Meta lançará seus próprios chips de IA no primeiro semestre do próximo ano, com o objetivo de reduzir custos e diminuir a dependência da Nvidia

A Meta está a acelerar o ritmo de implementação dos seus próprios chips de IA, com o objetivo de reduzir a dependência da NVIDIA e cortar os custos operacionais dos seus centros de dados.

A empresa afirma que o seu chip proprietário de terceira geração, MTIA 450 (nome de código Arke), começará a ser utilizado nos centros de dados no primeiro semestre do próximo ano. O design da quarta geração, MTIA 500 (nome de código Astrid), será concluído em cerca de um mês, prevendo-se que entre nos centros de dados no final de 2027 e que a sua implementação seja ainda mais ampla.

Este roteiro de chips assinala progressos substanciais da Meta na redução dos custos da infraestrutura de IA.

O vice-presidente de engenharia da Meta, Yee Jiun Song, afirmou que, em comparação com os produtos atualmente fornecidos pela NVIDIA, os chips próprios apresentam uma eficiência superior na execução de modelos de IA, "exatamente porque assumimos uma grande parte do trabalho de engenharia internamente".

Nos próximos 12 meses, o compromisso de implementação própria da Meta em chips já supera o equivalente a 1 gigawatt de consumo energético. Yee Jiun Song acrescentou que, se o mercado ou a procura de IA não sofrer uma queda abrupta, espera-se uma expansão ainda mais rápida.

À hora da redação, durante a sessão de terça-feira, as ações da Meta subiam 0,18% e as da NVIDIA 0,74%.

A Meta colabora com a Broadcom para o design dos chips, e com a TSMC para a produção, numa estratégia direcionada a reduzir a sua dependência do domínio industrial da NVIDIA.

A Meta anunciou pela primeira vez os seus planos de desenvolvimento de chips próprios em 2023. O produto de terceira geração já recebeu, a 1 de setembro, os primeiros 12 protótipos da TSMC, com uma margem de erro entre o desempenho real e as simulações inferior a 2%-3%. Nos testes iniciais, a equipa de engenharia conseguiu executar modelos proprietários da Meta nestes chips.

Segundo Yee Jiun Song, os resultados demonstram que não há falhas evidentes na etapa de design dos chips, embora ainda sejam necessários vários meses de ajuste e otimização, enquanto a produção na TSMC continua a aumentar.

Ele destacou que esta série de chips depende principalmente de memória de largura de banda elevada, sendo direcionada para cenários gerais de inferência, e não para mercados de inferência ultrarrápidos com requisitos extremos de velocidade de resposta. "Este é o nosso principal chip para inferência generalista", disse.

A Meta tinha previamente planeado desenvolver um chip com o nome de código Olympus, concebido para suportar tanto a fase de treino como a de inferência de modelos de IA, com lançamento previsto entre 2028 e 2029.

No entanto, de acordo com Yee Jiun Song, esse projeto foi cancelado; a empresa passou a concentrar-se nos chips de inferência, sendo o fator custo um dos principais motivos.

"Quando se começa a expandir a capacidade para vários gigawatts, o custo torna-se absolutamente crucial", afirmou. Salientou ainda que, se um chip que combinasse treino e inferência fosse cerca de 30% mais caro, isso seria "totalmente inaceitável" em contextos de implementação em grande escala.

O Meta Superintelligence Labs está a fornecer informações sobre requisitos futuros de modelos de IA para ajudar na afinação rigorosa dos chips, maximizando a eficiência na fase de inferência.

Após a conclusão do desenvolvimento do Astrid, a Meta afirma que os projetos seguintes de chips irão centrar-se no aumento da velocidade de processamento e do throughput — ou seja, na quantidade de tarefas de IA que podem ser processadas por unidade de tempo. A introdução de tecnologia de fibra ótica também promete melhorar ainda mais o desempenho dos chips.

"Temos um roteiro muito sólido", disse Yee Jiun Song. "Nos próximos anos, esperamos continuar a desenvolver chips capazes de competir com os produtos dos fornecedores."

Esta declaração reflete o desejo da Meta de, com o seu próprio silício, conquistar gradualmente o domínio das tecnologias centrais da infraestrutura de IA, assegurando simultaneamente vantagens competitivas duradouras ao nível do custo e da eficiência energética.