Meta maakt eigen chips sneller zodat jij beter kan doomscrollen

Meta bouwt in sneltempo eigen computerchips. Niet om in devices te steken, maar om je Instagram- en Facebook-feed soepeler en goedkoper te maken.

Elke keer als je door je Instagram-feed scrollt, een Reel aangeraden krijgt of een vraag stelt aan Meta's AI-assistent (maar laten we eerlijk zijn: wist je überhaupt dat Meta een chatbot heeft?), draait er op de achtergrond een enorm AI-systeem. Dat systeem moet in een fractie van een seconde bepalen welke content bij jou past of een antwoord op je vraag formuleren. En dat moet het doen voor zo'n 3,5 miljard gebruikers tegelijk.

Tot nu toe leunde Meta daarvoor vooral op chips van andere fabrikanten, zoals Nvidia. Maar het bedrijf ontwikkelt al een tijdje ook eigen chips: de zogenaamde MTIA-serie (Meta Training and Inference Accelerator). En die ontwikkeling gaat nu snel: in amper twee jaar tijd heeft Meta vier nieuwe versies uitgebracht of aangekondigd.

Wat merk jij daarvan?

De nieuwste chips zijn speciaal ontworpen voor zogeheten 'inferentie'. Dat is het moment waarop een AI-model daadwerkelijk iets voor je doet, los van de training. Hoe sneller en efficiënter die chips dat werk doen, hoe vlotter jouw apps reageren.

Meta kiest bewust voor een andere aanpak dan veel concurrenten. In plaats van één superkrachtige chip te bouwen die overal voor moet werken, ontwerpt het bedrijf chips die specifiek zijn afgestemd op de taken die het vaakst voorkomen. En dat is inmiddels vooral het beantwoorden van AI-vragen en het personaliseren van content.

Modulaire chips

De chips zijn modulair opgebouwd, zoals LEGO-blokken: onderdelen kunnen los van elkaar worden geüpgraded, waardoor er ongeveer elke zes maanden een verbeterde versie kan verschijnen, aldus het bedrijf.

Die snelheid is belangrijk, want AI-modellen veranderen razendsnel. Een chip die je vandaag ontwerpt, kan tegen de tijd dat hij in een datacenter belandt al niet meer optimaal zijn voor de nieuwste modellen.

De eerste nieuwe chips draaien al in Meta's datacenters en de rest volgt dit en volgend jaar. Of je er als gebruiker een groot verschil van zult merken, valt nog te bezien. Achter de schermen moeten ze er in elk geval voor zorgen dat AI-functies in je apps sneller, slimmer en goedkoper worden.