Meta(META.US)Descontinuação do desenvolvimento de chips de alta performance próprios Expansão da colaboração com Nvidia e AMD

Sabe-se que, segundo fontes internas, a Meta Platforms (META.US) enfrentou desafios durante o desenvolvimento interno de chips de IA, tendo desistido de utilizar a sua proposta de chip mais avançada, passando a adoptar uma versão mais simplificada do design. Na semana passada, devido a dificuldades técnicas na fase de concepção do chip, a empresa terminou oficialmente o projecto de chips de treino do modelo de IA mais avançado em desenvolvimento. A notícia acrescenta ainda que a Meta já deu aos trabalhadores do departamento de infra-estruturas de inteligência artificial, na semana passada, o mais recente plano para o ajuste da sua estratégia tecnológica.

A decisão da Meta de abandonar os chips desenvolvidos por si própria revela as dificuldades comuns que várias empresas enfrentam ao tentar conceber chips de IA capazes de rivalizar com o gigante do mercado, a Nvidia (NVDA.US).

O ajuste do roteiro de chips da Meta ocorre na sequência das novas parcerias recentes que a empresa alcançou com a AMD (AMD.US), a Nvidia e a Alphabet, a unidade da Google (GOOGL.US). Segundo os relatos, a empresa assinou um acordo no valor de várias dezenas de milhares de milhões de dólares para alugar chips de IA à Google.

本 fim-de-semana, mais cedo, a AMD anunciou uma colaboração com a Meta para implantar até 6 gigawatts de chips AMD Instinct, fornecendo capacidade de computação para a próxima geração de infra-estruturas de IA. Além disso, no início deste mês, a Meta também chegou a uma parceria estratégica de “gerações cruzadas” com a Nvidia, comprometendo-se a implementar em larga escala chips da Nvidia nos seus centros de dados.

Os chips de IA desenvolvidos autonomamente pela Meta pertencem ao seu programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). O principal objectivo desta iniciativa é reduzir os custos operacionais a longo prazo através da integração vertical das capacidades de design de chips, reforçando simultaneamente a autonomia e o controlo sobre a infra-estrutura dos centros de dados.

Em resposta, um porta-voz da Meta afirmou de forma explícita: “Continuamos a investir na construção de uma carteira diversificada de fornecimento de chips para corresponder às necessidades do negócio, sendo o avanço da linha de produtos MTIA uma direcção estratégica importante. Ainda este ano, divulgaremos mais informações sobre os progressos de desenvolvimento e os planos de implementação para esta linha de produtos.”

据报道，Meta já abandonou a versão da sua segunda geração de chips de treino com o código Iris, e o mais avançado projecto de chips de treino que iniciou depois, o projecto Olympus, também foi encerrado.

Uma pessoa interna envolvida no desenvolvimento dos chips da Meta revelou que, no interior da empresa, existe uma atitude geralmente prudente face a planos para desenvolver chips capazes de igualar o desempenho dos chips da Nvidia. As principais preocupações prendem-se com o risco de atrasos no projecto ou de ser necessária uma reformulação do design. A fonte afirmou que os relatórios relevantes indicam que o desenvolvimento deste tipo de chips exige a constituição de uma grande equipa de engenheiros, responsável por etapas críticas como o design do chip, a depuração e o controlo do consumo de energia. Se não for possível resolver eficazmente o problema do consumo de energia, estes chips desenvolvidos internamente poderão não ter valor para ser colocados em uso quando comparados com produtos maduros da Nvidia.

O chip de treino Iris utiliza uma arquitectura de cálculo SIMD (Single Instruction, Multiple Data — instrução única, múltiplos dados). Esta arquitectura apresenta um limite de concepção mais baixo para engenheiros de hardware, mas coloca desafios de programação significativamente mais evidentes para engenheiros de software ao treinar modelos de IA. Segundo os relatos, o Olympus adopta uma arquitectura SIMT (Single Instruction, Multiple Threads — instrução única, múltiplas threads) com origem semelhante à dos chips de IA da Nvidia — esta arquitectura, embora facilite a programação para engenheiros de software, exige requisitos técnicos mais elevados do lado do design de hardware.

A arquitectura SIMT promovida pela Nvidia, por ter maior flexibilidade e ser mais adequada às necessidades actuais de treino de modelos de IA, já conquistou a preferência de várias empresas tecnológicas. A Meta tinha planeado originalmente concluir o design do chip Olympus ainda no quarto trimestre de 2026. Contudo, a notícia acrescenta que, do desenvolvimento inicial até à produção em massa, um novo chip normalmente ainda precisa de nove meses ou mais, o que significa que o momento real da produção em massa poderá ser adiado ainda mais.

A peça principal encarregada do cálculo de IA dentro do Olympus — o processador gráfico (GPU) — estava originalmente prevista para utilizar o esquema da empresa de arranque Rivos, de chips, que a Meta adquiriu no ano passado. Segundo os relatos, a Rivos já tinha afirmado que a sua GPU conseguia executar eficientemente o código de software CUDA da Nvidia — um código que constitui, actualmente, a principal estrutura de software para treinar e executar modelos de IA.

Os relatos referem ainda que a Meta inicialmente planeava utilizar o Olympus para construir grandes clusters de servidores, mas executivos da empresa consideraram que, numa fase crucial em que a urgência é competir com a OpenAI e a Google, esta iniciativa poderia representar um risco potencial para o treino de novos modelos.

Mais concretamente, o software de treino fornecido em conjunto com estes chips não consegue, em termos de estabilidade, equiparar-se aos produtos da Nvidia, e o design complexo do Olympus pode ainda dificultar a sua produção em massa em grande escala. Por isso, a Meta planeia actualmente continuar a utilizar chips de treino produzidos por outros fornecedores, uma vez que o software de acompanhamento é mais maduro e fiável, capaz de apoiar melhor as necessidades de treino de modelos de IA.