Meta缺席大模型戰(zhàn)局之因:嫌GPU太貴,用CPU跑AI
ChatGPT 引發(fā)了科技巨頭之間的競爭,紛紛發(fā)布生成式 AI 產(chǎn)品。在本次大模型戰(zhàn)場中,Meta 缺席了。
很難想象,Meta 此次落后于競爭對手是因為沒有應(yīng)用 GPU。據(jù)說Meta 把錢 All In 元宇宙了,現(xiàn)在用的是市面上最普通的 CPU 參加生成式 AI 戰(zhàn)局。
CPU 是計算機世界的主力芯片,已經(jīng)稱霸數(shù)據(jù)中心幾十年,但是其在 AI 研發(fā)方面表現(xiàn)不佳。而Meta 嫌棄在人工智能工作方面表現(xiàn)出色的 GPU 芯片太貴,使用大量普通的 CPU 來運行 AI 工作負載。
這導致競爭對手在 AI 領(lǐng)域的發(fā)展超過了 Meta。他們使用 GPU 芯片并擁有更好的 AI 軟件,因此能夠更快地開發(fā)新的 AI 產(chǎn)品和服務(wù)。
Meta 也曾嘗試過自研 AI 芯片,但無疾而終。至此,跪著挨打的 Meta 在這場生成式 AI大戰(zhàn)中還能站起來嗎?
一步差,步步慌
自宣布 All In 元宇宙以來,Meta 便一直為元宇宙先鋒軍隊 Reality Labs 企業(yè)提供補貼。根據(jù) Meta 聲明,預(yù)計到 2030 年市場規(guī)模將達到 1.5 萬億美元左右,該企業(yè)需要 10 年時間才能實現(xiàn)盈利。
Reality Labs 處于早期階段,嚴重虧損
雖然 Meta 核心業(yè)務(wù)社交媒體廣告仍在產(chǎn)生大量正的自由現(xiàn)金流,但它為嚴重虧損的 Reality Labs 企業(yè)提供補貼,Meta 面臨著嚴峻財務(wù)困境,自去年 11 月以來一直在進行規(guī)模空前的裁員。
老板扎克伯格曾對裁員之舉發(fā)視頻道歉,情緒低落地承認對公司增長的過度樂觀導致公司人員過剩。
錢不夠便拆了東墻補西墻。元宇宙研發(fā)有投資人盯著可不能輕易撤資斷資,屬實騎虎難下,Meta 便在其他項目上開始了緊衣縮食。
相比谷歌、微軟等大廠,Meta 跑 AI 時用的是 CPU。原因說來合理又離譜——適合 AI 處理的 GPU 芯片太貴了,還被控制著80%的市場份額的英偉達掣肘,索性用市面上常見的 CPU 先跑著。
Meta 還曾自研芯片,在內(nèi)部設(shè)計的定制芯片上進行推理。但后來放棄,同年訂購了數(shù)十億美元的英偉達 GPU。
但在 2021 年,Meta還是失望地發(fā)現(xiàn),第一,CPU 真的不可以,GPU 在運行不同類型的模型上遠比 CPU 芯片更靈活。第二,自研芯片走不通,小扎決定 All In 元宇宙也直接榨干了 Meta 的算力,自研芯片更是加重負荷。
折騰了一圈,元宇宙沒新進度,生成式 AI 賽場失局,真是錢沒省到,市場份額被其他巨頭嚴重擠壓。
小扎的努力
扎克伯格中途多次試圖挽回頹勢。
2022 年夏末,扎克伯格召集公司高管團隊,花了五個小時,分析公司計算能力長達,特別是處理尖端 AI 的能力。
結(jié)果讓他受挫,根據(jù)9月20日的公司備忘錄顯示,盡管 Meta 對 AI 研究進行了大筆高調(diào)的投資,然而主要業(yè)務(wù)需要的AI友好型硬件和軟件系統(tǒng)都非常昂貴,在這些方面公司的進展相當緩慢。扎心的是,緩慢程度已經(jīng)阻礙了Meta跟上大規(guī)模創(chuàng)新的步伐。
公司里也有人看到這一情況的嚴重性,這個“吹哨人”是基礎(chǔ)設(shè)施負責人Santosh Janardhan,他曾說:如果要支持人工智能工作,Meta 需要從根本上改變我們的物理基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計、軟件系統(tǒng)以及提供穩(wěn)定平臺的方法。
只是這聲哨吹了之后,當時沒有任何回音。
與此同時,小扎為應(yīng)對整體業(yè)務(wù)對 Meta 進行了改組,此次改組使 Meta 的資本支出每季度增加了約 40 億美元(當前約 276 億元人民幣),導致其暫;蛉∠嗽谒膫地點建立數(shù)據(jù)中心的計劃。
這些大筆支出,加重了 Meta 嚴重的財務(wù)問題,生成式AI大戰(zhàn)又吞噬了大量的算力,Meta 在算力上栽了個實實的大跟頭。
ChatGPT誕生后,投資者的興趣開始飆升。栽疼了、眼紅了,小扎不得不開始自救,今年二月小扎官宣了頂級團隊押寶生成式AI。目前,Meta 內(nèi)部已開始計劃開發(fā)一款新型芯片,類似 GPU,既能訓練AI模型,又能進行推理,該項目將于 2025 年左右完成。
但此時,Meta 已經(jīng)落后于谷歌等同行一大截。隔壁的谷歌早在2015年就開始部署自己定制的GPU——TPU。
不過這場競賽還要持續(xù)很久,我們可以觀察一下 Meta 能否后來趕上。
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