Meta inicia produção de novos chips de IA em setembro com design modular. Estratégia visa reduzir custos com GPUs externas e sustentar investimentos bilionários em computação.
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Meta inicia produção de novos chips de IA em setembro com design modular. Estratégia visa reduzir custos com GPUs externas e sustentar investimentos bilionários em computação.
A Meta dará início à produção de sua nova geração de chips de inteligência artificial em setembro, adotando uma abordagem modular para o design dos semicondutores. A estratégia reflete a antecipação da empresa em relação à rápida evolução das demandas de IA, permitindo que os componentes sejam atualizados com mais agilidade. Segundo a companhia, cada geração da família MTIA é construída sobre a anterior, utilizando chiplets modulares e incorporando as mais recentes tecnologias de hardware e insights de carga de trabalho.
O desenvolvimento interno visa reduzir a dependência e os custos com a aquisição de GPUs de fabricantes como Nvidia e AMD, embora a Meta continue destinando volumes expressivos de recursos a esses fornecedores. Os novos chips serão empregados no treinamento de modelos para algoritmos de ranqueamento e recomendação, em cargas de trabalho de IA mais amplas e em inferência para seus aplicativos. A empresa produz seus próprios chips de IA desde 2023, em um movimento contínuo de verticalização de sua infraestrutura tecnológica.
Para sustentar essa ambição, a Meta prevê gastos de capital entre US$ 125 bilhões e US$ 145 bilhões neste ano, com a maior parte direcionada aos esforços de IA. A companhia tem fechado acordos globais de data centers e energia, planejando implantar 7 gigawatts de capacidade de computação neste ano e dobrar esse volume no próximo. Parcerias estratégicas também foram firmadas com a ARM para sistemas de recomendação, com a AMD para GPUs Instinct e com a Amazon para o uso de CPUs nativas do gigante de nuvem.
O movimento da Meta espelha uma tendência mais ampla no setor de tecnologia, onde grandes players buscam conter o fluxo de capital direcionado à Nvidia. A OpenAI apresentou recentemente um processador de inferência desenvolvido em conjunto com a Broadcom, e a Anthropic avalia a criação de seus próprios chips com a Samsung. Enquanto isso, Amazon e Google já desenvolvem seus próprios semicondutores para treinamento e inferência, impulsionando um ecossistema de startups focado em atender à demanda exponencial por capacidade computacional.
Paulo Júnio de Lima é Administrador com MBA em Marketing Digital e especialista em estratégia, inovação e gestão de projetos. Na Comunicação e Relações Públicas da Grande Loja Maçônica de Minas Gerais, desenvolve soluções para fortalecimento institucional. Com passagens por ORO, Agência Open, Brasil84 e VTIC, acumula experiência em marketing digital, branding e transformação digital. Certificado pelo IA Lab do Estúdio Kimura, aplica inteligência artificial em design, automação e comunicação. Membro ativo da Ordem DeMolay há mais de 18 anos, atua também em projetos sociais e educacionais.
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