- Meta está probando su primer chip interno para entrenar sistemas de IA y reducir la dependencia de Nvidia.
- El chip busca disminuir los costos de infraestructura de Meta, con una estrategia inicial en sistemas de recomendación.
- Meta colabora con TSMC en la producción del chip, que ya pasó la fase de “tape-out”. ¿Qué es esto?
Meta Platform (¿la conoces, cierto?), la empresa de Mark Zuckerberg matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, comenzó a probar su primer chip interno diseñado para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial.
La decisión representa un paso más que importante en la estrategia de la compañía para diseñar su propio hardware y disminuir su dependencia de proveedores externos como Nvidia.
Paso estratégico para reducir costos: Meta fabrica sus chip
La iniciativa de desarrollar chips internamente forma parte de un plan a largo plazo de Meta para reducir sus enormes costos de infraestructura, impulsados por fuertes inversiones en herramientas de inteligencia artificial que buscan estimular el crecimiento de la compañía.
Meta prevé gastos totales para 2025 entre 114,000 y 119,000 millones de dólares, incluyendo hasta 65,000 millones en inversión de capital, principalmente destinados a infraestructura de IA.
Según fuentes cercanas a la empresa relevadas por Reuters, este nuevo chip de entrenamiento es un acelerador especializado, lo que significa que está diseñado exclusivamente para tareas específicas de IA.
Esta especialización podría traducirse en una mayor eficiencia energética en comparación con las unidades de procesamiento gráfico (GPU) integradas que se utilizan comúnmente para cargas de trabajo de IA.
Colaboración con TSMC
Meta está trabajando con el fabricante de chips taiwanés TSMC para la producción de este chip.
La fase de prueba se inició una vez que Meta completó su primer “tape-out” del chip, un indicador importante de éxito en el desarrollo de silicio que implica enviar un diseño inicial a una fábrica de chips.
Un “tape-out” típico puede costar decenas de millones de dólares y tardar entre tres y seis meses en completarse, sin garantía de éxito. En caso de fallo, Meta tendría que diagnosticar el problema y repetir el proceso, dice Reuters.
El despliegue de prueba ha comenzado a pequeña escala, y Meta planea aumentar la producción para un uso mayor si los resultados son favorables.
Al igual que con su chip de inferencia, el objetivo inicial es utilizar el chip de entrenamiento en sistemas de recomendación y, posteriormente, extender su uso a productos de IA generativa como el chatbot Meta AI.
Chris Cox, director de producto de Meta, describió los esfuerzos de la compañía en el desarrollo de chips como una progresión gradual, señalando que la primera generación de chips de inferencia para recomendaciones ha sido un gran éxito.
El mercado de chips para IA: jugadores
El desarrollo de chips para IA es un área de cada vez mayor importancia en la industria tecnológica. Además de Meta y Nvidia, otras empresas líderes en este campo incluyen:
- Google: Con sus Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU), diseñadas específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
- Amazon: A través de su unidad AWS, ha desarrollado chips como Inferentia y Trainium para acelerar las tareas de inferencia y entrenamiento de modelos de IA en la nube.
- Intel: Ofrece una gama de procesadores y aceleradores de IA, incluyendo sus GPU Ponte Vecchio y Habana Gaudi.
- AMD: Compite con Nvidia en el mercado de GPU, ofreciendo soluciones para entrenamiento e inferencia de IA.
- Qualcomm: Está expandiendo su presencia en el mercado de IA con chips diseñados para dispositivos móviles, automóviles y otras aplicaciones.
La competencia en este mercado es intensa, y se espera que continúe creciendo a medida que la IA se integra en más aspectos de nuestras vidas.
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