Meta Comienza a Probar un Chip de IA Propio para Reducir la Dependencia de Nvidia

Meta ha comenzado a probar su primer chip interno para entrenar sistemas de inteligencia artificial, marcando un cambio estratégico destinado a reducir su dependencia de Nvidia y disminuir los costos de infraestructura, según un informe exclusivo de Reuters.

El chip, parte del impulso a largo plazo de Meta hacia el silicio personalizado, actualmente se encuentra en una implementación a pequeña escala. Si tiene éxito, la compañía planea expandir su uso, según informaron fuentes a Reuters.

Meta, la empresa matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, ha estado invirtiendo fuertemente en IA, con gastos proyectados para 2025 entre $114 mil millones y $119 mil millones, incluyendo hasta $65 mil millones en gastos de capital relacionados con la IA, según informó Reuters.

El nuevo chip de entrenamiento de IA es un acelerador dedicado, optimizado para tareas específicas de IA, lo que lo hace potencialmente más eficiente en términos de energía que las unidades de procesamiento gráfico tradicionales (GPUs).

Reuters informa que, al parecer, Meta está trabajando con Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) para producir el chip. Este desarrollo sigue al primer “tape-out” exitoso de la compañía, un paso esencial en el diseño de chips que implica enviar un prototipo inicial a un fabricante.

Este proceso puede llevar meses y costar decenas de millones de dólares, sin ninguna garantía de éxito. Reuters señala que los intentos anteriores de Meta de crear chips de IA personalizados han tenido resultados mixtos, incluyendo el desecho de un chip de entrenamiento anterior.

Meta comenzó a utilizar un chip de inferencia interno el año pasado para optimizar las recomendaciones de contenido en Facebook e Instagram. Ahora, la compañía pretende extender las capacidades de su chip personalizado al entrenamiento de IA, comenzando con los sistemas de recomendación y expandiéndose eventualmente a productos de IA generativos como Meta AI, según informó Reuters.

Si bien Meta sigue siendo uno de los mayores clientes de Nvidia, los recientes cambios en la investigación de IA han planteado preguntas sobre la escalabilidad a largo plazo de los modelos de lenguaje de gran tamaño, lo que podría influir en la demanda de GPUs de alta potencia.