새로운 맞춤형 칩을 발표한 Meta는 AI에 크게 투자하고 인프라 업데이트에 기록적인 금액을 지출합니다.

5월 19일 뉴스 지난 1년 동안 거대 소셜 미디어인 Meta는 비용 절감과 직원 해고에 전념했지만 AI 분야에서 앞서 나가기 위해 인프라를 업데이트하는 데 기록적인 금액의 돈을 썼습니다. ​​경주.

목요일 현지 시간으로 Meta는 AI를 더 빠르게 훈련시키는 데 도움이 되는 새로운 맞춤형 칩, 프로그래머에게 제품 개발에 대한 제안을 제공할 수 있는 프로그래밍 도구 등 일련의 신기술을 출시했습니다. 또한 회사는 AI 기술을 보다 편리하게 배포할 수 있도록 데이터센터를 혁신하고 있습니다.

Meta CEO Mark Zuckerberg는 이메일 성명에서 다음과 같이 말했습니다. "이 작업은 우리의 장기적인 노력을 반영하며 다양한 분야에서 이 기술을 더 잘 활용하고 더 많은 발전을 이룰 수 있게 해줄 것입니다." Facebook과 Instagram의 추천 알고리즘 속도를 높이는 칩입니다. 또한 회사는 AI 하드웨어를 위해 특별히 설계된 새로운 데이터 센터를 출시했습니다. Meta는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 사용되는 AI 슈퍼컴퓨터의 2단계 구축을 완료했다고 발표했습니다.

2018년 메타의 자본 지출은 314억 달러에 달해 2017년 대비 4.5배 이상 증가해 사상 최고치를 기록했습니다. 저커버그는 올해 메타를 '효율성의 해'라고 불렀는데, 애널리스트들은 올해 메타의 투자 수준이 2022년과 비슷할 것으로 예상하고, 자금의 상당 부분이 AI 인프라 개선과 확장에 사용될 것으로 내다봤다.

Meta AI의 연구 책임자인 Kim Hazelwood는 "효율성을 향상하는 데 약간의 어려움이 있었지만 이것이 AI에 대한 투자와 효율성 향상 사이에 직접적인 경쟁이 있다는 의미는 아닙니다."라고 말했습니다.

일부 AI 업데이트가 확실히 개선되었습니다. Meta의 내부 효율성으로 인해 회사는 최근 몇 달 동안 수천 명의 직원을 해고했습니다.

CodeCompose는 자동으로 프로그래밍 작업을 완료하거나 개발자를 위한 코드 수정 제안을 제공할 수 있는 생성 AI 기반의 새로운 개발 도구입니다. 메타는 현재 5,200명의 내부 프로그래머가 CodeCompose를 사용하고 있으며, AI가 제시하는 코딩 제안 중 22%가 채택되고 있다고 밝혔습니다.

Meta는 또한 가장 큰 비즈니스 문제를 해결하기 위해 점점 더 AI를 사용하고 있습니다. Apple의 개인 정보 보호 정책 조정으로 인해 많은 광고주가 디지털 광고를 통해 사용자를 정확하게 타겟팅하는 것이 더 어려워졌기 때문에 Meta는 AI를 사용하여 사용자의 관심사를 추측할 계획입니다. 숏비디오 플랫폼 틱톡(TikTok)과 경쟁하기 위해 페이스북과 인스타그램도 사용자가 팔로우하지 않는 계정의 콘텐츠를 표시하기 시작했는데, 이를 위해서는 사용자가 무엇에 관심을 가질지 추측하는 알고리즘이 필요하다.

시장 조사 회사인 CFRA Research의 분석가인 Angelo Zino는 인터뷰에서 투자자들이 대규모 지출을 정당화하기 위해 이러한 개선에 대한 직접적인 증거를 찾을 것이라고 말했습니다.

지노는 이러한 일들이 어느 정도 시간이 걸리고 한 번에 이루어질 수 없다는 것은 명백하다고 말했습니다. 이는 메타의 전반적인 자본 지출 증가를 위한 것입니다. "수익 측면에서 일부 수익을 가속화할 수 있는지 확인하기 위해 많은 검토가 있을 것입니다."

추론을 수행하는 데 특정 유형의 계산 프로세스가 사용되며 AI 모델에 질문하면 답변을 제공합니다. . Meta는 특정 내부 작업을 완료하는 데 도움을 주고 (대량으로 구매한 경우에도) 부족한 NVIDIA GPU 수를 보충하기 위해 새로운 칩 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator, 메타 트레이닝 및 추론 가속기를 의미)를 개발하기로 결정했습니다.

Meta는 MTIA 칩이 사용자를 위해 더욱 정확하고 흥미로운 원본 및 광고 콘텐츠 유형을 예측하는 능력을 향상시켜 사람들이 앱을 사용하는 데 더 많은 시간을 보내고 더 많은 광고를 클릭할 수 있기를 바랍니다.

이 회사는 비디오 및 라이브 콘텐츠 처리를 위해 특별히 설계된 자체 ASIC(전문 집적 회로)도 출시했습니다. 매일 20억 개가 넘는 짧은 동영상이 Facebook과 Instagram에서 공유됩니다. 이 새로운 프로세서를 사용하면 어떤 장치에서 시청하든 비디오가 더 빠르게 로드되고 데이터를 덜 소비하게 됩니다.

Meta의 하드웨어 엔지니어링 부사장인 Alexis Bjorlin은 다음과 같이 말했습니다. “우리는 권장 모델에 맞게 첫 번째 칩을 성공적으로 최적화하고 균형을 맞추며 미세 조정했습니다. 우리는 생성적 AI 워크로드 또는 기타 관련 요구 사항과 관련된 정보를 완전히 이해했습니다." Meta 소셜 미디어 앱에서 사용하는 엔진은 현재 AI 기술을 기반으로 하지만 미래 생성 AI의 작동은 Meta의 AI 슈퍼컴퓨터 Research SuperCluster에 의존하게 됩니다. 회사는 이 슈퍼컴퓨터를 사용하여 수많은 AI 모델을 훈련할 것입니다.

Meta는 목요일에 구축 2단계를 완료하고 LLaMA라는 대규모 언어 모델을 훈련했다고 발표했습니다. 이는 회사가 가상 현실 플랫폼의 메타버스를 구축하는 방법의 핵심 부분이 될 것입니다.

Meta는 일부 첨단 기술을 외부 세계에 공개하기 위해 노력해 왔습니다. 스택의 하드웨어 대부분은 내부 사용으로 제한되어 있지만 일부 작업은 오픈 소스입니다. LLaMA 모델과 마찬가지로 메타 슈퍼컴퓨터로 훈련돼 국제수학올림피아드 대회 10개 문제를 풀 수 있는 AI 모델도 연구자들과 공유됐다. CodeCompose는 Meta AI 연구팀이 공개한 기술 결과를 기반으로 구축된 코드 개발 도구입니다. 또한, 새로운 추론 칩은 Meta가 독립성을 높이기 위해 Linux Foundation으로 이전한 오픈 소스 AI 프레임워크인 PyTorch를 계속 지원하는 데 도움이 될 것입니다.

Meta는 수년 동안 AI 도구 개발에 노력해 왔지만 Zuckerberg는 회사의 미래를 가상 현실에 대한 모호한 비전에 기반을 두기로 결정했습니다. 투자 연구 기관인 Third Bridge의 분석가인 Scott Kessler는 이러한 변화가 투자자들에 의해 엄격하게 조사되었기 때문에 AI 인프라에 대한 이러한 심층적인 투자는 투자자들이 Zuckerberg의 전반적인 전략에 대한 신뢰를 회복하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다.

케슬러는 업계가 AI를 비즈니스에 통합하기 위해 경쟁하면서 “출발선에서 지고 싶지 않다”며 “6~9개월 전보다 지금 이 말을 믿는 사람이 더 많아졌다”고 말했다.

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