Meta acelera el desarrollo de chips propios de IA para reducir costos
La compañía prevé desplegar su tercera generación de procesadores MTIA durante la primera mitad de 2027 y busca superar un gigavatio de capacidad instalada en 12 meses.
Meta Platforms prepara una nueva etapa en el desarrollo de chips propios para inteligencia artificial, con el objetivo de reducir el consumo energético y los costos asociados con la ejecución de modelos de IA en sus centros de datos.
La compañía planea comenzar a instalar durante la primera mitad de 2027 una nueva generación de sus procesadores diseñados internamente. El chip de tercera generación, denominado MTIA 450 y con nombre clave Arke, se encuentra actualmente en fase de pruebas.
De acuerdo con Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, el siguiente procesador, MTIA 500, conocido internamente como Astrid, concluiría su etapa de diseño en aproximadamente un mes y se espera que llegue a los centros de datos hacia finales de 2027.
La estrategia forma parte de los esfuerzos de Meta por desarrollar infraestructura de IA con un mejor desempeño por vatio y por dólar, en un contexto de creciente demanda de capacidad de procesamiento para modelos de inteligencia artificial.
La compañía trabaja con Broadcom en el diseño de sus chips personalizados y con Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) para su fabricación. Meta se ha comprometido a utilizar más de un gigavatio de estos procesadores durante un periodo de 12 meses, con la posibilidad de acelerar su despliegue si la demanda de servicios de IA continúa creciendo.
El avance de Arke ya comenzó a ser evaluado por Meta. El pasado 1 de septiembre, TSMC entregó 12 chips de este modelo, cuyo rendimiento inicial se ubicó entre 2% y 3% de las simulaciones realizadas previamente. Los procesadores ya han ejecutado modelos desarrollados por Meta, así como sistemas de inteligencia artificial de DeepSeek y Alibaba.
La compañía también modificó parte de su estrategia de desarrollo de hardware. Meta canceló su proyecto de chip Olympus, que estaba previsto para utilizarse tanto en entrenamiento como en inferencia de inteligencia artificial, debido en parte a preocupaciones relacionadas con los costos.
En su lugar, la empresa está concentrando sus esfuerzos en procesadores orientados principalmente a la inferencia, es decir, la etapa en la que los modelos de IA procesan información y generan respuestas una vez que han sido entrenados.
Meta considera que sus futuras generaciones de chips permitirán incrementar la velocidad y capacidad de procesamiento, mientras mejora la eficiencia de su infraestructura.
Con esta hoja de ruta, la matriz de Facebook busca reducir su dependencia de soluciones externas y desarrollar una plataforma de silicio personalizada capaz de atender el crecimiento de sus operaciones de inteligencia artificial.
