En un movimiento estratégico para reducir los costes de GPU en medio de una escasez de componentes sin precedentes, Meta se prepara para iniciar la fabricación de las últimas versiones de su chip específico para inteligencia artificial en septiembre. Este esfuerzo busca optimizar su infraestructura y disminuir la dependencia de proveedores externos.
Según información interna, al menos uno de los nuevos diseños de chip ha superado con éxito su fase de prueba en aproximadamente seis semanas, demostrando la agilidad del programa. Para este proyecto, Meta colabora estrechamente con Broadcom en el diseño, mientras que la fabricación será llevada a cabo por el gigante taiwanés Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). La cadena de suministro se completa con socios clave como Samsung para la memoria RAM, Sandisk para el almacenamiento y Sumitomo Electric para equipos de fibra óptica.
Perfil: Meta Platforms, Inc.
Meta Platforms, Inc., fundada en 2004 por Mark Zuckerberg, Eduardo Saverin, Andrew McCollum, Dustin Moskovitz y Chris Hughes, es un conglomerado tecnológico global con sede en Menlo Park, California. Originalmente conocida como Facebook, la compañía se ha expandido más allá de las redes sociales para abarcar la realidad virtual y aumentada (Meta Quest), la mensajería instantánea (WhatsApp, Messenger) y el desarrollo de infraestructura de inteligencia artificial. Con una valoración de mercado que supera el billón de dólares, Meta es una de las empresas más influyentes del mundo, impulsada por inversores institucionales como The Vanguard Group y BlackRock. Su misión actual se centra en construir el metaverso y avanzar en las tecnologías de IA.
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El programa MTIA y su enfoque modular
En marzo, Meta detalló su nueva familia de cuatro chips, desarrollados bajo el programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Algunos de estos semiconductores ya están en fase de implementación, mientras que otros lo estarán a lo largo de este año y el próximo. La compañía ha adoptado un enfoque de diseño modular, anticipando que las necesidades de hardware cambiarán rápidamente a medida que la IA evolucione.
Filosofía de Diseño
‘Cada generación de MTIA se basa en la anterior, utiliza chiplets modulares, incorpora los últimos conocimientos sobre cargas de trabajo de IA y tecnologías de hardware, y se implementa con una cadencia más corta’.
Se espera que estos chips personalizados generen ahorros significativos en la compra de GPUs de gigantes como Nvidia y AMD, aunque Meta seguirá siendo un cliente importante para ambos. El objetivo principal de los chips MTIA es potenciar el entrenamiento de modelos para algoritmos de clasificación y recomendación, gestionar cargas de trabajo de IA más amplias y optimizar la inferencia en sus aplicaciones.
Cronología Clave
| 2023 | Meta comienza a producir su primera generación de chips de IA personalizados. |
| Marzo 2024 | La compañía revela los detalles de cuatro nuevos chips bajo el programa MTIA. |
| Abril 2024 | Anuncia una previsión de gastos de capital de entre 125.000 y 145.000 millones de dólares para el año, centrados en IA. |
| Sept. 2024 | Inicio previsto de la producción en masa de la última generación de chips MTIA. |
Una inversión masiva en capacidad de cómputo
Meta está realizando una inversión colosal para asegurar la capacidad de computación necesaria para sus ambiciosos proyectos de IA. La compañía ha estado cerrando acuerdos de centros de datos y energía a nivel mundial, gastando decenas de miles de millones para entrenar e implementar su nueva serie de modelos de IA, Muse Spark.
Además de sus propios chips, Meta ha diversificado sus alianzas estratégicas. El año pasado firmó un acuerdo con ARM para asegurar la computación para sus sistemas de recomendación, un acuerdo multimillonario con AMD por sus GPUs Instinct, y otro con Amazon para utilizar las CPUs del gigante de la nube para necesidades de IA.
Una tendencia en toda la industria
Meta no es la única empresa que busca reducir la dependencia de Nvidia. La carrera por desarrollar silicio propio es una tendencia en todo el sector tecnológico. OpenAI presentó recientemente un procesador de inferencia que está construyendo con Broadcom. Por su parte, se informa que Anthropic está considerando desarrollar sus propios chips con Samsung. Mientras tanto, Amazon y Google ya tienen programas maduros para sus propios chips de entrenamiento e inferencia, lo que subraya la importancia estratégica de controlar el hardware en la era de la IA.
