Bloomberg — Meta Platforms Inc. (META) planea implementar cuatro nuevas generaciones de sus chips de inteligencia artificial internos para fines de 2027, mientras la compañía recurre al silicio personalizado para ayudar a impulsar sus cargas de trabajo de IA en rápida expansión.
Meta anunció el miércoles sus planes para los nuevos chips (MTIA 300, MTIA 400, MTIA 450 y MTIA 500) como parte de un esfuerzo por diversificar sus fuentes de hardware, reducir la dependencia de fabricantes externos y reducir costos en medio de la creciente y costosa carrera de la IA.
Meta también seguirá comprando chips de otras compañías y recientemente anunció acuerdos para invertir miles de millones en hardware de IA de Nvidia Corp. (NVDA) y Advanced Micro Devices Inc. (AMD).
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El MTIA 300 ya está en producción para la capacitación en clasificación y recomendaciones de contenido, según informó la compañía, y el MTIA 400, también conocido como Iris, ha completado las pruebas de laboratorio y está en proceso de implementación. Los chips MTIA 450 y MTIA 500, con nombres en código Arke y Astrid, respectivamente, están programados para su implementación masiva en 2027.
Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, dijo que los productos se están construyendo en paralelo y que se espera que el modelo MTIA 450 llegue a principios de año y el MTIA 500 seis meses después.
“Si analizamos el desarrollo general de la IA, creo que incluso en los últimos dos o tres meses las cosas se han acelerado a un ritmo que ha dejado atónitos a todos”, dijo Song. “Los programas de Silicon Valley deben adaptarse a la evolución de las cargas de trabajo, por lo que revisamos constantemente nuestras hojas de ruta y nos aseguramos de desarrollar los productos que creemos que serán los más útiles”.
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Meta está invirtiendo agresivamente en el desarrollo de modelos y productos de IA competitivos, lo que ha generado una demanda sin precedentes de potencia de procesamiento. Meta ha recurrido a Nvidia y AMD para impulsar algunas de sus iniciativas de IA, pero también ha trabajado para ampliar su plantilla de talentos especializados en el diseño de chips con la esperanza de desarrollar sus propios productos .
El año pasado, tras la impaciencia del director ejecutivo, Mark Zuckerberg, con el progreso interno de la empresa, Meta intentó adquirir la startup surcoreana de chips FuriosaAI. Tras rechazar FuriosaAI una oferta de US$800 millones, Meta adquirió la startup Rivos Inc., con sede en Santa Clara, California, junto con más de 400 de sus empleados.
El aumento de personal ha ayudado al equipo interno de chips de Meta, conocido como el Acelerador de Entrenamiento e Inferencia de Meta, a abordar varios proyectos simultáneamente. MTIA se centra en desarrollar una arquitectura informática más eficiente para las necesidades internas de la empresa, que abarcan desde sistemas de clasificación y recomendaciones para determinar el contenido que aparece en los feeds de Instagram de los usuarios hasta la inferencia generativa de IA a gran escala, donde un modelo entrenado genera texto o imágenes en respuesta a una solicitud.
Si bien los ejecutivos de Meta han enfatizado las ventajas de que la compañía fabrique sus propios chips, también es uno de los mayores compradores de unidades de procesamiento gráfico (GPU) utilizadas para entrenar y ejecutar modelos de IA. Sus recientes acuerdos con Nvidia y AMD valen decenas de miles de millones de dólares cada uno, lo que significa que Meta ha asegurado gigavatios de capacidad de IA para los próximos años.
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La estrategia refleja el enfoque dual de la empresa de comprar hardware más tradicional de socios de la industria mientras continúa invirtiendo en silicio personalizado para tareas más especializadas en las plataformas de Meta.
“No fabricamos para el mercado general, así que nuestros chips no necesitan ser de propósito general”, dijo Song. “Podemos prescindir de componentes innecesarios, lo que nos permite reducir significativamente los costos”.
Aun así, la economía de la fabricación de chips es un desafío. Llevar un producto de la fase de diseño a la fabricación por un tercero, generalmente Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSM), puede costar miles de millones de dólares y consumir un tiempo valioso. Song explicó que su equipo suele tardar dos años en pasar del diseño a la producción. Los chips personalizados suelen ser rentables solo a gran escala y con altas tasas de utilización.
El mes pasado, The Information informó que Meta había descartado su chip más avanzado, centrado en el entrenamiento de modelos de IA, conocido con el nombre en clave Olympus, tras dificultades con su diseño, y se había centrado en una versión menos compleja. Un portavoz de Meta declinó hacer comentarios sobre el informe, pero afirmó que la compañía evalúa y desarrolla periódicamente su plan de desarrollo de silicio y aprende de las implementaciones de productos.
La directora financiera de Meta, Susan Li, dijo en una conferencia organizada por Morgan Stanley a principios de este mes que la compañía todavía apunta a desarrollar procesadores que puedan entrenar modelos de IA.
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