Kluczowym powodem zacieśniania współpracy między technologicznymi firmami jest ewolucja wymagań obliczeniowych. Meta skupia się obecnie na rozwoju wspomnianych wcześniej systemów agentycznych, które mają nie tylko odpowiadać na pytania, ale także wykazywać się sprawczością w działaniu. Jak podaje komunikat prasowy, układy Graviton5 oferują wyższą przepustowość oraz przyspieszone przetwarzanie danych, co jest niezbędne dla jednostek CPU obsługujących ciągłe procesy decyzyjne w wielkiej skali.
– Tu nie chodzi tylko o chipy; chodzi o zapewnienie klientom fundamentów infrastrukturalnych, a także usług danych i wnioskowania, aby mogli budować sztuczną inteligencję, która rozumie, przewiduje i skutecznie skaluje się dla miliardów ludzi na całym świecie. Rozszerzone partnerstwo Meta, wykorzystujące dziesiątki milionów rdzeni Graviton, pokazuje, co się dzieje, gdy połączy się specjalnie zaprojektowany układ krzemowy z pełnym stosem AI od AWS – podkreśla Nafea Bshara, wiceprezes i inżynier w Amazon.
Decyzja o włączeniu rozwiązań Amazon do własnych zasobów wynika z przyjętej przez Meta strategii dywersyfikacji. Firma dąży do posiadania zróżnicowanego portfela infrastrukturalnego, który obejmuje zarówno własne centra danych i autorski sprzęt, jak i zasoby dostawców chmurowych oferujących unikalne możliwości. Pierwsza faza wdrożenia obejmie dziesiątki milionów jednostek, jednak umowa przewiduje elastyczność i możliwość dalszej rozbudowy wraz ze wzrostem ambicji Meta w obszarze sztucznej inteligencji.
– W miarę skalowania infrastruktury stojącej za ambicjami Meta w obszarze AI, dywersyfikacja źródeł obliczeniowych jest strategicznym nakazem. AWS od lat jest zaufanym partnerem chmurowym, a przejście na Graviton pozwala nam uruchamiać obciążenia procesorowe wymagające intensywnej pracy, stojące za agentic AI, z wydajnością i efektywnością, której potrzebujemy przy naszej skali – wyjaśnia Santosh Janardhan, szef infrastruktury w Meta.
Partnerstwo ma stać się fundamentem dla przyszłych doświadczeń użytkowników, umożliwiając budowę systemów AI w tempie i elastyczności wymaganej przez współczesny rynek technologiczny.
