메타가 캐나다 앨버타주에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터를 구축하고 자체 설계한 AI 반도체 '아이리스(Iris)'를 중심으로 차세대 AI 인프라 확대에 나선다. 이번 투자는 생성형 AI 서비스 확대와 함께 외부 GPU 공급 의존도를 낮추고 자체 AI 생태계를 강화하기 위한 장기 전략의 일환으로 해석된다.
메타는 앨버타주에 약 100억 달러를 투자해 초대형 AI 데이터센터를 건설할 계획이다. 해당 시설은 대규모 AI 모델의 학습과 추론을 수행하는 핵심 거점으로 활용되며, Llama 계열 모델과 개발 중인 차세대 생성형 AI 모델 운용을 지원하는 인프라 역할을 맡을 것으로 알려졌다.
메타는 오는 9월부터 자체 AI 가속기 개발 프로그램인 MTIA(Meta Training and Inference Accelerators)를 기반으로 설계한 아이리스 칩을 생산 체계에 투입할 예정이다. 아이리스는 AI 학습과 추론을 모두 지원하도록 설계된 전용 반도체로, 데이터센터 운영 효율을 높이고 범용 GPU 의존도를 줄이는 것이 주요 목적이다.
공개된 공급망 계획에 따르면 브로드컴은 칩 공동 설계와 네트워크 기술을 담당하고, TSMC는 반도체 생산을 맡는다. 삼성전자는 메모리 공급, 샌디스크는 플래시 스토리지, 스미토모 일렉트릭은 광섬유 네트워크 인프라 분야에 참여하는 것으로 알려졌다.
메타는 AI 컴퓨팅 인프라도 단계적으로 확대할 방침이다. 회사는 2026년 말까지 약 7GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 확보하고, 이후 2027년에는 약 14GW 수준까지 확대하는 목표를 제시했다. AI 인프라 전반에 대한 투자 규모는 최대 1,450억 달러에 이를 것으로 전망된다.
메타가 개발 중인 차세대 생성형 AI 모델은 기존 Llama 계열을 보완하는 신규 모델군으로 알려져 있다. 회사는 자체 AI 칩을 활용해 대규모 언어모델의 학습과 추론 효율을 높이고, 페이스북과 인스타그램의 추천 시스템을 비롯한 다양한 AI 서비스에 적용 범위를 확대하는 전략을 추진하고 있다.
최근 글로벌 클라우드 기업들은 자체 AI 반도체 개발을 경쟁적으로 확대하고 있다. 구글은 TPU를 지속적으로 고도화하고 있으며, 아마존은 Trainium과 Inferentia를, 마이크로소프트도 자체 AI 칩 개발을 추진하고 있다. 메타 역시 이러한 흐름에 맞춰 AI 인프라의 핵심 기술을 직접 확보하려는 전략을 강화하는 모습이다.
다만 아이리스 칩의 실제 성능과 경제성은 향후 대규모 운영 과정에서 검증이 이뤄질 전망이다. 현재까지 공개된 객관적인 성능 비교 자료와 벤치마크는 제한적이며, 최신 AI GPU와 비교한 실질적인 효율성은 향후 서비스 운영 결과를 통해 확인될 것으로 보인다.
한편 메타의 이번 투자 계획은 단순한 데이터센터 증설을 넘어 AI 인프라 전반을 자체 기술 중심으로 재편하려는 장기 전략으로 평가된다. 자체 반도체와 초대형 데이터센터를 결합한 운영 체계가 안정적으로 구축될 경우 AI 서비스 경쟁력과 비용 효율성을 동시에 높일 수 있을지 업계의 관심이 집중되고 있다.
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