Perusahaan teknologi global Meta Platforms Inc. terus memperkuat strateginya di bidang kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Selain menjalin kerja sama dengan produsen chip besar dunia, perusahaan ini juga berencana mengembangkan chip AI kustom miliknya sendiri untuk melatih model kecerdasan buatan.

Langkah tersebut diungkapkan oleh Chief Financial Officer Meta, Susan Li, dalam konferensi teknologi yang diselenggarakan oleh Morgan Stanley. Dalam kesempatan tersebut, Li menjelaskan bahwa perusahaan sedang memperluas penggunaan prosesor internal untuk berbagai kebutuhan komputasi AI.

Menurut Susan Li, beberapa beban kerja Meta memang membutuhkan teknologi yang sangat spesifik sehingga perusahaan memilih mengembangkan chip khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan internal.

“Sebagian beban kerja kami benar-benar sangat disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan,” kata Susan Li, Chief Financial Officer Meta Platforms.

Ia menambahkan bahwa pengembangan chip internal sebenarnya sudah dimulai pada sejumlah sistem tertentu di perusahaan.

“Beban kerja peringkat dan rekomendasi adalah area di mana kami memulai, dan di situlah kami telah menerapkan chip kustom dengan skala terbesar. Namun, kami berharap dan optimis bahwa kami akan memperluas hal ini seiring waktu, termasuk akhirnya untuk melatih model AI,” ujar Susan Li.

Strategi Meta Menggabungkan Chip Internal dan Mitra Teknologi

Meskipun Meta bukan penyedia layanan komputasi awan seperti perusahaan cloud besar, perusahaan ini termasuk salah satu operator pusat data terbesar di dunia yang digunakan untuk menjalankan serta melatih model AI.

Dalam beberapa pekan terakhir, Meta juga menandatangani kesepakatan besar dengan produsen chip terkemuka untuk mendukung kebutuhan komputasi AI perusahaan.

Berdasarkan laporan yang dirilis Bloomberg Technoz, Meta telah menjalin kerja sama dengan Nvidia Corp. serta pesaingnya Advanced Micro Devices Inc. (AMD) untuk penyediaan chip dan peralatan yang dibutuhkan dalam operasional AI.

Kerja sama tersebut bertujuan untuk memperkuat kemampuan komputasi dalam menjalankan berbagai beban kerja kecerdasan buatan, mulai dari pemrosesan data hingga pengembangan model AI yang lebih kompleks.

Di sisi lain, perusahaan induk dari platform media sosial seperti Facebook, Instagram, dan WhatsApp ini tetap melanjutkan pengembangan prosesor AI internal sebagai bagian dari strategi jangka panjang.

Menurut Susan Li, Meta menggunakan berbagai jenis chip untuk mengelola beragam tugas yang berbeda dalam sistem komputasi perusahaan.

“Berdasarkan apa yang kami ketahui hari ini dan kebutuhan kami saat ini, chip mana yang menurut kami paling cocok untuk setiap kasus penggunaan ini? Silicon khusus merupakan bagian besar dari itu,” jelas Susan Li.

Pendekatan ini menunjukkan bahwa Meta tidak hanya bergantung pada produsen chip eksternal, tetapi juga berusaha membangun teknologi semikonduktor internal yang lebih efisien untuk kebutuhan komputasi AI.

Langkah tersebut menjadi semakin penting seiring meningkatnya kebutuhan daya komputasi dalam pengembangan model kecerdasan buatan generatif.

Model AI modern membutuhkan proses pelatihan yang sangat intensif, melibatkan jutaan hingga miliaran parameter serta penggunaan infrastruktur pusat data skala besar.

Karena itu, banyak perusahaan teknologi global mulai mengembangkan chip khusus AI yang dirancang untuk menangani beban kerja tertentu dengan lebih efisien dibandingkan prosesor umum.

Bagi Meta, pengembangan chip kustom dapat memberikan beberapa keuntungan strategis, termasuk efisiensi energi, pengurangan biaya operasional pusat data, serta kontrol yang lebih besar terhadap teknologi inti perusahaan.

Selain itu, prosesor khusus juga dapat dioptimalkan untuk algoritma tertentu yang digunakan dalam sistem rekomendasi, peringkat konten, hingga pelatihan model AI yang kompleks.

Dengan kombinasi antara kerja sama dengan produsen chip global dan pengembangan teknologi internal, Meta berupaya membangun infrastruktur AI yang lebih kuat untuk mendukung berbagai layanan digitalnya di masa depan.

Referensi:
BloombergTechnoz