Lanzamiento del primer modelo de pago, producción en masa de chips propios en septiembre: Meta alivia la ansiedad de Wall Street por el Capex con una estrategia de dos vertientes

TradingKey - Recientemente, Meta ( META) ha realizado movimientos frecuentes en el campo de la IA. Desde el lanzamiento de su primer modelo de programación de pago hasta el inicio de la producción a gran escala de sus chips de IA de desarrollo propio, esta serie de avances ha tornado positivo el sentimiento de los inversores hacia su estrategia de IA.

El jueves, Meta presentó el modelo de programación Muse Spark 1.1 con capacidades de agentes autónomos, con un rendimiento comparable al de líderes del sector como OpenAI y Anthropic. Al mismo tiempo, la empresa anunció que su chip de IA de desarrollo propio, con el nombre en clave "Iris", entrará en producción a gran escala en septiembre. Estos dos avances marcan un paso crucial para Meta hacia la comercialización de la IA y la independencia de hardware, lo que hizo subir las acciones de la compañía un 4,7% en la jornada, compensando parcialmente las pérdidas de la mañana provocadas por la preocupación sobre sus planes de expansión de la capacidad de cómputo.

Muse Spark abre una nueva vía de monetización de IA

El recién lanzado Muse Spark 1.1 de Meta es su primer modelo de IA de pago, al que los desarrolladores pueden acceder a través de la nueva plataforma alojada en la nube Meta Model API, lo que marca la entrada oficial de Meta en los servicios de programación de nivel empresarial.

A diferencia de la versión de primera generación de abril, que solo estaba abierta a determinados socios, la nueva versión ha entrado en fase beta pública y los desarrolladores pueden registrarse en la lista de espera para obtener acceso. Actualmente, la API está limitada a la propia plataforma de Meta y aún no está abierta a mercados de terceros como OpenRouter.

Alexandr Wang, director del negocio de IA de Meta, afirmó que Muse Spark 1.1 es el "modelo más potente de la empresa hasta la fecha para tareas de agentes y trabajos de programación", superando a sus competidores en la integración con herramientas de programación de terceros y tareas de interacción automatizadas.

El modelo tiene un precio competitivo: los nuevos usuarios reciben un crédito inicial gratuito de 20 dólares y los cargos posteriores se fijan en 1,25 dólares por millón de tokens de entrada y 4,25 dólares por millón de tokens de salida, lo que resulta significativamente inferior a las ofertas comparables de OpenAI y Anthropic.

Este cambio marca un giro importante en la estrategia de IA de Meta: la transición desde su enfoque anterior en la serie de modelos Llama de la comunidad de código abierto hacia un modelo de comercialización basado en la venta de acceso a modelos de IA propietarios.

Sin embargo, Meta no ha abandonado por completo la vía del código abierto. Wang reveló que el Superintelligence Lab está desarrollando una variante de código abierto de Muse Spark, aunque aún no se ha anunciado una fecha de lanzamiento específica.

Además, Meta lanzó esta semana el modelo de generación de imágenes Muse Image (cuyo nombre en clave interno es "Mango") para atraer a creadores y anunciantes a sus productos de IA, enriqueciendo aún más su matriz de comercialización.

Producción en masa del chip Iris

Además de los avances en el frente del software, Meta también ha logrado un hito histórico en el sector del hardware.

Según un memorando interno, el chip de IA de desarrollo propio con el nombre en clave "Iris" comenzará su producción a gran escala en septiembre de este año. Este chip forma parte de la hoja de ruta de productos de cuarta generación de MTIA (Meta Training and Inference Accelerator), el acelerador de desarrollo propio de Meta. Completó las pruebas en solo seis semanas sin que se detectaran problemas importantes, lo que representa un punto de inflexión positivo para este proyecto de chip de desarrollo propio que había experimentado un progreso lento durante más de cinco años.

El chip Iris fue codiseñado por Meta y Broadcom ( AVGO) y fabricado por TSMC. Totalmente personalizado para las necesidades de negocio de la propia Meta, el chip no está diseñado para reemplazar a las GPUs de Nvidia y AMD, sino para complementarlas a la hora de acelerar las tareas de entrenamiento e inferencia de IA. Meta espera reducir su dependencia de proveedores externos mediante chips propios, al tiempo que optimiza la estructura de costos de sus centros de datos.

El analista de Deutsche Bank, Benjamin Black, cree que al combinar el uso de los chips Iris y los chips de Nvidia, se prevé que Meta reduzca los costos de sus centros de datos hasta en un 35% para 2027, especialmente en las cargas de trabajo de inferencia y de recomendación principal.

Para respaldar el desarrollo de su negocio de IA, Meta también ha anunciado un ambicioso plan de expansión de su capacidad de cómputo, con el despliegue de 7 gigavatios de infraestructura de cómputo de IA en 2026 y duplicándola a 14 gigavatios en 2027.

Para ello, Meta prevé que su inversión en infraestructura de IA alcance hasta 145.000 millones de dólares este año, lo que representa una parte significativa de la inversión total en IA de la industria tecnológica mundial.

Para garantizar el desarrollo fluido de la expansión de su capacidad de cómputo, Meta ha firmado acuerdos de suministro a largo plazo con proveedores como Samsung Electronics, SanDisk y Sumitomo Electric, asegurando el suministro de chips de memoria, productos de memoria flash y equipos de fibra óptica.

El equilibrio entre el progreso de la comercialización y el gasto de capital

Los ajustes en la estrategia de IA de Meta han provocado reacciones mixtas en el mercado.

Por un lado, los inversores acogieron con satisfacción sus avances en la comercialización de la IA, al considerar que los modelos de pago y los productos de servicios en la nube pueden aportar ingresos incrementales adicionales más allá de sus ingresos publicitarios principales, ofreciendo una vía clara para obtener rentabilidad de las inversiones en IA.

Nick Jones, analista de BNP Paribas, señaló que estos avances "demuestran una vía clara y directa hacia una alta rentabilidad de las inversiones en IA de Meta".

Por otro lado, al mercado le siguen preocupando los enormes planes de gasto de capital de Meta. El jueves por la mañana, la noticia de que Meta planea duplicar su capacidad de computación hasta los 14 gigavatios hizo caer el precio de sus acciones más de un 3% en un momento dado, ya que a los inversores les preocupa que el agresivo gasto en infraestructura reduzca la rentabilidad de la empresa.

Sin embargo, los analistas de Deutsche Bank creen que la optimización de costes y las oportunidades de ingresos incrementales de alto margen aportadas por los chips de desarrollo propio podrían ser más sustanciales de lo que espera el mercado, y que los costes adicionales podrían no ser tan elevados como se temía.

Durante mucho tiempo, la estrategia de IA de Meta ha sido objeto de críticas, ya que los inversores consideraban que la empresa gastaba miles de millones de dólares en investigadores de primer nivel y en la construcción de centros de datos sin generar la rentabilidad suficiente.

La comercialización de Muse Spark 1.1 y la producción a gran escala del chip Iris se consideran movimientos clave para que Meta demuestre al mercado el valor de sus inversiones en IA. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, se enfrenta a la presión de Wall Street para demostrar la rentabilidad del gasto en IA, y estos dos avances son, sin duda, señales positivas.