Meta Platforms planeja implantar novo chip próprio Arke no primeiro semestre, visando reduzir a dependência da Nvidia

TradingKey - Meta Platforms (META) planeja começar a implantar seus chips de IA próprios de próxima geração em data centers no primeiro semestre de 2027, uma medida que a empresa afirma que ajudará a economizar dinheiro e energia ao executar modelos de IA, além de reduzir a dependência dos processadores da Nvidia.

Segundo informações, a Meta anunciou seu plano de chips de IA próprios ainda em 2023 e atualmente está testando o produto de terceira geração da série, o MTIA 450, de codinome interno Arke. O trabalho de design para a próxima geração, o MTIA 500 (codinome Astrid), deve ser concluído em cerca de um mês, com a implantação em data centers prevista para o final de 2027. A Meta planeja implantar esse chip de forma mais ampla do que as gerações anteriores.

Yee Jiun Song, vice-presidente de Engenharia da Meta, afirmou em uma entrevista que cada geração assume um risco técnico ligeiramente maior em troca de um desempenho melhor, incluindo ganhos de desempenho por unidade de energia e por unidade de investimento. Segundo Song, os chips são coprojetados pela Meta e pela Broadcom e fabricados pela TSMC. A TSMC entregou o primeiro lote de 12 novos chips em 1º de setembro, com o desempenho real apresentando uma variação de 2% a 3% em relação aos resultados de simulação anteriores. A equipe de engenharia usou esses chips para executar os próprios modelos da Meta no mesmo dia. Os testes iniciais não revelaram falhas de design, mas ainda são necessários vários meses de depuração e otimização, enquanto o rendimento da produção na fundição está aumentando.

Com base no consumo de energia — uma métrica central no setor de data centers —, a Meta se comprometeu a implantar mais de 1 gigawatt de seus chips próprios em até 12 meses, após o qual a expectativa é de "acelerar ainda mais". Song também destacou que essa previsão pressupõe que não haverá uma desaceleração acentuada no mercado de IA e na demanda relacionada.

O Superintelligence Lab da Meta está participando do ajuste dos chips, fornecendo à equipe de hardware insights sobre futuros modelos de IA e suas necessidades na etapa de inferência. Song disse que, como a Meta realizou uma grande quantidade do trabalho de engenharia por conta própria, seus chips internos podem executar seus próprios modelos de IA com mais eficiência do que "qualquer produto comercializado atualmente pela Nvidia".

Em termos de direcionamento estratégico, a Meta havia planejado anteriormente um chip com codinome Olympus capaz de lidar tanto com tarefas de treinamento quanto de inferência, mas esse projeto foi cancelado para concentrar os esforços em chips de inferência. Song afirmou que, quando a implantação se escala para níveis de múltiplos gigawatts, o custo se torna crucial; se um chip que realiza tanto treinamento quanto inferência for cerca de 30% mais caro, isso é "completamente inaceitável" em uma implantação em grande escala. De todo modo, a Meta continuará comprando grandes quantidades de GPUs da Nvidia e da AMD.