Meta acelera sus chips de IA propios para depender menos de Nvidia
Meta empezará a instalar su tercer chip de IA diseñado en casa en la primera mitad del próximo año, con Broadcom en el diseño y TSMC en la fabricación, para abaratar y reducir el consumo energético de sus modelos.
Meta Platforms, la matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, tiene previsto empezar a instalar en sus centros de datos su nuevo chip de inteligencia artificial de diseño propio durante la primera mitad del próximo año. Ahora mismo la compañía está probando la tercera generación de este procesador, conocido como MTIA 450 o Arke, y espera que el despliegue le permita ahorrar dinero y bajar el consumo eléctrico de sus herramientas de IA. El plan no se queda ahí: una cuarta generación, con el nombre en clave Astrid, terminará su fase de diseño en aproximadamente un mes y llegará a los centros de datos a finales de 2027.
El encargado de explicar la hoja de ruta ha sido Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, que ha detallado cómo cada nueva versión del chip mejora el rendimiento por cada vatio de energía consumido y por cada dólar invertido. Esta apuesta por silicio propio es una pieza central del plan de la compañía para construir una infraestructura de IA a lo grande. Para lograrlo, Meta trabaja con Broadcom en el diseño de los procesadores y con Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) en la fabricación física de los mismos, una combinación que le ayuda a reducir su dependencia total de los procesadores de Nvidia.
El detalle clave es que Meta no está diseñando chips para todo, sino específicamente para la fase de "inferencia", es decir, el momento en el que un modelo de IA ya entrenado genera respuestas y hace funcionar las herramientas del día a día. Song señala que este enfoque de ingeniería tan concreto permite a Meta ejecutar sus modelos de forma más eficiente que con los chips estándar que se compran a los proveedores. En el desarrollo participa Meta Superintelligence Labs, que comparte con los ingenieros las necesidades de los próximos modelos de IA para afinar el diseño del procesador.
Los primeros resultados ya se han visto. El lote inicial de 12 chips de prueba llegó de TSMC el 1 de septiembre y su rendimiento coincidió con las simulaciones de diseño previstas con un margen de apenas el 3%. Además, el mismo día de su llegada los ingenieros usaron esos procesadores para ejecutar modelos internos de Meta junto a herramientas de DeepSeek y Alibaba. Meta había planeado antes un chip con el nombre en clave Olympus que sirviera tanto para entrenar modelos como para hacer inferencia, pero canceló el proyecto por sus elevados costes y decidió concentrar el dinero únicamente en chips de inferencia, más baratos, para sus centros de datos.
La noticia dibuja un reparto de papeles interesante en el sector: Nvidia sigue siendo el proveedor de referencia para entrenar los grandes modelos, mientras Meta intenta recortarle terreno en la parte más repetitiva del trabajo. Broadcom se consolida como el socio industrial de este tipo de chips a medida y TSMC mantiene su papel de fábrica imprescindible para casi todo lo que se cuece en IA. El reto para Meta ya no es solo diseñar, sino demostrar que puede fabricar y desplegar estos procesadores a escala sin que se le escapen los costes por el camino.
El análisis de Salseo
- El ahorro real de Meta no viene de tener un chip "mejor" que el de Nvidia, sino de haberlo diseñado solo para inferencia: es la parte del trabajo de IA que se repite millones de veces al día y donde cada vatio y cada dólar cuentan. Nvidia gana mucho más margen en el entrenamiento, así que Meta ataca justo el segmento donde ella puede rascar y Nvidia no se juega el trono.
- Broadcom es el ganador silencioso: no fabrica ni vende la IA, pero cobra por diseñar los chips a medida de otros. Cada gran tecnológica que decide dejar de comprar todo a Nvidia se convierte en cliente potencial suyo, y eso le da un negocio menos dependiente del ciclo de precios de las tarjetas gráficas.
- Cancelar el chip Olympus dice mucho: Meta reconoce que entrenar modelos sigue siendo territorio de Nvidia y ha preferido no quemar dinero compitiendo ahí. Conviene recordar que la compañía sigue comprando hardware de Nvidia a montones, así que esto es una reducción de dependencia, no una ruptura.
- La señal a vigilar no es el anuncio, sino la ejecución: que el MTIA 450 llegue de verdad en la primera mitad del próximo año y cómo evoluciona el gasto de capital de Meta. Que los 12 primeros chips coincidieran con las simulaciones dentro del 3% es un buen indicador, porque el histórico de los chips propios de las grandes tecnológicas ha fallado más en la fabricación y el software que en el diseño.