Meta (META.US) refuerza el desarrollo de chips de IA propios: planea desplegarlos en centros de datos en la primera mitad del próximo año, buscando reducir costos y consumo energético de la inferencia.
Meta Platforms planea desplegar una nueva generación de chips de inteligencia artificial desarrollados internamente en sus centros de datos en la primera mitad de 2027, con el objetivo de reducir el consumo de energía y los costos operativos de los modelos de IA mediante chips personalizados.
Según información de Zhitong Finanzas APP, Meta Platforms (META.US) planea desplegar en la primera mitad de 2027 su nueva generación de chips de inteligencia artificial desarrollados internamente en sus centros de datos, con el objetivo de reducir el consumo energético y los costos operativos al ejecutar modelos de IA mediante chips personalizados. Al mismo tiempo, la compañía ya ha comprometido una escala de despliegue superior a 1 gigavatio para estos chips, y señaló que si la demanda de IA sigue siendo fuerte, la velocidad de despliegue se acelerará aún más en el futuro.
Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, declaró en una entrevista que el tercer procesador de IA desarrollado por Meta, el MTIA 450, actualmente se encuentra en fase de pruebas y lleva el nombre en clave “Arke”. La próxima generación, MTIA 500, cuyo nombre clave es “Astrid”, se espera que finalice su diseño en aproximadamente un mes y que esté lista para incorporarse a los centros de datos antes de finales de 2027.
Song indicó que cada generación de chips personalizados de Meta asume mayores desafíos tecnológicos a cambio de un mejor rendimiento, incluyendo mejorar el rendimiento por vatio y por costo. Esto significa que, en el contexto de una inversión creciente en infraestructura de IA, Meta intenta aumentar la eficiencia de su capacidad de cómputo mediante el desarrollo de chips propios y reducir los costos operativos a largo plazo.
Colaboración con Broadcom en el diseño y TSMC en la producción. El despliegue superará 1 gigavatio
Actualmente, Meta está colaborando con Broadcom (AVGO.US) en el desarrollo de chips de IA personalizados, mientras que TSMC (TSM.US) se encarga de la fabricación. Song reveló que Meta ya se ha comprometido a desplegar más de 1 gigavatio de estos chips en un plazo de 12 meses. Si la demanda de IA se mantiene fuerte, la empresa espera que la velocidad de despliegue aumente aún más.
En la actualidad, Arke ya ha entrado en la fase de pruebas reales. El 1 de septiembre, TSMC entregó el primer lote de 12 chips Arke a Meta, y la diferencia de rendimiento real respecto a los resultados de las simulaciones previas fue de solo un 2% a 3%.
Lo más destacado es que estos procesadores ya han ejecutado correctamente modelos de IA propios de Meta, además de modelos de DeepSeek y Alibaba (BABA.US), lo que demuestra que los chips desarrollados por Meta no están optimizados únicamente para modelos internos, sino que también tienen la capacidad de ejecutar diferentes modelos de IA.
Meta abandona la estrategia dual de entrenamiento e inferencia y centra sus chips desarrollados en la inferencia de IA
La estrategia de Meta respecto al desarrollo interno de chips de IA también ha experimentado ajustes.
La compañía había planeado anteriormente desarrollar un chip llamado Olympus, pensado tanto para el entrenamiento como para inferencia de modelos de IA, pero el proyecto fue cancelado, en parte por consideraciones de costos. Desde entonces, Meta ha enfocado sus esfuerzos en el desarrollo de chips destinados principal y específicamente a la inferencia de IA. Song afirmó: “Estos serán nuestros chips principales para inferencia generalizada”.
A medida que Meta integra cada vez más funciones de IA en Facebook, Instagram y otros productos, la cantidad de llamadas a modelos sigue creciendo y los recursos de cómputo necesarios para la inferencia también aumentan. Por lo tanto, en lugar de centrarse únicamente en una mayor potencia de cómputo, reducir los costos y el consumo energético por cada inferencia de IA es cada vez más importante para Meta.
En consecuencia, la estrategia de desarrollo de chips de Meta ha tomado una dirección cada vez más clara: no trata de cubrir de inmediato todas las tareas de cómputo de IA, sino que se centra primero en la creación de chips dedicados para cargas de trabajo de inferencia a gran escala y recurrentes, elevando la eficiencia por vatio y por dólar para reducir los costos operativos totales de la infraestructura de IA.
La competencia en infraestructura de IA se extiende a los chips internos. Meta afirma tener una hoja de ruta “muy sólida” para sus productos
A medida que las grandes tecnológicas continúan incrementando su inversión en infraestructura de IA, el desarrollo de chips propios se está volviendo una herramienta clave tanto para controlar los costos de IA como para mejorar la eficiencia de los centros de datos. El avance de Meta con MTIA 450 y MTIA 500 muestra que su proyecto de chips internos está transitando del ciclo de pruebas hacia un despliegue a gran escala.
Según la planificación actual, el MTIA 450, hoy en pruebas, ingresará a los centros de datos en la primera mitad de 2027, mientras que la próxima generación, MTIA 500, se espera que se despliegue antes de finales de 2027. Las futuras generaciones de estos chips prometen aumentar aún más la velocidad y el rendimiento. Song aseguró que Meta ya tiene una hoja de ruta “muy sólida” para sus chips personalizados.
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