2026. augusztus 25., kedd · Üzlet

Meta bemutatta az MTIA 300 chipet ajánlórendszerek tréningjéhez

A Meta hivatalos mérnöki blogján ismertette az MTIA 300-at, amely a vállalat állítása szerint az első saját fejlesztésű, kifejezetten ajánló- és rangsoroló modellek tréningjére optimalizált gyorsítója. A cég szerint a chip két hálózati chipletet tartalmaz, egyenként hat egyedi, 800 Gbps sebességű RDMA hálókártyával, amelyek összesen 1,2 TB/s I/O sávszélességet adnak PCIe-busz nélkül. A Meta szerint ez kiküszöböli a hagyományos GPU-knál jelentkező host-eszköz-hálókártya szűk keresztmetszetet, mivel a hálózati interfész a chip csomagján belül van. A HCCL nevű, hardverrel együtt tervezett kommunikációs könyvtár célja, hogy a kommunikációt egyenrangúvá tegye a számítással, mert az ajánlórendszerek beágyazási tábláiban van a modellparaméterek több mint 99%-a, ami több száz gyorsító között gyakori kollektív kommunikációs műveleteket igényel.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A saját tervezésű AI-hardver terjedése azt jelzi, hogy a nagy techcégek feladatspecifikus chipekkel próbálják csökkenteni a GPU-függőséget és a kommunikációs szűk keresztmetszeteket.

Források

Meta Engineering Hivatalos

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI üzlet #Meta MTIA 300#AI-hardver

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 25., kedd napi AI összefoglaló része.

Helyesbítés · 2026. október 2., péntek

Helyesbítés (2026-10-02): az összefoglaló az ajánlórendszerek „betöltő tábláinak” méretéről írt; a forrás beágyazási táblákról (embedding tables) beszél, amelyekben a modellparaméterek több mint 99%-a van.

Kapcsolódó hírek

Az Nvidia uralmának vége felé? Az AI-óriások saját chipeket fejlesztenek

Az Nvidia évek óta dominálja az AI-chipek piacát, de ez az egyeduralom most megrendülni látszik. Az OpenAI bejelentette saját egyedi következtetési chipjét, a Jalapeñót, amelyet a Broadcommal közösen fejleszt. Az OpenAI mellett a Google, az Apple és a SpaceX is saját chipek gyártásába fogott, jelezve, hogy a nagyvállalatok csökkenteni kívánják az Nvidia-függőségüket. Ez a tendencia alapjaiban alakíthatja át az AI-hardverpiac erőviszonyait.

Google univerzális Gemini-ügynököt indít vállalati ügyfeleknek

A Google csütörtöki Gemini at Work eseményén bemutatta új, úgynevezett „univerzális” Gemini-ügynökét, amely a Gemini Enterprise alkalmazáson belül, egyetlen felületről képes feladatokat végrehajtani a Workspace-eszközökben (Gmail, Drive, Docs, Sheets, Calendar), valamint mobilon, asztali gépen és olyan külső appokban is, mint a Slack vagy a Microsoft 365. A vállalat szerint az ügynök felhőben fut, így minden eszközön megőrzi a kontextust, feladatspecifikus al-ügynökökkel dolgozhat, és akár saját „@agents.company.com” céges e-mail-címmel rendelkező „munkatárs-ügynökként” is működhet. A Google Cloud vezérigazgatója, Thomas Kurian szerint az ügynöknek már nem utasításokat, hanem célokat lehet adni, amelyeket önállóan tervez meg és hajt végre. A funkció egyelőre csak vállalati ügyfeleknek érhető el zárt előzetes tesztelésben; a Google korábban, májusban már indított egy fogyasztói Gemini Spark nevű ügynököt is, külön felületen.

Nous Research 1,5 milliárd dolláros értékelésen zárta új tőkebevonását

A Nous Research, a nyílt forráskódú Hermes Agent fejlesztője 90 millió dolláros Series B kört zárt 1,5 milliárd dolláros értékelésen, ezzel megerősítve a TechCrunch korábbi értesülését. A kört a Robot Ventures vezette, társbefektetőként többek között az Nvidia, a Union Square Ventures, a Menlo Ventures, a Samsung és az 1789 Capital vett részt benne – utóbbinál Donald Trump Jr. is partner. A startup teljes tőkebevonása így 158 millió dollárra nőtt. A cég szerint a Hermes Agentet több mint 24 millióan klónozták, és ez a globális AI-token-felhasználás mintegy 2,5 százalékát adja – ez a Nous saját becslése. A friss tőkéből a vállalat vállalati piacra lép a „Hermes for Businesses” szolgáltatással, amely testre szabott AI-ügynököket kínál több lépéses munkafolyamatokhoz, zárt adatkezelés mellett. A Wall Street Journal szerint a Nous 2026 szeptemberének közepére már mintegy 36 millió dolláros éves szintű bevételnél tartott, és 2026 végéig 100 millió dollár fölé várja ezt.

Zuckerberg Biohubja 1,8 milliárd dollárt mozgósít sejtmodellező AI-ra

A Reuters beszámolója szerint a Mark Zuckerberg és Priscilla Chan által támogatott nonprofit Biohub egy 1,8 milliárd dolláros kezdeményezést koordinál, amely adatokat, laboreszközöket és számítási kapacitást fog össze olyan AI-modellek építéséhez, amelyek sejtek viselkedését jósolnák meg, felgyorsítva ezzel a gyógyszerfejlesztést. A szervezet áprilisban már 500 millió dollárt ígért ötéves „Virtual Biology Initiative” programjára. A Meta, a Google DeepMind és az Isomorphic Labs összesen 300 millió dollárral, az amerikai Energiaügyi Minisztérium pedig öt év alatt több mint 500 millió dollárral járul hozzá laborméréseekhez és számításhoz. A National Institutes of Health több mint 500 millió dollár korábbi szövetségi finanszírozásból épült adatkészleteket koordinál, amelyeket a Biohub szabványosít AI-tréninghez; az első adatkészlet várhatóan egy év múlva lesz kész. Más cégek is biológiai AI-projekteket futtatnak: az Anthropic saját biológiai laboratóriumot épített, az OpenAI Foundation pedig több mint 125 millió dollárt fordít biológiai és orvosi adatkészletekre.