Meta Produksi Chip AI Iris September, Target Kurangi Ketergantungan pada Nvidia

Meta Platforms berencana memulai produksi massal chip kecerdasan buatan (AI) buatannya sendiri pada September 2026. Chip bernama kode Iris ini merupakan bagian dari proyek MTIA generasi keempat yang dirancang untuk mengurangi ketergantungan pada pemasok eksternal seperti Nvidia dan AMD, serta menekan biaya komputasi yang membengkak.

Lead

Menurut internal memo yang dilihat oleh Reuters, Meta berencana memproduksi chip AI kustomnya pada bulan September. Chip data center yang diberi nama kode "Iris" ini merupakan bagian dari proyek Meta Training and Inference Accelerators (MTIA) yang terdiri dari empat generasi chip yang dirancang secara internal.

Ilustrasi AI

Langkah ini merupakan bagian dari strategi Meta untuk meningkatkan efisiensi biaya dan mengurangi ketergantungan pada pemasok eksternal seperti Nvidia dan AMD. Meta ingin menggunakan silikon kustom untuk meningkatkan AI yang menggerakkan platform Facebook dan Instagram.

Ringkasan Berita

Meta berencana memproduksi chip AI kustom bernama Iris mulai September 2026, didukung oleh Broadcom dalam desain dan TSMC untuk manufaktur. Uji coba chip hanya memakan waktu enam pekan tanpa masalah berarti. Ini merupakan bagian dari proyek MTIA generasi keempat dan target Meta mencapai 14 GW kapasitas komputasi pada 2027, naik dari 7 GW di 2026. Meta juga mengamankan kontrak pasokan jangka panjang dengan Samsung Electronics, Sandisk, dan Sumitomo Electric untuk mendukung ekspansi infrastruktur.

Penjelasan Lengkap

Iris: Chip AI Kustom Meta

Chip "Iris" adalah data center chip yang dirancang khusus oleh Meta untuk memenuhi kebutuhan komputasi AI-nya. Chip ini termasuk dalam proyek MTIA generasi keempat, sebuah program yang telah berjalan selama lebih dari lima tahun dan sebelumnya mengalami sejumlah kemunduran.

Menurut memo internal, proses pengujian chip hanya memakan waktu sekitar enam pekan dan tidak ditemukan masalah berarti. Ini menandai kemajuan signifikan bagi program yang sempat tertatih-tatih sejak diluncurkan lebih dari lima tahun lalu.

Meta merancang chip ini sesuai dengan kebutuhannya sendiri, dengan Broadcom sebagai mitra desain dan TSMC sebagai mitra manufaktur. Pendekatan ini diharapkan dapat membantu perusahaan menurunkan biaya komputasi yang sangat besar dan meraih lebih banyak kemandirian dari pemasok chip seperti Nvidia dan AMD.

Bukan Pengganti GPU, tapi Pelengkap

Penting untuk dicatat bahwa chip Iris tidak dirancang untuk menggantikan GPU (Graphics Processing Unit) yang selama ini dibeli Meta dari Nvidia dan AMD dalam jumlah besar. Sebaliknya, Iris berfungsi untuk melengkapi GPU tersebut dalam mendukung kebutuhan komputasi AI.

Menurut memo tersebut, mengadopsi GPU terbaru di perusahaan sebesar Meta "merupakan beban berat, dan memakan banyak waktu." Oleh karena itu, chip kustom menjadi solusi untuk mengoptimalkan biaya dan efisiensi operasional.

Strategi Produksi dan Ekspansi Infrastruktur

Meta telah mengamankan beberapa perjanjian pasokan jangka panjang untuk mendukung ekspansi infrastruktur komputasinya. Perjanjian tersebut mencakup:

Samsung Electronics untuk chip memori
SanDisk untuk penyimpanan flash
Sumitomo Electric untuk peralatan serat optik

Meta menargetkan kapasitas komputasi sebesar 14 GW pada 2027, dua kali lipat dari target 7 GW pada 2026. Perusahaan ini diperkirakan akan menghabiskan hingga US$145 miliar untuk infrastruktur AI pada tahun ini.

Jadwal Produksi yang Agresif

Meta berencana meluncurkan chip baru kira-kira setiap enam bulan hingga 2027, sementara perusahaan pada umumnya merilis chip AI dengan interval satu tahun atau lebih. Ini adalah jadwal yang jauh lebih agresif dibandingkan dengan siklus rilis industri yang umumnya tahunan atau lebih lambat.

Strategi Silikon Kustom di Tengah Persaingan AI

Langkah Meta ini mencerminkan tren yang lebih luas di kalangan raksasa teknologi untuk mengembangkan chip AI kustom mereka sendiri. Google sudah memiliki Tensor Processing Units (TPU) sejak 2014, Amazon dengan Trainium dan Inferentia, sementara Microsoft, OpenAI, dan Anthropic juga sedang mengeksplorasi perangkat keras AI kustom.

Analis industri melihat silikon kustom sebagai cara untuk mengoptimalkan biaya dalam jangka panjang, meskipun dalam jangka pendek disertai dengan belanja modal yang besar dan pertanyaan tentang kapan investasi tersebut akan menghasilkan keuntungan yang berarti.

Latar Belakang

MTIA: Program Chip AI Meta

MTIA adalah inisiatif jangka panjang Meta untuk mengembangkan chip AI sendiri. Program ini telah berjalan lebih dari lima tahun dan sempat mengalami kemunduran. Namun, dengan keberhasilan uji coba Iris, program ini menunjukkan momentum positif.

Meta memperkenalkan Iris dengan nama teknisnya pada Maret 2026, bersama dengan tiga prosesor AI lainnya.

Mengapa Meta Membutuhkan Chip Sendiri?

Menjalankan model AI canggih membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, dan membeli GPU dalam jumlah besar dari Nvidia dan AMD menjadi semakin mahal. Meta percaya bahwa chip yang dirancang khusus dapat melakukan banyak tugas AI dengan lebih efisien, sekaligus memberi perusahaan kendali lebih besar atas infrastrukturnya.

Seperti yang dikatakan Forrester Vice President Mike Gualtieri: "Jika AI chip harus bergantung pada perusahaan lain, Anda tidak akan pernah bisa menjadi raja AI."

Dampak bagi Industri dan Pengguna

Bagi Industri

Keputusan Meta untuk memproduksi chip AI sendiri adalah sinyal bahwa perusahaan-perusahaan besar teknologi semakin serius dalam mengurangi ketergantungan pada pemasok eksternal. Ini bisa menjadi ancaman bagi dominasi Nvidia dan AMD di pasar chip AI, sekaligus mendorong inovasi lebih lanjut di industri semikonduktor.

Bagi Pengguna Akhir

Bagi pengguna Facebook, Instagram, dan produk Meta lainnya, chip Iris berarti pengalaman AI yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih efisien. Dengan chip kustom, Meta dapat mengoptimalkan model AI untuk platformnya secara lebih presisi.

Analisis Mengapa Ini Penting

Mengurangi Ketergantungan pada Nvidia

Meta saat ini sangat bergantung pada Nvidia dan AMD untuk GPU AI. Dengan memproduksi chip sendiri, Meta dapat mengurangi risiko rantai pasokan, menekan biaya, dan memiliki kendali lebih besar atas jadwal pengembangan perangkat kerasnya. Ini adalah langkah strategis yang akan mengubah posisi tawar Meta di industri AI.

Efisiensi Biaya Jangka Panjang

Meskipun investasi awal untuk mengembangkan dan memproduksi chip sangat besar, dalam jangka panjang, chip kustom dapat memberikan penghematan biaya yang signifikan. Meta memperkirakan chipnya dapat memberikan pengurangan total biaya kepemilikan (TCO) sebesar 40% hingga 44%.

Mendorong Inovasi AI

Dengan chip yang dioptimalkan untuk beban kerja AI-nya sendiri, Meta dapat mendorong batas kemampuan AI di platformnya. Ini bisa berarti fitur AI yang lebih canggih, respons yang lebih cepat, dan kemampuan untuk menjalankan model yang lebih besar dan lebih kompleks.

Penutup

Keputusan Meta untuk memproduksi chip AI Iris menandai langkah penting dalam strategi perusahaan untuk mengurangi ketergantungan pada pemasok eksternal dan mengendalikan biaya komputasi yang terus meningkat. Dengan jadwal produksi yang agresif dan target kapasitas komputasi 14 GW pada 2027, Meta menunjukkan keseriusannya dalam membangun infrastruktur AI yang mandiri dan efisien.

Dengan dukungan Broadcom dalam desain dan TSMC dalam manufaktur, Iris menjadi simbol ambisi Meta untuk tidak hanya menjadi konsumen teknologi AI, tetapi juga produsen komponen kunci yang mendukungnya. Di tengah persaingan AI yang semakin ketat, memiliki chip sendiri bisa menjadi keunggulan kompetitif yang menentukan.

FAQ

1. Apa itu chip Iris dari Meta?

Iris adalah chip AI kustom yang dirancang oleh Meta sebagai bagian dari proyek Meta Training and Inference Accelerators (MTIA) generasi keempat. Chip ini akan diproduksi mulai September 2026.

2. Mengapa Meta membuat chip sendiri?

Meta membuat chip sendiri untuk mengurangi ketergantungan pada Nvidia dan AMD, menekan biaya komputasi yang membengkak, dan memiliki kendali lebih besar atas infrastruktur AI-nya.

3. Siapa mitra Meta dalam pembuatan chip Iris?

Meta bekerja sama dengan Broadcom dalam desain chip dan Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSMC) untuk memproduksinya.

4. Apakah chip Iris akan menggantikan GPU Nvidia?

Tidak. Chip Iris dirancang untuk melengkapi, bukan menggantikan GPU yang dibeli Meta dari Nvidia dan AMD.

5. Berapa target kapasitas komputasi Meta?

Meta menargetkan 7 GW pada 2026 dan 14 GW pada 2027, naik dua kali lipat. Perusahaan diperkirakan menghabiskan US$145 miliar untuk infrastruktur AI tahun ini.

6. Berapa lama uji coba chip Iris?

Uji coba chip Iris hanya memakan waktu sekitar enam pekan dan tidak ditemukan masalah berarti, menandai kemajuan signifikan bagi program yang sudah berjalan lebih dari lima tahun.

Kesimpulan

Keputusan Meta untuk memproduksi chip AI Iris mulai September 2026 adalah langkah strategis yang akan mengubah lanskap persaingan di industri AI. Dengan mengurangi ketergantungan pada Nvidia dan AMD, Meta tidak hanya mengendalikan biaya, tetapi juga mempercepat inovasi dan meningkatkan efisiensi operasional.

Dengan dukungan Broadcom dan TSMC, serta target kapasitas komputasi 14 GW pada 2027, Meta menunjukkan komitmennya untuk menjadi pemain utama di infrastruktur AI global. Chip Iris adalah bukti bahwa Meta tidak hanya ingin mengikuti tren AI, tetapi juga membentuk masa depannya sendiri.

Baca

• OpenAI Luncurkan ChatGPT Work, Super App AI untuk Pekerja Kantoran

• OpenAI Resmi Luncurkan GPT-5.6 Hari Ini, Model AI Tercanggih Setelah Tertunda

• Meta Bangun Data Center AI Pertama di Kanada, Investasi US$9,1 Miliar

• Meta Resmi Buka Akses Developer untuk Muse Spark 1.1, Model AI Agenik Terbaru

Sumber dan Referensi

Berikut adalah daftar sumber resmi dan referensi yang digunakan dalam penulisan artikel ini:

Meta berencana memproduksi massal chip AI kustom bernama Iris mulai September 2026. Chip ini dirancang bersama Broadcom dan diproduksi TSMC, bertujuan mengurangi ketergantungan pada Nvidia dan AMD. Meta menargetkan kapasitas komputasi 14 GW pada 2027 dan akan merilis chip baru setiap enam bulan.

Younara

Cari Blog Ini