Meta acelera en sus chips de IA propios para reducir su dependencia de Nvidia
Meta continúa su estrategia para dominar su infraestructura de inteligencia artificial. Según información reportada por Reuters, Meta planea iniciar la producción de su nueva generación de chips de IA en septiembre, en medio de una continua escasez de componentes y el aumento de costos de los GPU.
Si se cumple este cronograma, Meta lograría un nuevo hito en su deseo de reducir gradualmente su dependencia de los aceleradores de IA de Nvidia y AMD.
Una nueva generación de chips MTIA
Los nuevos chips pertenecen al programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), lanzado para desarrollar aceleradores específicamente optimizados para cargas de trabajo relacionadas con inteligencia artificial.
Según Reuters, al menos uno de estos nuevos chips ha pasado su fase de pruebas luego de aproximadamente seis semanas de evaluación.
Meta colabora con Broadcom en el diseño de estos procesadores, mientras que su fabricación está a cargo de TSMC, líder mundial en la producción de semiconductores. La cadena de suministro también involucra a varios socios estratégicos: Samsung para memorias DRAM, SanDisk para soluciones de almacenamiento y Sumitomo Electric para ciertos equipos de fibra óptica.
Una arquitectura diseñada para evolucionar rápidamente
En la presentación oficial de la nueva generación MTIA en marzo pasado, Meta explicó que ha adoptado una arquitectura modular. La empresa indicó que cada nueva generación de chips se basa en chiplets reutilizables, facilitando la integración de nuevas tecnologías sin tener que comenzar desde cero.
Este enfoque tiene como objetivo acelerar el ritmo de desarrollo para seguir el rápido avance de los modelos de inteligencia artificial.
Reducir el costo de los GPU
El objetivo principal de MTIA es económico. Al desarrollar sus propios aceleradores, Meta espera limitar las compras de GPU de proveedores como Nvidia o AMD, cuyos componentes se han vuelto tanto costosos como difíciles de obtener.
Los nuevos chips se utilizarán para varias tareas: entrenar algoritmos de recomendación, desarrollar futuros modelos de inteligencia artificial y realizar tareas de inferencia dentro de las aplicaciones de Meta.
La empresa ya ha estado desarrollando sus propios chips de IA desde 2023, pero esta nueva generación representa un fortalecimiento de esta estrategia.
Inversiones récord en infraestructura de IA
Este anuncio surge en un momento en que Meta continúa uno de los programas de inversión más amplios en toda la industria tecnológica. El grupo planea gastos de inversión de entre 125 y 145 mil millones de dólares este año, de los cuales una gran parte está destinada a las infraestructuras necesarias para el desarrollo de sus modelos de inteligencia artificial.
Meta está construyendo cada vez más centros de datos, realizando acuerdos de suministro energético e invirtiendo en capacidades de cálculo. Según Reuters, la empresa prevé contar con aproximadamente 7 gigavatios de potencia informática para finales de año, antes de duplicar esta capacidad el año siguiente.
Una estrategia que va más allá de los chips MTIA
Los aceleradores desarrollados internamente no reemplazarán inmediatamente a los GPU tradicionales. Meta sigue invirtiendo masivamente en varios socios. El grupo ha firmado, por ejemplo, un acuerdo con Arm para sus sistemas de recomendación, un contrato de varios miles de millones de dólares con AMD para GPU Instinct, y una colaboración con Amazon para utilizar algunos procesadores desarrollados por el gigante del cloud.
Esta diversificación busca asegurar los recursos de cálculo necesarios para el entrenamiento y despliegue de su nueva generación de modelos Muse.
Una carrera mundial hacia los chips de IA propios
Meta ya no es un caso aislado. Frente a la demanda explosiva de potencia de cálculo y a la dominación de Nvidia, los principales actores de la inteligencia artificial están invirtiendo en sus propios semiconductores.
OpenAI está desarrollando actualmente un procesador de inferencia con Broadcom, mientras que Anthropic estaría considerando una asociación con Samsung para diseñar sus propios chips. Google y Amazon, por su parte, ya cuentan con varias generaciones de aceleradores de IA propios.
Esta evolución refleja un cambio estratégico importante: la competencia en torno a la inteligencia artificial no se limita ahora a los modelos en sí. Ahora, controlar el hardware que los ejecuta se convierte en un beneficio igualmente decisivo. Al desarrollar su propio ecosistema de chips, Meta busca reducir costos, asegurar su suministro y ganar independencia en una industria donde la potencia de cálculo se ha convertido en el recurso más codiciado.
