Última actualización: 09/07/2026
Meta, la gigante tecnológica detrás de Facebook e Instagram, se prepara para un movimiento estratégico en el competitivo mundo de la inteligencia artificial. Según informes de Reuters, la producción de chips de IA de Meta comenzará en septiembre de este año. Esta decisión marca un paso clave para la compañía en su esfuerzo por reducir la dependencia de proveedores externos y contener los crecientes costos en medio de una escasez de componentes sin precedentes en la industria.
Un Paso Estratégico Frente a la Escasez de Componentes
La movida de Meta surge como respuesta directa a la necesidad de optimizar sus gastos en unidades de procesamiento gráfico (GPU), un componente esencial para el entrenamiento y la inferencia de modelos de inteligencia artificial. Un memorándum interno reveló que al menos uno de estos nuevos chips superó su fase de prueba en aproximadamente seis semanas, confirmando la viabilidad del proyecto.
Para llevar a cabo esta iniciativa, Meta colabora con Broadcom en el diseño de los chips. Sin embargo, la fabricación estará a cargo de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), líder mundial en la producción de semiconductores. Además, la cadena de suministro incluye a Samsung para la RAM, Sandisk para el almacenamiento y Sumitomo Electric para el equipamiento de fibra óptica, asegurando una infraestructura robusta para sus nuevos componentes.
MTIA: La Apuesta Modular de Meta por la IA
Los nuevos chips, desarrollados bajo el programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), fueron detallados por la compañía en marzo. Se trata de cuatro procesadores que ya están en fase de implementación o lo estarán en el transcurso de este año o el próximo. Meta ha adoptado un enfoque modular en su diseño, anticipando que las necesidades de hardware evolucionarán rápidamente a medida que la inteligencia artificial siga su veloz desarrollo.
«Cada generación de MTIA se construye sobre la anterior, utilizando chiplets modulares, incorporando las últimas percepciones sobre las cargas de trabajo de IA y las tecnologías de hardware, y desplegándose en un ciclo más corto», explicó la compañía en su momento. Estos chips están destinados principalmente a entrenar modelos para sus algoritmos de clasificación y recomendación, así como para cargas de trabajo de IA más amplias y tareas de inferencia en sus aplicaciones. Meta ya viene produciendo sus propios chips de IA desde 2023, lo que demuestra una estrategia a largo plazo en este campo.
Inversiones Millonarias y la Carrera por la Capacidad de Cómputo
La inversión de Meta en el aseguramiento de suficiente capacidad de cómputo para sus múltiples iniciativas de IA es colosal. La compañía anticipa gastos de capital entre 125.000 y 145.000 millones de dólares solo para este año, una parte significativa de los cuales se destinará a sus esfuerzos en inteligencia artificial. Esta cifra subraya la magnitud de su compromiso con el desarrollo y la implementación de IA a gran escala.
Para sustentar esta ambición, Meta ha estado cerrando acuerdos globales para centros de datos y suministro de energía, invirtiendo decenas de miles de millones de dólares. El objetivo es asegurar la capacidad de cómputo necesaria para entrenar y desplegar su nueva serie de modelos de IA, Muse Spark. Los planes son ambiciosos: desplegar 7 gigavatios de capacidad de cómputo este año y duplicar esa cifra el próximo, según el mismo memorándum interno.
Además de la inversión en sus propios chips, Meta también ha forjado alianzas estratégicas con otros gigantes tecnológicos. El año pasado, firmó un acuerdo con ARM para asegurar capacidad de cómputo para sus sistemas de recomendación. A esto se suman un multimillonario acuerdo con AMD por sus GPU Instinct y otro con Amazon para utilizar los CPU internos del gigante de la nube para necesidades relacionadas con la IA.
La Tendencia del Chip Propio: Meta no Está Sola
Meta no es la única compañía que busca frenar la marea de capital que fluye hacia fabricantes de chips como Nvidia. La tendencia de desarrollar procesadores propios para IA está en auge. OpenAI, por ejemplo, presentó el mes pasado un procesador de inferencia que está construyendo con Broadcom. Se rumorea que Anthropic también está considerando desarrollar sus propios chips con Samsung.
Gigantes como Amazon y Google ya desarrollan sus propios chips para el entrenamiento y la inferencia de IA, evidenciando una clara dirección en la industria. Además, un sinfín de startups están emergiendo en este espacio, buscando satisfacer la disparada demanda de soluciones personalizadas. La estrategia de Meta de iniciar la producción de chips de IA no solo responde a una necesidad económica, sino que también la posiciona a la vanguardia de una transformación tecnológica clave.
Fuente: TechCrunch