Meta Platforms planea desplegar su nuevo chip propio Arke en el primer semestre para reducir la dependencia de Nvidia

TradingKey - Meta Platforms (META) tiene previsto comenzar a desplegar sus chips de IA propios de última generación en centros de datos durante el primer semestre de 2027, un movimiento que, según la empresa, ayudará a ahorrar dinero y energía al ejecutar modelos de IA, al tiempo que reducirá la dependencia de los procesadores de Nvidia.

Según trascendió, Meta anunció su plan de chips de IA propios ya en 2023 y actualmente está probando el producto de tercera generación de la serie, el MTIA 450, con el nombre en clave interno Arke. Se espera que el trabajo de diseño de la próxima generación, el MTIA 500 (nombre en clave Astrid), se complete en aproximadamente un mes, y su despliegue en centros de datos se prevé para finales de 2027. Meta planea desplegar este chip de manera más amplia que las generaciones anteriores.

Yee Jiun Song, vicepresidente de Ingeniería de Meta, afirmó en una entrevista que cada generación asume un riesgo técnico ligeramente mayor a cambio de un mejor rendimiento, lo que incluye mejoras de rendimiento por unidad de energía y por unidad de inversión. Según Song, los chips son codiseñados por Meta y Broadcom y fabricados por TSMC. TSMC entregó el primer lote de 12 nuevos chips el 1 de septiembre, con un rendimiento real que varió entre un 2% y un 3% respecto a los resultados de las simulaciones previas. El equipo de ingeniería utilizó estos chips para ejecutar los propios modelos de Meta ese mismo día. Las pruebas iniciales no revelaron fallos de diseño, pero aún se requieren varios meses de depuración y optimización, mientras que el rendimiento de producción en la fundición continúa aumentando.

En función del consumo de energía —una métrica fundamental en la industria de los centros de datos—, Meta se comprometió a desplegar más de 1 gigavatio de sus chips propios en un plazo de 12 meses, tras lo cual se "espera que la adopción se acelere aún más". Song también señaló que esta previsión contempla que no se produzca una fuerte caída en el mercado de la IA ni en la demanda asociada.

El Laboratorio de Superinteligencia de Meta está participando en el ajuste de los chips, proporcionando al equipo de hardware información sobre los futuros modelos de IA y sus requisitos en la fase de inferencia. Song afirmó que, como Meta realizó por sí misma una gran cantidad de trabajo de ingeniería, sus chips propios pueden ejecutar sus propios modelos de IA de forma más eficiente que "cualquier producto que Nvidia comercialice actualmente".

En cuanto a la orientación estratégica, Meta había planificado anteriormente un chip con el nombre en clave Olympus capaz de gestionar tareas tanto de entrenamiento como de inferencia, pero ese proyecto se canceló para centrarse en los chips de inferencia. Song declaró que cuando el despliegue escala a niveles de varios gigavatios, el coste se vuelve crucial; si un chip que gestiona tanto el entrenamiento como la inferencia es aproximadamente un 30% más caro, resulta "completamente inaceptable" en un despliegue a gran escala. No obstante, Meta continuará comprando grandes cantidades de GPUs a Nvidia y AMD.