط، واستهلاك الطاقة، وأداء الذروة الحسابي. لا ينبغي استنتاج هذه التفاصيل قبل الإعلان عنها من قبل ميتا أو شركائها.

خريطة طريق لأربعة أجيال من MTIA

ذكر تقرير رويترز أن رقاقة "إيريس" هي جزء من مشروع MTIA الذي تصممه ميتا ويشمل أربعة أجيال.

تخطط الشركة لإطلاق رقاقة جديدة كل ستة أشهر تقريبًا حتى عام 2027. هذه الوتيرة أسرع بكثير من دورات تطوير المنتجات التي تستغرق عامًا أو أكثر في مجال أشباه الموصلات.

أكدت ميتا بشكل منفصل أنها تعمل على تطوير ونشر أربعة أجيال كاملة من رقاقات MTIA الجديدة في غضون عامين. تهدف خريطة الطريق هذه إلى دعم:

• أنظمة الترتيب والتوصية
• نماذج الإعلانات
• الاستدلال واسع النطاق
• أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي
• أعباء عمل التدريب المستقبلية

دورة الستة أشهر لا تعني بالضرورة بنية جديدة تمامًا في كل مرة. قد تتضمن الإصدارات اللاحقة تحسينات مستهدفة في وحدات الحساب، أو أنظمة الذاكرة، أو الترابط الشبكي، أو التغليف، أو دعم أعباء العمل، أو التوافق البرمجي.

المفتاح هو أن ميتا تريد تحويل تطوير الرقاقات المخصصة إلى قدرة داخلية مستمرة، وليس مجرد تجربة أجهزة عرضية.

دعم من Broadcom في التصميم

تتعاون ميتا مع شركة Broadcom لتسريع تطوير رقاقات الذكاء الاصطناعي المخصصة.

ينص الإعلان الرسمي من ميتا على أن Broadcom ستساهم في:

• تصميم الرقاقة
• التغليف المتقدم
• الترابط الشبكي
• تطوير مسرّعات متعددة الأجيال

يعتمد هذا التعاون على منصة مسرّعات XPU المخصصة للذكاء الاصطناعي من Broadcom. لا تزال ميتا تتحكم في متطلبات أعباء العمل وأهداف التصميم على مستوى النظام، بينما توفر Broadcom الخبرة في مجال أشباه الموصلات والبنية التحتية.

هذا النموذج شائع بين شركات التكنولوجيا فائقة الضخامة (Hyperscalers). تحدد شركة السحابة أو المنصة أعباء العمل ومقاييس الأداء المتوقعة، بينما يساعد شريك أشباه الموصلات ذو الخبرة في ترجمة هذه المتطلبات إلى رقاقات قابلة للتصنيع.

يمكن لهذا الترتيب أن يقلل من مخاطر التطوير دون إجبار ميتا على الاعتماد الكامل على المسرّعات القياسية الجاهزة.

شركة TSMC ستقوم بتصنيع الرقاقة

ذكر تقرير رويترز أن شركة TSMC ستتولى تصنيع رقاقة "إيريس".

TSMC هي أكبر شركة مخصصة لتصنيع أشباه الموصلات في العالم، وتنتج رقاقات متطورة للعديد من شركات التكنولوجيا الكبرى. يتيح التعاون مع TSMC لميتا الوصول إلى عمليات التصنيع الرائدة، وتقنيات التغليف، وخبرة الإنتاج الضخم.

ومع ذلك، فإن استخدام شركة تصنيع رائدة لا يلغي قيود سلسلة التوريد.

المنافسة على قدرات التصنيع المتقدمة شديدة، وتعتمد مسرّعات الذكاء الاصطناعي على مكونات نادرة، مثل:

• ذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM)
• التغليف المتقدم
• الركائز
• معدات الشبكات الضوئية
• التخزين
• أنظمة إمداد الطاقة

لذلك، تحتاج ميتا إلى كل من قدرات تصميم الرقاقات المخصصة وقدرات الشراء طويل الأجل للمكونات لتحقيق أهداف بنيتها التحتية.

رقاقة "إيريس" ستكمل وحدات GPU من NVIDIA وAMD

لا تزال ميتا مشترًا رئيسيًا لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) الخارجية.

لا يهدف برنامج الرقاقات المخصصة إلى استبدال NVIDIA أو AMD بشكل فوري. الغرض من "إيريس" هو تعزيز مجموعات وحدات GPU الكبيرة المستخدمة في تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي.

هذا التمييز مهم لأن أعباء العمل المختلفة تميل إلى تفضيل أنواع مختلفة من الأجهزة.

وحدات GPU الخارجية لا تزال مهمة، بشكل أساسي من أجل:

• تدريب النماذج المتطورة
• النشر السريع لهياكل النماذج الجديدة
• التوافق البرمجي الواسع
• أعباء العمل التي تعتمد على أنظمة CUDA أو ROCm الناضجة
• المهام التي تتغير وتيرتها بشكل أسرع من دورة تطوير الرقاقات المخصصة

رقاقات MTIA المخصصة يمكن استخدامها في:

• أعباء العمل الداخلية المستقرة وذات الحجم الكبير
• أنظمة التوصية والترتيب
• الاستدلال المتكرر واسع النطاق
• أعباء العمل التي يمكن تصميمها بشكل مشترك مع البرامج
• خفض تكلفة الاستدلال لكل عملية
• تحسين كفاءة الطاقة والرفوف

كما وقعت ميتا اتفاقية طويلة الأجل مع AMD لتوفير ما يصل إلى 6 جيجاواط من البنية التحتية لوحدات معالجة الرسوميات AMD Instinct.

هذا التعاون الرسمي يؤكد أن استراتيجية ميتا تقوم على التنويع، وليس التخلي الكامل عن المسرعات الخارجية التابعة لجهات ثالثة.

تريد الشركة الحفاظ على إمكانية الوصول إلى الأجهزة الخارجية الرائدة مع امتلاك سيطرة أكبر على مجموعة البنية التحتية.

لماذا تريد ميتا تعزيز السيطرة على رقائق الذكاء الاصطناعي

منطق الرقائق المخصصة يجمع بين الجوانب التقنية والمالية.

1. خفض تكاليف البنية التحتية

تدير ميتا أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع جداً. حتى التحسينات الطفيفة في الكفاءة يمكن أن تقلل تكاليف الكهرباء والتبريد والأجهزة والتشغيل لملايين أعباء العمل اليومية.

الرقائق المخصصة يمكنها إزالة الوظائف التي لا تحتاجها ميتا، وتخصيص مساحة أكبر من الشريحة للعمليات الحسابية التي تستخدمها نماذجها بشكل مكثف.

2. تصميم مشترك أفضل للبرمجيات والأجهزة

يمكن لميتا تحسين نماذجها والمترجمات والنوى وتنسيقات البيانات وهندسة المسرعات بشكل مشترك.

هذا التصميم المشترك قد يحقق نتائج أفضل من تكييف كل حمل عمل داخلي مع أجهزة صُممت لسوق خارجي واسع.

3. تقليل الاعتماد على عدد محدود من الموردين

لا تزال NVIDIA المورد الرئيسي لوحدات معالجة الرسومات المتقدمة للذكاء الاصطناعي، بينما توسع AMD نفوذها. الاعتماد الكامل على موردين خارجيين قد يعرض ميتا لـ:

• نقص في الإمدادات
• فترات تسليم طويلة
• أسعار مرتفعة
• تأخير في خرائط الطريق للمنتجات
• تكاليف التكامل عند وصول أجيال جديدة من وحدات معالجة الرسومات

الرقائق المخصصة توفر لميتا مصدراً بديلاً للسعة وتمنحها سيطرة أكبر على توقيت النشر.

4. نشر أسرع لأعباء العمل المحددة لميتا

تشير المذكرة التي استشهدت بها رويترز إلى أن اعتماد أحدث وحدات معالجة الرسومات في شركة بحجم ميتا يتطلب جهوداً هائلة ويستهلك وقت الشركة.

منصة أجهزة وبرمجيات داخلية مستقرة يمكن أن تقلل جزءاً من عبء الانتقال، خاصة لأعباء العمل التي تديرها ميتا لسنوات متتالية.

هدف ميتا: تحقيق 7 جيجاواط من القدرة الحاسوبية بحلول عام 2026

حجم خطط البنية التحتية لا يقل أهمية عن الرقائق نفسها.

وفقاً لمذكرة داخلية، تخطط ميتا لنشر 7 جيجاواط من البنية التحتية الحاسوبية بحلول عام 2026. من المعروف أنها أضافت 1 جيجاواط في النصف الأول من العام، وتتوقع إضافة 2.5 جيجاواط أخرى قبل نهاية العام كجزء من بناء سعة أوسع.

(الجيجاواط هي وحدة قياس للطاقة، وليس الأداء الحاسوبي)

استخدام الجيجاواط لوصف البنية التحتية يعطي فكرة مباشرة عن حجم الكهرباء اللازمة لتشغيل مراكز البيانات وأنظمة التبريد ومعدات الشبكات والمسرعات.

وفقاً لرويترز، يكفي 1 جيجاواط تقريباً لتلبية احتياجات 800 ألف منزل من الكهرباء. هذه المقارنة تقريبية وتعتمد على مستوى استهلاك الطاقة المحلي، لكنها توضح الطلب الهائل على الكهرباء في بنية الذكاء الاصطناعي الحديثة.

هدف 2027: 14 جيجاواط

وفقاً للتقارير، تخطط ميتا لمضاعفة قدرتها الحاسوبية الإجمالية بحلول عام 2027 إلى 14 جيجاواط.

يشير هذا الهدف إلى ثقة الشركة في أن الطلب على القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي سيواصل النمو في المجالات التالية:

• أنظمة الإعلانات والتوصيات
• مساعد ميتا AI
• الوسائط التوليدية
• نماذج تطوير البرمجيات
• منتجات الأجهزة القابلة للارتداء والواقع المختلط
• أبحاث الذكاء الفائق الشخصي
• التدريب والتقييم الداخلي للنماذج

لتحقيق هدف 14 جيجاواط، لا تكفي الرقائق وحدها. تحتاج ميتا أيضاً إلى وفرة من:

• مساحات مراكز البيانات
• الوصول إلى شبكات الكهرباء
• قدرات توليد الطاقة
• أنظمة التبريد
• سعة الشبكات
• الذاكرة
• التخزين
• فرق البناء والتشغيل الماهرة

أعلنت الشركة عن بدء مشاريع للطاقة النووية والطاقة المتجددة والتخزين طويل الأمد ودعم شبكات الكهرباء بهدف تعزيز إمدادات الطاقة اللازمة لمراكز البيانات المستقبلية.

الإنفاق الرأسمالي قد يصل إلى 145 مليار دولار

رفعت ميتا تقديرات الإنفاق الرأسمالي السنوي في تقرير أرباح الربع الأول من عام 2026 إلى ما بين 125 مليار و145 مليار دولار.

يشمل هذا التقدير دفعات أصل عقود الإيجار التمويلي. قالت ميتا إن نمو الإنفاق يعكس ارتفاع أسعار المكونات وزيادة تكاليف مراكز البيانات لدعم السعة المستقبلية.

هذا الرقم الرسمي أكثر دقة من وصفه ببساطة بأنه "إنفاق كامل على شريحة معينة" أو "فقط لمسرعات الذكاء الاصطناعي". تغطي الميزانية الرأسمالية مجموعة أوسع من البنية التحتية، بما في ذلك:

• بناء مراكز البيانات
• الخوادم والمسرعات
• معدات الشبكات
• أنظمة الطاقة
• التخزين
• الذاكرة
• البنية التحتية المؤجرة
• احتياطي السعة لسنوات قادمة

الحد الأعلى لنطاق التقديرات يبرز لماذا أصبح خفض تكاليف الأجهزة وزيادة الاستخدام من الأولويات الاستراتيجية.

اتفاقيات توريد طويلة الأجل

وفقاً للمذكرات الداخلية التي اطلعت عليها رويترز، وقعت ميتا اتفاقيات توريد متعددة السنوات مع عدة موردي أجهزة.

تشمل الاتفاقيات المذكورة في التقرير:

• سامسونغ إلكترونيكس لتوفير الذاكرة
• SanDisk لتوفير التخزين الوميضي
• سوميتومو إلكتريك لتوفير معدات الألياف الضوئية

لم تؤكد جميع هذه الشركات علناً تفاصيل الاتفاقيات، لذا يجب وصفها بأنها "اتفاقيات مذكورة في التقارير" وليس "معلنة رسمياً".

مع ازدياد ضغط الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على سلاسل التوريد التالية، يصبح الشراء طويل الأجل أكثر أهمية:

• شرائح الذاكرة
• الذاكرة عالية النطاق
• التخزين الوميضي
• مكونات الشبكات
• الألياف الضوئية
• التغليف المتقدم

إذا كانت الأنظمة المحيطة تفتقر إلى الذاكرة أو التخزين أو الشبكات أو الكهرباء أو سعة الرفوف، فلن تتمكن المسرعات المخصصة من الانتشار على نطاق واسع.

ماذا يعني Iris لـ NVIDIA وAMD

لا يعني Iris أن ميتا ستتوقف عن شراء أجهزة NVIDIA وAMD.

بل يشير إلى أن المشترين على نطاق واسع يريدون قوة تفاوضية ومرونة في أعباء العمل.

المستقبل الأكثر ترجيحاً هو بنية تحتية غير متجانسة:

• وحدات معالجة رسومات NVIDIA لأعباء العمل الرائدة
• وحدات معالجة رسومات AMD للتوسع والتنويع
• رقائق MTIA لأعباء عمل محددة لميتا
• أنظمة معالجة وشبكات مخصصة
• برمجيات لجدولة أعباء العمل عبر أجهزة مختلفة

بالنسبة لـ NVIDIA وAMD، هذا يحمل مخاطر وفرصاً.

الرقائق المخصصة قد تتولى جزءاً من مهام الاستدلال عالية الإنتاجية.

في الوقت نفسه، يتوسع إجمالي الطلب الحاسوبي لميتا بسرعة، حتى مع استمرار نمو قدرات الرقائق الداخلية، قد يستمر حجم شراء المسرعات الخارجية في الزيادة.

يمكن أن ينمو حجم السوق الكلي بينما تنخفض حصة مورد واحد.

معلومات غير معروفة

أجاب التقرير على عدة أسئلة حول الجدول الزمني والبنية التحتية، لكن التفاصيل الرئيسية لا تزال غير معلنة.

لم تؤكد ميتا بعد:

• شهر بدء الإنتاج الضخم النهائي (سبتمبر)
• الكمية المتوقعة من رقائق Iris
• عملية تصنيع الشريحة
• تكوين الذاكرة
• مستوى استهلاك الطاقة
• أداء الذروة في التدريب أو الاستدلال
• أول أعباء العمل التي ستعمل عليها
• تاريخ النشر المخطط في مراكز البيانات الإنتاجية
• التوفير المتوقع في التكلفة مقارنة بأجهزة NVIDIA أو AMD

قبل الكشف عن هذه التفاصيل، أي ادعاء بأن أداء Iris يفوق وحدات معالجة رسومات خارجية معينة هو مجرد تخمين.

الاستنتاج الأكثر ترجيحاً هو الأكثر تحفظاً: تعتقد ميتا أن الرقائق الداخلية ستحسن فعالية التكلفة والتحكم وكفاءة النشر لأعباء عمل محددة للذكاء الاصطناعي الداخلي.

أسئلة شائعة

ما هي شريحة Iris AI من ميتا؟

Iris هو الاسم الرمزي المتداول لمسرع الذكاء الاصطناعي الداخلي لمراكز البيانات ضمن مشروع MTIA من ميتا. صُممت هذه الشريحة خصيصاً لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي الداخلية لميتا، ومن المتوقع أن تكمل (وليس استبدال فوري) وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA وAMD.

متى سيبدأ الإنتاج الضخم لشريحة Iris؟

تشير المذكرات الداخلية التي اطلعت عليها رويترز إلى أن ميتا تخطط لبدء الإنتاج الضخم للشريحة في سبتمبر 2026. رفضت ميتا التعليق على هذا الأمر، لذا فإن هذا التاريخ هو مجرد هدف داخلي، وليس موعد إطلاق رسمي مؤكد.

من صمم ويصنع شريحة Iris؟

تصمم ميتا المسرع بناءً على أعباء عملها الخاصة، وتقدم Broadcom الدعم في التصميم والتغليف والشبكات. ذكرت رويترز أن TSMC ستتولى تصنيع الشريحة.

ماذا يعني MTIA؟

MTIA تعني مسرع التدريب والاستدلال من ميتا (Meta Training and Inference Accelerator). هذه هي سلسلة رقائق الذكاء الاصطناعي الداخلية من ميتا، المستخدمة في التوصيات والترتيب والإعلانات والاستدلال، وتتوسع تدريجياً لتشمل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي.

هل ستتوقف ميتا عن شراء وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA وAMD؟

لا. تهدف Iris إلى العمل جنباً إلى جنب مع وحدات معالجة الرسومات الخارجية لزيادة القدرة الحاسوبية المخصصة. أعلنت ميتا عن اتفاقيات طويلة الأجل لنشر ما يصل إلى 6 جيجاواط من البنية التحتية لوحدات معالجة الرسومات AMD Instinct، وستستمر في استخدام أجهزة NVIDIA بكثافة.

ما مقدار القدرة الحاسوبية التي تخطط ميتا لنشرها؟

ذكرت رويترز أن هدف ميتا هو امتلاك 7 جيجاواط من البنية التحتية الحاسوبية بحلول عام 2026، و14 جيجاواط بحلول عام 2027. تشير هذه الأرقام إلى السعة الكهربائية الإجمالية للبنية التحتية الحاسوبية، وليس أداء الرقائق الفردية.

كم ستنفق ميتا على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في عام 2026؟

التوجيه الرسمي للإنفاق الرأسمالي لميتا لعام 2026 يتراوح بين 125 مليار و145 مليار دولار، بما في ذلك دفعات أصل عقود الإيجار التمويلي. تغطي هذه الميزانية مراكز البيانات والمكونات والخوادم والشبكات والبنية التحتية الأخرى، وليست مخصصة فقط لشريحة Iris.

لماذا تطور شركات التكنولوجيا رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها؟

الرقائق الداخلية يمكن أن تخفض التكاليف، وتحسن كفاءة الطاقة، وتتناسب بشكل أفضل مع أعباء العمل الداخلية، وتقلل الاعتماد على عدد محدود من الموردين الخارجيين. عادة ما تعمل هذه الرقائق جنباً إلى جنب مع وحدات معالجة الرسومات العامة، وليس كبديل كامل.

أدوات ذات صلة

مُسرِّع التدريب والاستدلال من ميتا: تعريف رسمي من شركة ميتا بمسرّع MTIA من الجيل التالي.

• مسرِّع الذكاء الاصطناعي المخصص من Broadcom: تقنية XPU المخصصة من Broadcom للبنية التحتية الضخمة للذكاء الاصطناعي.
• شركة TSMC: الشركة المصنعة لأشباه الموصلات التي يُقال إنها تنتج شريحة Iris التابعة لميتا.
• مركز بيانات NVIDIA: مجموعة منتجات NVIDIA من وحدات معالجة الرسوميات والأنظمة المخصصة للتدريب والاستدلال في الذكاء الاصطناعي.
• AMD Instinct: منصة مسرّعات مراكز البيانات من AMD للنشر الضخم للذكاء الاصطناعي.
• مشروع الحوسبة المفتوحة: مجتمع مفتوح للأجهزة تشارك فيه الشركات العملاقة تصاميم مراكز البيانات والرفوف والشبكات والبنية التحتية.

روابط ذات صلة

• التقرير الأصلي من صحيفة Economic Times: تقرير رويترز الذي أعادت نشره صحيفة Economic Times.
• التقرير الأصلي من رويترز: تقرير رويترز استنادًا إلى مذكرة داخلية من ميتا.
• الشراكة بين ميتا وBroadcom في الرقائق المخصصة: الإعلان الرسمي من ميتا الذي يغطي أربعة أجيال من بنية MTIA ودور Broadcom.
• نتائج أرباح ميتا للربع الأول من عام 2026: النتائج المالية الرسمية التي تتضمن توقعات النفقات الرأسمالية بين 125 و145 مليار دولار.
• اتفاقية البنية التحتية بين ميتا وAMD: الاتفاقية الرسمية بين ميتا وAMD لبناء بنية تحتية من وحدات معالجة الرسوميات AMD Instinct بقدرة تصل إلى 6 جيجاواط.
• تطوير البنية التحتية لميتا: نظرة عامة رسمية على بنية مراكز بيانات ميتا ونشر MTIA.
• الشراكة بين ميتا وArm في رقائق مراكز البيانات: الإعلان الرسمي من ميتا عن تصميم وحدات معالجة مركزية مخصصة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
• مشروع الطاقة النووية لميتا: تفاصيل اتفاقيات الطاقة التي عقدتها ميتا لدعم البنية التحتية المستقبلية للذكاء الاصطناعي.

ملخص

يُقال إن شركة ميتا تخطط لبدء تصنيع مسرّع Iris AI الخاص بها في سبتمبر 2026، بعد فترة اختبار مدتها ستة أسابيع. هذه الرقاقة هي جزء من خارطة طريق مكونة من أربعة أجيال من MTIA بدعم من Broadcom وتصنيع من TSMC.

لن تحل Iris محل مجموعات وحدات معالجة الرسوميات الحالية من NVIDIA وAMD في ميتا، بل ستضيف طبقة مخصصة محسّنة لأعباء العمل، تهدف إلى خفض التكاليف وزيادة الكفاءة ومنح ميتا مزيدًا من التحكم في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

يأتي إطلاق هذه الرقاقة في وقت تسعى فيه ميتا إلى توسع أكبر: بهدف الوصول إلى قدرة حوسبية تبلغ 7 جيجاواط في عام 2026، و14 جيجاواط في عام 2027، مع نفقات رأسمالية تصل إلى 145 مليار دولار هذا العام.

أهمية Iris كرقاقة واحدة أقل بكثير من دلالتها على نية ميتا في السيطرة على المزيد من الأجهزة والطاقة وسلاسل التوريد الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي.