Meta, el gigante global de redes sociales, avanza en el desarrollo de chips personalizados para entrenar sus futuros modelos de IA, como parte de su estrategia para fortalecer la infraestructura tecnológica que sostiene sus servicios.
La iniciativa busca reducir la dependencia de proveedores externos y optimizar el rendimiento de los sistemas que la empresa utiliza para crear y mejorar sus herramientas de IA.
Susan Li, directora financiera de la compañía, indicó que Meta planea ampliar el uso de silicio propio para distintas tareas vinculadas con IA dentro de sus centros de datos.
Durante una conferencia organizada por Morgan Stanley, la ejecutiva mencionó que el objetivo es adaptar los chips a necesidades específicas de la empresa y mejorar la eficiencia de sus sistemas.
Actualmente, Meta utiliza procesadores diseñados internamente para ciertas cargas de trabajo, especialmente en áreas como la clasificación de contenido y los sistemas de recomendación que funcionan en sus plataformas.
Estos sistemas son clave para el funcionamiento de servicios que analizan grandes volúmenes de datos y ayudan a personalizar el contenido que ven los usuarios.
Meta busca continuar su liderazgo en el mercado de la IA y desarrollar chips capaces de entrenar modelos inteligentes avanzados, una tarea que requiere una enorme capacidad de procesamiento.
La firma es una de las mayores operadoras de centros de datos del mundo dedicados a inteligencia artificial, ya que necesita infraestructura de gran escala para entrenar y ejecutar sus algoritmos.
A pesar de avanzar con su propio hardware, la empresa también mantiene acuerdos con fabricantes de chips como Nvidia y Advanced Micro Devices (AMD) para adquirir tecnología especializada.
Según indicó Li, la estrategia consiste en combinar diferentes tipos de procesadores según la tarea que deban realizar dentro de la infraestructura tecnológica.
En ese esquema, algunos procesos utilizarán hardware de proveedores externos, mientras que otros podrán ejecutarse con chips diseñados específicamente por Meta. La compañía considera que muchas de sus cargas de trabajo son altamente especializadas, por lo que crear procesadores propios podría mejorar el rendimiento y reducir costos a largo plazo.