Frank RietschA Meta anunciou nesta quarta-feira (11) um novo plano estratégico para desenvolver hardware próprio voltado à operação de seus data centers e sistemas de inteligência artificial. A empresa pretende lançar quatro gerações de chips proprietários ao longo dos próximos dois anos para fortalecer sua infraestrutura digital.
Os novos componentes fazem parte do programa Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), iniciativa criada para acelerar o processamento de modelos de IA dentro do ecossistema da companhia. Os chips serão utilizados em diversos sistemas da empresa, incluindo mecanismos de ranqueamento, sistemas de recomendação e aplicações baseadas em inteligência artificial generativa.
A estratégia de criar hardware próprio não é exclusividade da Meta. Outras gigantes da tecnologia, como Alphabet (controladora do Google) e Microsoft, também têm investido no desenvolvimento de chips personalizados para melhorar o desempenho e reduzir custos operacionais em suas plataformas de IA.
Segundo a Meta, parte de sua infraestrutura já está sendo preparada para operar com os novos processadores. Um dos primeiros modelos a entrar em operação será o MTIA 400, projetado especificamente para rodar nos data centers da empresa.
As novas gerações de chips da Meta
O plano da companhia prevê o lançamento de quatro famílias de chips ao longo do ciclo de desenvolvimento:
- MTIA 300
- MTIA 400
- MTIA 450
- MTIA 500
O MTIA 300 já está em produção e atualmente é utilizado em sistemas internos responsáveis por ranqueamento de conteúdo e recomendações dentro das plataformas da empresa.
De acordo com a Meta, a meta é lançar uma nova geração de chip a cada seis meses. Esse ritmo acelerado permitirá adaptar a infraestrutura tecnológica às mudanças constantes no desenvolvimento de software e nos modelos de inteligência artificial.
A empresa também destacou que não existe um único tipo de processador capaz de atender todas as necessidades de seus sistemas. Por isso, cada chip será otimizado para tarefas específicas, como treinamento de modelos ou execução de inferências.
Por serem desenvolvidos exclusivamente para uso em data centers, esses chips não serão comercializados para o público ou utilizados em dispositivos de consumo.
