“엔비디아 의존도 낮춘다”…메타, 메타, 2년 내 AI 칩 ‘MTIA’ 4종 전...

[인더스트리 AI] 생성형 AI 추론 성능 25배 끌어올린다

[디지털데일리 김문기 기자] 메타(Meta)가 인공지능(AI) 인프라의 핵심인 자체 설계 칩 ‘MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)’ 로드맵을 공개했다. 2년이라는 짧은 시간 동안 무려 4세대의 칩을 순차적으로 투입해, 급변하는 AI 모델 속도에 하드웨어를 맞추겠다는 전략이다.

11일(현지시간) 메타는 MTIA 300, 400, 450, 500으로 이어지는 차세대 AI 가속기 라인업을 발표했다. 이번 로드맵의 핵심은 ‘고속 반복(High Velocity)’이다. 통상 2년 이상 걸리는 반도체 개발 주기를 6개월 단위로 단축해, 최신 AI 알고리즘과 하드웨어 기술을 즉각적으로 결합하겠다는 복안이다.

현재 양산 중인 MTIA 300은 주로 콘텐츠 추천 및 랭킹 모델에 최적화되어 있다. 하지만 메타는 생성형 AI(GenAI) 수요가 폭증함에 따라, 성능을 대폭 강화한 MTIA 400을 곧 데이터센터에 배치할 예정이다. MTIA 400은 이전 세대 대비 FP8 연산 성능이 400% 향상되었으며, 메타는 이 칩이 시중의 선도적인 상업용 AI 칩들과 대등한 성능을 낼 것이라고 자신했다.

특히 주목할 모델은 2027년 초 배포 예정인 MTIA 450과 500이다. 이 모델들은 생성형 AI 추론의 병목 현상을 해결하기 위해 고대역폭메모리(HBM) 성능을 극대화했다. 로드맵에 따르면 MTIA 500은 초기 모델인 MTIA 300과 비교해 HBM 대역폭은 4.5배, 전체 연산 성능(FLOPS)은 무려 25배나 높다.

메타의 이 같은 행보는 엔비디아에 대한 높은 의존도를 낮추고 천문학적인 AI 운영 비용을 절감하겠다는 ‘실리’를 정조준하고 있다. 대규모 학습은 여전히 엔비디아의 GPU를 사용하되, 전 세계 30억 명이 실시간으로 사용하는 추천·광고·챗봇 등 ‘추론(Inference)’ 영역은 자체 칩으로 감당해 수익성을 극대화하겠다는 계산이다.

브로드컴(Broadcom)과 협력하고 TSMC 공정을 통해 생산되는 이번 MTIA 시리즈는 메타의 오픈 소스 모델인 ‘라마(Llama)’와 파이토치(PyTorch) 생태계에 최적화됐다.

메타는 “하드웨어가 소프트웨어의 진화 속도를 따라잡지 못하는 문제를 해결하기 위해 6개월 주기 출시라는 초강수를 뒀다”라며 “이를 통해 전 세계 수십억 명의 사용자에게 더 빠르고 개인화된 AI 경험을 제공할 것”이라고 밝혔다.