Meta planea desplegar una cuarta generación de chips de IA desarrollados internamente para fines de 2027, para hacer frente a la demanda de potencia de cálculo y reducir la dependencia externa

IT之家 11 de marzo, según Bloomberg, informa que Meta planea desplegar su cuarta generación de chips de inteligencia artificial desarrollados internamente antes de finales de 2027. La compañía está creando chips personalizados para proporcionar la potencia de cálculo necesaria para su rápida expansión en el negocio de la inteligencia artificial.

El miércoles, hora local, Meta anunció oficialmente sus planes para estos nuevos chips: MTIA 300, MTIA 400, MTIA 450 y MTIA 500. La iniciativa busca diversificar los proveedores de hardware, reducir la dependencia de fabricantes externos de chips y controlar los gastos en una competencia de inteligencia artificial altamente competitiva y costosa. Meta también continuará comprando chips a otras empresas, habiendo anunciado recientemente acuerdos con Nvidia y AMD por decenas de miles de millones de dólares para adquirir hardware de inteligencia artificial.

Meta afirmó que el MTIA 300 ya está en producción en serie y se utiliza para el entrenamiento de modelos de clasificación y recomendación de contenido; el MTIA 400 (código Iris) ha completado las pruebas en laboratorio y está a punto de desplegarse. Los chips MTIA 450 y MTIA 500 (códigos Arke y Astrid, respectivamente) están planificados para una implementación masiva en 2027.

Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, afirmó que estos productos están siendo desarrollados en paralelo, con el MTIA 450 previsto para lanzarse a principios de 2027 y el MTIA 500 en aproximadamente seis meses.

“Al revisar el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial, incluso en los últimos dos o tres meses, la velocidad de avance ha superado todas las expectativas”, dijo Song. “El desarrollo de chips debe seguir el ritmo de la evolución de la demanda de potencia de cálculo, por lo que revisamos continuamente la hoja de ruta tecnológica para asegurarnos de crear productos con la mayor utilidad práctica.”

Meta está invirtiendo fuertemente en el desarrollo de modelos y productos de inteligencia artificial competitivos, lo que ha generado una demanda de potencia de cálculo sin precedentes. La compañía, por un lado, depende de Nvidia y AMD para respaldar algunos proyectos de IA, y por otro, está ampliando su equipo de diseñadores de chips para desarrollar productos propios.

El año pasado, debido a la impaciencia del CEO Mark Zuckerberg con el progreso del desarrollo interno, Meta intentó adquirir la startup surcoreana de chips FuriosaAI. Tras la negativa a la oferta de 800 millones de dólares (nota de IT之家: aproximadamente 5.501 millones de yuanes al tipo de cambio actual), Meta adquirió la startup estadounidense Rivos Inc., con sede en Santa Clara, California, y absorbió a sus más de 400 empleados.

Este personal adicional ayuda a fortalecer el equipo de desarrollo de chips propios de Meta (el equipo de aceleradores de entrenamiento y razonamiento, MTIA), que trabaja en múltiples proyectos simultáneamente. MTIA se centra en crear arquitecturas de cálculo más eficientes para satisfacer las necesidades internas, desde determinar el orden y la recomendación del contenido en la interfaz de Instagram hasta la inferencia de inteligencia artificial generativa a gran escala (generación de texto o imágenes mediante modelos entrenados según instrucciones).

Aunque los altos ejecutivos de Meta reiteran los beneficios de desarrollar sus propios chips, la compañía también es uno de los mayores compradores mundiales de unidades de procesamiento gráfico (GPU), que se utilizan principalmente para entrenar y ejecutar modelos de IA. Recientemente, Meta firmó acuerdos por valor de varios miles de millones de dólares con Nvidia y AMD para asegurar una gran capacidad de cálculo en IA durante los próximos años.

Esta estrategia refleja la doble vía de Meta: por un lado, adquirir hardware tradicional a socios del sector, y por otro, invertir continuamente en chips personalizados para tareas específicas en su plataforma.

“No estamos desarrollando para un mercado general, por lo que nuestros chips no necesitan ser universales en todos los escenarios”, afirmó Song. “Podemos eliminar funciones no esenciales, lo que reduce efectivamente los costos.”

Sin embargo, la fabricación de chips sigue siendo costosa y compleja. Desde el diseño hasta la producción por parte de un fabricante externo (normalmente TSMC), un producto suele requerir decenas de millones de dólares y varios años. Song indicó que su equipo generalmente necesita unos dos años para completar todo el proceso desde el diseño hasta la volumen de producción. Los chips personalizados solo suelen ser rentables cuando se usan a gran escala y con alta tasa de utilización.

El mes pasado, The Information informó que, debido a dificultades en el diseño, Meta canceló su proyecto de chip de entrenamiento de IA de gama alta, llamado Olympus, y en su lugar está desarrollando una versión de menor complejidad. Un portavoz de Meta se negó a comentar sobre esa noticia, pero afirmó que la compañía evalúa y actualiza periódicamente su hoja de ruta de chips y que acumula experiencia a partir del despliegue de productos.

La directora financiera de Meta, Susan Li, declaró a principios de este mes en una conferencia organizada por Morgan Stanley que la compañía sigue comprometida con el desarrollo de procesadores para entrenar modelos de inteligencia artificial.