MTIA

MTIA ist eine Reihe von Computerchips, die der Konzern Meta – die Firma hinter Facebook, Instagram und WhatsApp – selbst entwickelt. Die Abkürzung steht für „Meta Training and Inference Accelerator“. Ein Beschleuniger ist ein Spezialchip, der eine einzige Art von Rechenaufgabe extrem schnell erledigt, dafür aber kaum etwas anderes kann. Bei MTIA ist diese Aufgabe das Rechnen für künstliche Intelligenz, also für Programme, die aus Daten Muster lernen. Meta baut die Chips nicht zum Verkauf, sondern nur für die eigenen Rechenzentren. Die erste Version wurde 2023 öffentlich vorgestellt, eine zweite folgte 2024.

Warum Meta eigene Chips baut statt sie zu kaufen

Bisher laufen die meisten KI-Systeme der Welt auf Grafikchips der Firma Nvidia. Diese Chips sind knapp und teuer. Ein einzelnes Modell der Spitzenklasse kostete zeitweise mehr als 30.000 Dollar, und Meta kauft davon Hunderttausende. Wer so viel bei einem einzigen Lieferanten bestellt, hat wenig Verhandlungsmacht und ist von dessen Lieferzeiten abhängig.

Ein eigener Chip löst dieses Problem teilweise. Meta muss ihn nur für die eigenen Aufgaben gut machen, nicht für alle möglichen Kunden. Dadurch lassen sich Teile weglassen, die der Konzern nie braucht. Das Ergebnis ist ein Chip, der pro verbrauchter Watt Strom mehr nützliche Rechenarbeit leistet. Bei Rechenzentren, die zusammen so viel Strom ziehen wie eine Kleinstadt, ist das ein großer Kostenfaktor.

MTIA ersetzt Nvidia allerdings nicht vollständig. Meta betont selbst, dass beide Chiptypen parallel laufen. Für das Trainieren sehr großer Sprachmodelle wie Llama sind die zugekauften Grafikchips weiterhin gesetzt. MTIA übernimmt zunächst die Aufgaben, die zwar unspektakulär sind, aber in riesiger Menge anfallen.

Was der Chip konkret berechnet

Metas wichtigste KI-Anwendung ist kein Chatbot, sondern das Empfehlungssystem. Es entscheidet, welcher Beitrag als nächster in deinem Feed erscheint und welche Werbung du siehst. Dafür muss das System aus Millionen Möglichkeiten in Millisekunden eine Auswahl treffen. Diese Rechnung läuft nicht einmal am Tag, sondern jedes Mal, wenn irgendwo auf der Welt jemand die App öffnet.

Solche Empfehlungsmodelle arbeiten stark mit sogenannten Embeddings. Das sind lange Zahlenlisten, die für jeden Nutzer und jedes Video hinterlegt sind und deren Eigenschaften beschreiben. Der Chip muss vor allem viele dieser Listen aus dem Speicher holen und miteinander vergleichen. Er braucht daher weniger extreme Rechenleistung als vielmehr sehr schnellen Zugriff auf große Datenmengen. Genau darauf ist MTIA zugeschnitten.

Technisch sitzen mehrere MTIA-Chips zusammen auf einer Steckkarte, mehrere Karten in einem Server, viele Server in einem Schrank. Meta liefert zusätzlich die Software mit, die bestehende KI-Programme auf die neue Hardware übersetzt. Diese Software ist oft die größere Hürde als der Chip selbst. Ein Chip ohne passende Programmierwerkzeuge bleibt für Entwickler unbenutzbar.

MTIA in den Nachrichten und im eigenen Feed

Direkt anfassen wirst du MTIA nie. Der Chip steckt in Metas Rechenzentren, und du bemerkst ihn nur indirekt: Wenn dein Instagram-Feed passende Vorschläge zeigt, hat vermutlich ein solcher Chip mitgerechnet. Für Endkunden gibt es MTIA nicht zu kaufen, anders als etwa Grafikkarten für Spiele.

In Wirtschaftsnachrichten taucht der Name meist in einem bestimmten Zusammenhang auf. Analysten fragen dann, wie stark Nvidias Marktstellung noch ist. Google baut mit den TPUs eigene KI-Chips, Amazon mit Trainium und Inferentia, Meta eben mit MTIA. Jeder dieser Chips, der in Betrieb geht, ist eine Bestellung, die Nvidia nicht bekommt. Genau deshalb reagieren Aktienkurse auf solche Ankündigungen.

Ein häufiger Irrtum ist, MTIA sei ein Konkurrenzprodukt im offenen Markt. Das ist es nicht: Meta verkauft die Chips nicht und tritt damit nicht als Chiphersteller auf. Fachleute sprechen von einem „Custom Silicon“-Ansatz, also von Spezialhardware für den Eigenbedarf. Der Erfolg misst sich nicht in Verkaufszahlen, sondern in gesparten Stromkosten und Einkaufsausgaben.