El gigante de las redes sociales Meta enfrenta una presión sin precedentes sobre los costos de infraestructura de IA, con un gasto relacionado con la IA que se espera que se dispare a los asombrosos $ 65 mil millones, y el gasto total anual general puede alcanzar los $ 119 mil millones. Ante como un proyecto de ley astronómico, el gigante de la tecnología finalmente no pudo sentarse quieto y resuelto en el camino de las chips de IA autodesarradas y ha hecho un progreso significativo en este campo. El último informe muestra que Meta está a punto de lanzar un despliegue de chips autodesarrollado a pequeña escala, un movimiento que indica que Meta eliminará gradualmente su dependencia de Nvidia y sus costosas GPU para reducir el enorme costo de capacitar a los modelos de inteligencia artificial.
Meta no tomó la decisión de desarrollar sus propias fichas por impulso. De hecho, una vez dejaron de lado el proyecto, y la razón puede estar relacionada con los muchos desafíos en el proceso de I + D. Pero ahora, los meta ejecutivos parecen haber superado estos obstáculos y tienen grandes esperanzas de chips autodesarrollados. Esperan que este chip se use en 2026, se utilice primero para capacitar a los modelos de IA y luego se expanden a productos de IA generativos, como los chatbots de IA.
Según Reuters, el chip AI autodesarrollado de Meta es un acelerador dedicado, lo que significa que su única misión es manejar eficientemente varias tareas pesadas relacionadas con la inteligencia artificial. Además de los costos de adquisición de GPU directamente "apenas" de NVIDIA que son "altísimos" a cada precio, los chips autodesarrollados también pueden reducir significativamente el consumo de energía de la infraestructura. Dado que se adapta a tareas de IA específicas, este chip excederá con creces el de una GPU de uso general en términos de eficiencia energética, y sin duda ahorrará a Meta muchas facturas de electricidad.
Se informa que TSMC será responsable de la producción y fabricación de este chip personalizado, pero la tecnología de proceso específica se utilizará no se menciona claramente en el informe. Sin embargo, los detalles revelaron que Meta ha completado con éxito el primer tapón de este chip de IA, que generalmente es un proceso complejo que cuesta millones de dólares y tarda hasta seis meses. Aun así, el éxito de la fundición de matriz no significa que todo vaya bien. Todavía existe incertidumbre sobre si el chip puede cumplir completamente con los requisitos de rendimiento de Meta. Una vez que el chip no cumple con las expectativas, Meta tendrá que invertir más tiempo y energía para solucionar problemas de problemas, diagnosticar fallas y es posible que deba realizar redischarge, lo que sin duda aumentará aún más los costos de I + D.
Anteriormente, debido a las dificultades en la I + D, Meta una vez suspendió su propio plan de chip de IA, pero ahora parece que han superado con éxito estos obstáculos. La alta gerencia de Meta espera que los chips autodesarrollados puedan comenzar a desempeñar un papel en 2026. Su objetivo principal es entrenar el propio sistema de IA de Meta y luego aplicarlo gradualmente a productos de IA generativos, como los chatbots de IA muy esperados. Nvidia todavía está disfrutando de los dividendos traídos por el aumento en las ventas de GPU. Meta sigue siendo uno de sus clientes más rentables, pero con el avance de los chips autodesarrollados de Meta, esta situación puede cambiar en el futuro cercano.