Meta avanza con paso firme en su objetivo de crear hardware independiente, emprendiendo una nueva etapa en el desarrollo de tecnología de inteligencia artificial. La compañía ha comenzado a probar su primer chip de IA diseñado internamente, basado en la arquitectura RISC-V, para entrenamiento de modelos avanzados. Este proyecto se enmarca en la iniciativa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), un esfuerzo por reducir su dependencia de las GPUs de Nvidia, con quienes Meta ha mantenido una estrecha relación comercial en los últimos años.
En colaboración con Broadcom y con la fabricación a cargo de TSMC, Meta busca con estos nuevos chips no solo independencia tecnológica, sino también una ventaja estratégica en la personalización de hardware. La adopción de RISC-V, una arquitectura abierta y flexible, ofrece a la compañía la capacidad de personalizar las instrucciones del chip sin incurrir en costos de licencias adicionales, una movida que se alinea con su visión de control sobre su infraestructura tecnológica.
A pesar de que Meta ha desplegado estos aceleradores de manera limitada para probar su rendimiento, los detalles técnicos concretos del chip siguen siendo un misterio. Se anticipa que podría incorporar memoria HBM3 o HBM3E y una arquitectura de matriz sistólica, elementos cruciales para procesar las vastas cantidades de datos que requieren los modelos de IA actuales.
La empresa enfrenta el desafío de superar resultados previos, donde en 2022, su primer intento de desarrollar un procesador de inferencia no logró cumplir con los estándares de rendimiento y eficiencia energética deseados. Esta situación obligó a Meta a aumentar significativamente sus pedidos de GPUs de Nvidia, transformándose en uno de los mayores compradores de la marca para poder sostener sus necesidades de entrenamiento e inferencia con su base masiva de usuarios.
Mirando hacia el futuro, Meta está decidida a consolidar su independencia en términos de hardware. Tras implementar sus primeros chips MTIA para inferencia este año, la compañía espera, para 2026, expandir significativamente el uso de sus propios aceleradores de entrenamiento, siempre y cuando puedan superar las pruebas de rendimiento y consumo energético.
El desarrollo del chip de entrenamiento de IA basado en RISC-V podría convertirse en un hito para la industria, demostrando el potencial de esta arquitectura abierta frente a las dominantes ARM y x86. Si tiene éxito, el chip podría no solo transformar el panorama de la computación en IA, sino también establecer un nuevo estándar para aplicaciones de alto rendimiento, abriendo las puertas a un ecosistema más abierto y eficiente en el sector.
