Meta planea que su chip propio "Iris" comience producción en septiembre, fabricado por TSMC, buscando reducir la dependencia de NVIDIA.

Un memorando interno de Meta obtenido por Reuters revela que el chip de IA propio, con el nombre en clave "Iris", comenzará su producción en septiembre de 2026, diseñado en colaboración con Broadcom y fabricado por TSMC. Es el cuarto chip de la serie MTIA, enfocado en tareas de inferencia de IA para Facebook e Instagram.

(Antes: Meta invierte miles de millones de dólares en AWS de Amazon, adquiriendo cientos de miles de chips Graviton5 para competir contra el monopolio de cómputo de NVIDIA)
(Complemento: OpenAI se alía con Broadcom para lanzar su primer chip de IA "Jalapeño", alcanzando el hito en 9 meses para desafiar el dominio de Nvidia)

Índice

Toggle

• ¿Por qué no seguir comprando a Nvidia?
• ¿Qué es exactamente Iris?
• Carrera armamentista de cómputo: la apuesta de 7 GW a 14 GW

Un memorando interno de Meta obtenido por Reuters revela que el gigante de las redes sociales planea trasladar el corazón que impulsa su imperio de IA de Nvidia a su propio hogar. El memorando marca una fecha clara: septiembre de 2026, cuando el chip propio con nombre en clave "Iris" entre en producción. Por un lado, las GPU genéricas de Nvidia y AMD que se venden desde hace una década; por el otro, un chip personalizado diseñado para Facebook e Instagram. Meta opta por mantener ambas vías en paralelo.

¿Por qué no seguir comprando a Nvidia?

La respuesta está en la propia confesión de Meta: implementar la última generación de GPU en su enorme infraestructura es "extremadamente difícil". Los chips de Nvidia son modelos genéricos diseñados para todos los clientes del mundo; Meta busca un modelo personalizado que se ajuste exactamente a sus centros de datos, ahorrando no solo en costos de adquisición, sino también en los costos ocultos de programación y disipación de calor.

Cuando la escala de cómputo alcanza un nivel determinado, las pérdidas de eficiencia de los modelos genéricos se amplifican infinitamente, y la personalización se convierte en la opción más rentable.

Según se sabe, este camino de desarrollo propio ha durado cinco años, no sin contratiempos. El proyecto MTIA (Meta Training and Inference Accelerator), la serie de aceleradores de entrenamiento e inferencia de Meta, ha enfrentado múltiples estancamientos y retrasos respecto a las expectativas externas.

En marzo de este año, Meta mostró públicamente por primera vez Iris junto con otros tres procesadores de IA, un balance preliminar tras cinco años de trabajo. La compra externa y el desarrollo propio nunca han sido una elección binaria. Meta afirma que los chips propios se utilizan para "complementar" y no reemplazar las compras a Nvidia y AMD, ya que las recomendaciones, traducciones y revisión de contenido que manejan las plataformas sociales a diario tienen un volumen tan grande que ningún chip puede asumir todo el trabajo por sí solo.

¿Qué es exactamente Iris?

Iris es el cuarto chip de la serie MTIA, diseñado conjuntamente por Meta y el gigante del diseño de chips Broadcom, y se espera que sea fabricado por TSMC.

Su enfoque principal está en la "inferencia": en términos simples, se trata de que los modelos de IA ya entrenados respondan preguntas, generen recomendaciones y juzguen contenido en operaciones cotidianas, en lugar de entrenar desde cero los modelos más avanzados.

Dicho de otra manera, entrenar es gastar dinero para crear un cerebro, mientras que la inferencia es hacer que ese cerebro trabaje cada día; el primero implica una inversión única astronómica, mientras que el segundo es una factura diaria que ocurre cada minuto y segundo, y cuya escala solo crece. Las recomendaciones de "puede que te guste" en los feeds de Facebook e Instagram, las traducciones automáticas y la detección de contenido infractor están respaldadas precisamente por este tipo de cómputo de inferencia.

El memorando muestra que Iris superó la fase de pruebas de aproximadamente seis semanas sin defectos importantes, lo que representa un raro viento a favor para un proyecto que antes se había estancado, y permite a Meta incluir el cronograma de producción en masa directamente en el memorando interno.

Carrera armamentista de cómputo: la apuesta de 7 GW a 14 GW

Por otro lado, Meta planea desplegar alrededor de 7 GW de infraestructura de cómputo este año, y duplicarlo a 14 GW para 2027. El gasto en infraestructura de IA este año se estima en aproximadamente 145 mil millones de dólares. Más agresivo aún es el ritmo: Meta planea lanzar un nuevo procesador de IA cada seis meses hasta 2027, mucho más rápido que el ritmo general de la industria de uno por año.

El desarrollo de chips propios no es un caso aislado de Meta. OpenAI ya ha colaborado con Broadcom para lanzar su propio chip, Google tiene sus TPU, Anthropic está en conversaciones con Samsung para chips personalizados, e incluso DeepSeek está desarrollando su propio chip de inferencia.

El foso de Nvidia nunca ha sido que no pueda fabricar mejores chips, sino que todos tienen que comprarle. Pero cuando Meta, OpenAI y Google comienzan a reemplazar la opción de "comprar chips" por "fabricarlos ellos mismos", las reglas del juego están cambiando silenciosamente, aunque nadie ha apostado todo todavía.