TEKNOLOGI, Perspektif.co.id — Meta menghentikan pengembangan chip pelatihan AI paling canggih yang selama ini digadang-gadang sebagai fondasi kemandirian infrastruktur komputasi perusahaan. Keputusan itu diambil setelah rangkaian kegagalan desain membuat proyek tersebut tak lagi layak diteruskan, menurut laporan yang pertama kali diungkap The Information.

Langkah ini menandai titik balik besar dalam strategi hardware Meta. Perusahaan yang sebelumnya berupaya membangun chip pelatihan AI internal untuk menyaingi dominasi Nvidia itu justru kembali bergantung pada pemasok eksternal. Meta kini beralih ke versi chip yang lebih sederhana, sekaligus memperkuat kerja sama bernilai lebih dari US$100 miliar dengan AMD untuk MI450 GPU dan memperluas kemitraan dengan Nvidia untuk jutaan GPU generasi Vera Rubin serta Grace CPU.

“Upaya desain internal kami menghadapi hambatan,” kata seorang sumber yang mengetahui proyek tersebut, menggambarkan bagaimana chip pelatihan AI itu akhirnya dibatalkan setelah berulang kali gagal memenuhi target performa.

Riwayat kegagalan ini bukan yang pertama. Pada 2022, Meta juga membuang chip inferensi generasi awal setelah performanya buruk dalam pengujian skala kecil, memaksa perusahaan membeli miliaran dolar GPU Nvidia untuk menopang operasi AI di Facebook dan Instagram. MTIA—chip inferensi yang akhirnya berhasil diproduksi—tetap tidak mampu membuka jalan bagi chip pelatihan yang lebih kompleks.

Meta sebelumnya sempat menguji chip pelatihan internal yang diproduksi TSMC setelah tahap tape-out selesai. Namun analis Jeff Pu mencatat bahwa Meta tampak mulai mengurangi ambisi program ASIC internalnya sejak awal tahun, memilih AMD dan bahkan menyewa TPU Google untuk pengembangan model AI baru.

“Kami berada dalam fase ‘walk, crawl, run’ dalam perjalanan pengembangan chip,” ujar Chief Product Officer Meta, Chris Cox, tahun lalu, menegaskan bahwa perusahaan masih jauh dari kemandirian penuh dalam desain silikon AI.

Dengan komitmen belanja modal hingga US$135 miliar untuk infrastruktur AI pada 2026, Meta kini memperluas lebih dari 30 pusat data global. Namun kegagalan chip pelatihan internal ini memperlihatkan betapa sulitnya menandingi keunggulan Nvidia dalam komputasi AI—bahkan bagi perusahaan sebesar Meta.