Meta comienza a probar el chip de entrenamiento de IA interno para reducir la dependencia de NVIDIA

Según un informe de Reuters que cita fuentes familiarizadas con el asunto, Meta ha comenzado a implementar el chip a pequeña escala y planea aumentar la producción para un uso más amplio una vez que las pruebas demuestran exitosa.

El desarrollo de chips personalizados es parte de la estrategia a largo plazo de Meta para reducir los costos de infraestructura.La compañía ha realizado importantes inversiones en herramientas de IA, apostando en gran medida a su potencial para impulsar el crecimiento.Meta estima que sus gastos totales para este año oscilarán entre $ 114 mil millones y $ 119 mil millones, incluidos aproximadamente $ 65 mil millones en gastos de capital.Una parte significativa de este aumento de gastos se atribuye a la infraestructura de IA.

Una fuente reveló que el nuevo chip de entrenamiento de IA de Meta es un acelerador especializado diseñado específicamente para manejar tareas relacionadas con la IA.En comparación con las GPU de uso general utilizadas para la IA, se espera que este chip personalizado ofrezca una mejor eficiencia energética.

La misma fuente también confirmó que Meta está colaborando con TSMC para fabricar el chip, aunque ninguna compañía ha comentado sobre el asunto.

Esta fase de prueba sigue la primera cinta adhesiva del chip de Meta, un hito crítico en el desarrollo de semiconductores.El cinta adhesiva marca la finalización del diseño de un chip y es un paso clave antes de la producción en masa.El proceso generalmente cuesta decenas de millones de dólares y tarda entre tres y seis meses en completarse.

Los meta ejecutivos han declarado previamente que esperan comenzar a usar sus chips internos para la capacitación en modelo de IA y las tareas de computación intensiva para 2026. Estos chips se utilizarán para procesar grandes cantidades de datos, "enseñando" los sistemas de inteligencia artificial de AI cómo realizar tareas.Similar a los chips de inferencia de IA, los chips de capacitación se implementarán inicialmente en los sistemas de recomendación de Meta antes de integrarse en productos generativos de IA como chatbots meta ai.

Meta había intentado previamente desarrollar un chip de inferencia de IA interno, pero suspendió el proyecto después de una falla de prueba a pequeña escala.El proceso actual de prueba de chips sigue un enfoque similar.