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Meta iniciará produção de chips de IA proprietários em setembro

A Meta começará a fabricar seu chip Iris para reduzir a dependência de fornecedores externos e expandir sua infraestrutura de data centers.

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Foto: TechCrunch
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09/07 às 10:32 · atualizado 14:33

Pontos principais

  • A produção do chip Iris, parte da linha MTIA, tem início previsto para setembro com apoio da Broadcom e TSMC.
  • A Meta estabeleceu a meta de elevar sua capacidade computacional para 14 gigawatts até 2027.
  • A estratégia prevê o lançamento de um novo modelo de chip a cada seis meses para acelerar o desenvolvimento de IA.
  • O investimento total da companhia em infraestrutura de IA pode atingir US$ 145 bilhões em 2025.

A Meta Platforms se prepara para dar um passo decisivo em sua autonomia tecnológica com o início da produção de seus chips proprietários de inteligência artificial, conhecidos pelo codinome Iris, a partir de setembro. Desenvolvido como parte da linha MTIA e contando com a parceria estratégica da Broadcom e da TSMC, o hardware visa mitigar a dependência da empresa em relação às GPUs de fornecedores externos, como a Nvidia. Este movimento ocorre em um cenário de alta demanda global por componentes de processamento, fenômeno que analistas do Morgan Stanley classificam como 'chiplação', devido à inflação nos custos do setor. A iniciativa é fundamental para a estratégia de longo prazo da Meta, que planeja lançar novos chips a cada seis meses até 2027. Além do desenvolvimento de hardware, a empresa projeta uma expansão massiva de sua infraestrutura de data centers, com o objetivo de alcançar uma capacidade computacional de 14 gigawatts até 2027. Para sustentar esse crescimento, a companhia estima um investimento total em infraestrutura de IA que pode chegar a US$ 145 bilhões este ano, incluindo contratos de longo prazo para garantir o fornecimento de memória e outros componentes essenciais. Ao internalizar parte da produção, a Meta busca não apenas otimizar o treinamento de seus modelos de IA, mas também controlar melhor os custos operacionais diante da crescente pressão por eficiência no mercado de tecnologia.

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