Meta iztērēja aptuveni 2 miljardus dolāru, lai iegādātos AI mikroshēmu starta uzņēmumu Rivos ar skaidru mērķi: izveidot vairāk savas AI aparatūras un mazāk paļauties uz Nvidia. Sešus mēnešus pēc darījuma slēgšanas šķiet, ka šis plāns saskaras ar nopietnām problēmām.
Saskaņā ar The Information ziņojumu Rivos integrācija Meta nav bijusi vienmērīga. Tiek ziņots, ka vairāk nekā ceturtā daļa jaunuzņēmuma darbinieku, kas pievienojās Meta, ir atlaisti, un mikroshēmas izstrāde, kas paredzēta Meta lielāko AI modeļu apmācībai, ir apturēta.
“Meta Platforms pagājušajā gadā iegādājās pusvadītāju jaunuzņēmumu Rivos, lai paātrinātu iekšējo mikroshēmu izstrādi un samazinātu savu atkarību no Nvidia, jo tas iepludina naudu datu centros, lai īstenotu savus AI mērķus. Tagad ir pagājuši seši mēneši kopš iegādes slēgšanas, Meta cīnās, lai tas darbotos,” ziņoja The Information.
Izstrādes piedāvā retu ieskatu vienā no Meta svarīgākajām AI infrastruktūras derībām. Viņi norāda, ka mikroshēmu talantu pirkšana var būt vienkāršāka nekā pārvērst šo talantu produktos, kas spēj konkurēt ar Nvidia dominējošo stāvokli AI skaitļošanā.
Stratēģiska iegāde mākslīgā intelekta bruņošanās sacīkstēs
Ziņas par iegādi pirmo reizi parādījās 2025. gada septembrī, kad Bloomberg un Reuters ziņoja, ka Meta gatavojas iegādāties Rivos — Santaklarā bāzētu pusvadītāju starta uzņēmumu, kas koncentrējas uz mākslīgā intelekta paātrinātājiem, kas veidoti, pamatojoties uz atvērtā koda RISC-V arhitektūru.
Tajā laikā darījumam bija stratēģiski jēga.
Rivos bija piesaistījis uzmanību visā pusvadītāju nozarē pēc tam, kad no investoriem piesaistīja aptuveni 370 miljonus ASV dolāru un, kā ziņots, bija izpētījis finansēšanas kārtu, kas uzņēmumam novērtēja aptuveni 2 miljardus ASV dolāru. Starta uzņēmums izstrādāja augstas veiktspējas AI mikroshēmas, tostarp ar CUDA saderīgu RISC-V procesoru, kas jau bija pielīmēts un nosūtīts Taiwan Semiconductor Manufacturing Company izmēģinājuma ražošanai.
Tiek ziņots, ka Meta pirms iegādes bija viens no lielākajiem Rivo klientiem.
Pēc paziņojuma par darījumu Meta inženierzinātņu viceprezidents Yee Jiun (YJ) Song sacīja, ka iegāde “palīdzēs mums paātrināt mūsu redzējumu par mērogojamu aprēķinu, lai īstenotu mūsu AI ambīcijas” un paplašinātu darbu pie uzņēmuma Meta Training and Inference Accelerator jeb MTIA programmas.
Iegāde pilnībā iekļaujas Meta lielākajos centienos izveidot pielāgotu AI aparatūras kopu, kas spēj atbalstīt tādus modeļus kā Llama visā tā augošajā AI datu centru tīklā.
Kāpēc Meta vēlējās Rivos
Iegāde notika laikā, kad lielākie tehnoloģiju uzņēmumi sacentās, lai iegūtu lielāku kontroli pār aparatūru, kas darbina mākslīgo intelektu. Atšķirībā no daudziem mikroshēmu jaunizveidotiem uzņēmumiem, Rivos sāka ar programmatūras steksu, pirms pārgāja uz aparatūru. Stratēģija, pēc kuras dibinātāji apgalvo, dod viņiem priekšrocības, lai izpildītu stingras skaitļošanas prasības, kas saistītas ar lielu valodu modeļiem un progresīvu analīzi.
Rivos strādā arī pie sava grafikas apstrādes bloka jeb GPU — tāda veida mikroshēmas, kas nodrošina lielāko daļu AI darba slodzes. Tas padara to īpaši stratēģiski piemērotu Meta, kurai jau ir komandas veidošanas iekšējās AI mikroshēmas saskaņā ar Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) programmu, taču tā joprojām katru gadu tērē miljardus, pērkot GPU no ārējiem partneriem, tostarp Nvidia, tirgus līdera.
Tikmēr Nvidia joprojām ir dominējošais AI mikroshēmu piegādātājs, taču pieprasījums ir tik strauji pieaudzis, ka daudzi lielie tehnoloģiju uzņēmumi ir pavadījuši vairākus gadus, izstrādājot alternatīvas. Apelācija ir acīmredzama. Pielāgotas mikroshēmas var samazināt izmaksas, uzlabot efektivitāti un samazināt atkarību no ārējiem piegādātājiem.
Metai finansiālās likmes ir milzīgas.
Uzņēmums katru gadu tērē desmitiem miljardu dolāru AI infrastruktūrai, datu centriem un skaitļošanas jaudai. Jebkurš izdevumu samazinājums par trešo pušu GPU var radīt ievērojamus ilgtermiņa ietaupījumus.
Rivos piedāvāja zināšanas, kas bija cieši saistītas ar šiem mērķiem. Starta uzņēmums specializējās RISC-V — atvērtā koda instrukciju kopas arhitektūrā, kas piedāvā uzņēmumiem lielāku elastību nekā patentētas alternatīvas. Tās inženieriem bija pieredze pilnas AI sistēmu un pielāgota silīcija izveidē — divas jomas, kuras Meta uzskata par galvenajām tās ilgtermiņa AI stratēģijā.
Uz papīra kombinācija izskatījās kā dabiska.
Realitāte ir bijusi sarežģītāka
Sešus mēnešus pēc iegādes slēgšanas attēls izskatās daudz mazāk vienkāršs.
The Information ziņo, ka Meta ir saskārusies ar integrācijas problēmām un stratēģiskām pārmaiņām savā aparatūras organizācijā. Tiek ziņots, ka vairāk nekā 25% bijušo Rivos darbinieku ir atlaisti, un ir apturēts vismaz viens svarīgs mikroshēmu projekts, kas vērsts uz lielu AI modeļu apmācību.
Neveiksmes izceļ problēmu, kas sekoja daudzām tehnoloģiju iegādēm. Jaunuzņēmuma iesaistīšana Meta lieluma uzņēmumā var radīt nesaskaņas par prioritātēm, attīstības procesiem un lēmumu pieņemšanu.
Mikroshēmu izstrāde rada vēl vienu grūtības pakāpi.
Uzlabotu AI procesoru izveidei ir nepieciešama cieša koordinācija starp aparatūru, programmatūru, ražošanas partneriem un iekšējām infrastruktūras komandām. Šķiet, ka Rivo tehnoloģijas integrēšana Meta esošajā MTIA ceļvedī ir izrādījusies grūtāka, nekā gaidīts.
Publiskās diskusijas par darba vietu forumiem, piemēram, Blind, ir atkārtojušas ziņojumus par ievērojamām bijušo Rivos darbinieku atlaišanām, lai gan šie pārskati joprojām ir anekdotiski.
Atgādinājums par to, cik grūta patiesībā ir AI mikroshēmu izstrāde
Diez vai Meta ir pirmais uzņēmums, kas atklāj, ka konkurētspējīgu AI mikroshēmu izveide ir viens no grūtākajiem izaicinājumiem tehnoloģiju jomā.
Google pavadīja vairākus gadus, izstrādājot savas Tensor apstrādes vienības, pirms tās kļuva par galveno tās AI infrastruktūras daļu. Amazon ieguldīja lielus ieguldījumus Inferentia un Trainium, pirms tos plaši izvietoja Amazon Web Services. Abi uzņēmumi turpina plaši izmantot Nvidia aparatūru.
Rivos situācija atgādina, ka talantu un intelektuālā īpašuma iegūšana ir tikai sākums. Šo līdzekļu pārvēršana par ražošanai gatavu silīciju, kas spēj atbalstīt progresīvus AI modeļus, var aizņemt vairākus gadus un miljardus dolāru.
Izaicinājums ir īpaši nozīmīgs RISC-V. Arhitektūra ir izraisījusi arvien lielāku interesi pusvadītāju nozarē, taču tās ekosistēma joprojām ir mazāk nobriedusi nekā alternatīvas, kuras ir guvušas labumu no gadu desmitiem ilgās programmatūras optimizācijas un izstrādātāju atbalsta.
Kas sekos tālāk
Meta nav publiski pievērsusies ziņotajām atlaišanām vai īpašajiem izaicinājumiem, kas aprakstīti The Information.
Uzņēmums turpina piedāvāt pielāgotu silīciju kā galveno ilgtermiņa AI stratēģijas daļu, un MTIA programma joprojām ir galvenā investīciju joma. Tas liek domāt, ka Meta, visticamāk, neatteiksies no savām mikroshēmu ambīcijām.
Tomēr agrīnās cīņas, kas saistītas ar Rivos, rada jautājumus par to, cik ātri Meta var samazināt savu atkarību no Nvidia un vai tās iekšējās mikroshēmas ceļvedis prasīs ilgāku laiku, nekā investori gaidīja.
Iegādes stratēģiskā loģika paliek neskarta. Izpilde ir izrādījusies daudz grūtāka.
Uzņēmumam, kas iegulda desmitiem miljardu dolāru, lai izveidotu AI infrastruktūru, šo centienu veiksme vai neveiksme var ietekmēt Meta konkurētspēju turpmākajos gados.
