Meta(META.US) planea lanzar la cuarta generación de sus propios chips de IA para fines de 2023, reduciendo la dependencia de proveedores como (NVDA.US).

Meta Platforms (META.US) anunció el miércoles que planea lanzar cuatro generaciones de chips de inteligencia artificial desarrollados internamente para finales de 2027,
con el fin de apoyar su creciente demanda de computación AI y reducir su dependencia de proveedores externos de chips.
Este plan también es una medida importante para que Meta impulse el desarrollo de hardware interno y reduzca costos a largo plazo en la feroz y costosa carrera por la inteligencia artificial.

Meta indicó que en los próximos años lanzará gradualmente cuatro chips, el MTIA300, MTIA400, MTIA450 y MTIA500,
que pertenecen a su serie “Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)”.
Esta serie de chips está diseñada principalmente para apoyar las tareas de entrenamiento y razonamiento de AI internas de la empresa.

El MTIA300 ya ha entrado en la fase de producción masiva, principalmente para el entrenamiento de modelos en sistemas de clasificación y recomendación de contenido;
el MTIA400 (código “Iris”) ha completado las pruebas de laboratorio y se está implementando gradualmente.
Se espera que los más avanzados MTIA450 y MTIA500 (códigos “Arke” y “Astrid”, respectivamente) se implementen a gran escala en 2027.

Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, declaró que estos productos están en desarrollo simultáneo,
y que se espera que el MTIA450 sea lanzado a principios de 2027, mientras que el MTIA500 se lanzará aproximadamente seis meses después.

Song señaló que la velocidad de desarrollo de la IA supera las expectativas, lo que obliga a acelerar el ritmo de desarrollo de chips.
“En solo los últimos dos o tres meses, la velocidad de desarrollo de la IA ha sorprendido a muchos.
El desarrollo de chips debe seguir el ritmo de este cambio en la carga de trabajo, por lo que estamos revisando constantemente nuestra hoja de ruta para asegurar que desarrollamos los productos más valiosos.”

En los últimos años, Meta ha invertido enormemente en el campo de la IA,
para construir modelos grandes y productos de IA competitivos, lo que también ha generado una demanda de capacidad de cálculo sin precedentes.
Actualmente, Meta sigue comprando grandes cantidades de chips externos, incluidos aceleradores de IA de Nvidia (NVDA.US) y AMD (AMD.US).
La empresa anunció recientemente que los acuerdos de compra de hardware de IA alcanzan varios cientos de miles de millones de dólares con ambas compañías.

Al mismo tiempo, Meta también está acelerando la construcción de sus capacidades de chips desarrollados internamente.
El año pasado, debido a la insatisfacción del CEO Mark Zuckerberg con el progreso del desarrollo interno,
la empresa intentó comprar a la startup de chips de IA de Corea del Sur FuriosaAI por 800 millones de dólares, pero esa transacción fue rechazada.
Posteriormente, Meta optó por adquirir la startup de chips Rivos Inc., con sede en Santa Clara, California, y absorbió a más de 400 de sus empleados.

Los nuevos talentos ayudan al equipo de MTIA de Meta a avanzar en múltiples proyectos de chips simultáneamente.
Este equipo se dedica principalmente al desarrollo de arquitecturas de computación más eficientes para satisfacer la demanda interna de Meta,
incluyendo el sistema de recomendación de contenido de Instagram, algoritmos de clasificación y tareas de razonamiento generativo de IA a gran escala.

Los ejecutivos de Meta afirmaron que los chips desarrollados internamente pueden ser optimizados para aplicaciones específicas de la empresa,
lo que mejora la eficiencia y reduce costos. “No diseñamos chips para el mercado genérico, así que no necesitamos muchas funciones genéricas”,
dijo Song, “eliminar funciones innecesarias puede reducir significativamente los costos.”

Sin embargo, el desarrollo de chips en sí es una ingeniería de alto costo y largo plazo.
Desde el diseño hasta la producción en fábricas de semiconductores de terceros, típicamente TSMC (TSM.US),
a menudo requiere decenas de miles de millones de dólares en inversión y puede tardar años. Song mencionó que el equipo de Meta generalmente necesita alrededor de dos años
para llevar un chip desde el diseño hasta la fase de producción masiva.

Al mismo tiempo, la estrategia de chips de Meta aún enfrenta desafíos.
Los medios informaron anteriormente que Meta canceló su proyecto de chip de entrenamiento de IA más avanzado, código “Olympus”, debido a la alta dificultad de diseño,
y la empresa optó por desarrollar una versión más simplificada. Meta no comentó directamente sobre el informe,
solo indicó que continuará evaluando y ajustando su hoja de ruta de chips.

A pesar de esto, Meta sigue comprometida con el desarrollo de procesadores de IA desarrollados internamente.
La directora financiera de la empresa, Susan Li, dijo recientemente en una conferencia organizada por Morgan Stanley que Meta aún espera desarrollar
un procesador que pueda ser utilizado para entrenar grandes modelos de IA.