{"id":193625,"date":"2026-03-12T15:00:51","date_gmt":"2026-03-12T18:00:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193625"},"modified":"2026-03-11T19:01:33","modified_gmt":"2026-03-11T22:01:33","slug":"meta-lanza-sus-propios-chips-de-ia-para-centros-de-datos-y-reducir-su-dependencia-de-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/distribucion\/meta-lanza-sus-propios-chips-de-ia-para-centros-de-datos-y-reducir-su-dependencia-de-nvidia\/","title":{"rendered":"Meta lanza sus propios chips de IA para centros de datos y reducir su dependencia de Nvidia"},"content":{"rendered":"

La carrera por dominar la infraestructura de inteligencia artificial acaba de sumar un nuevo cap\u00edtulo. Meta<\/strong> anunci\u00f3 el desarrollo de sus primeros chips de inteligencia artificial dise\u00f1ados internamente<\/strong>, una estrategia con la que busca reducir su dependencia de fabricantes externos como Nvidia<\/strong> y AMD<\/strong>, al tiempo que fortalece la infraestructura que alimenta sus productos basados en IA.<\/p>\n

El anuncio llega despu\u00e9s de que la compa\u00f1\u00eda revelara la adquisici\u00f3n de la red social de agentes de inteligencia artificial Moltbook<\/strong>, lo que confirma que la empresa liderada por Mark Zuckerberg<\/strong> est\u00e1 acelerando su estrategia para construir un ecosistema completo alrededor de la inteligencia artificial.<\/p>\n

Los nuevos procesadores forman parte del proyecto Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)<\/strong>, una iniciativa que la empresa desarrolla desde 2023 y que busca optimizar el rendimiento de sus centros de datos, donde se ejecutan los sistemas que impulsan funciones como recomendaciones de contenido, publicidad personalizada y herramientas de IA generativa.<\/p>\n

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Cuatro chips dise\u00f1ados para centros de datos de Meta<\/span><\/h2>\n

De acuerdo con Yee Jiun Song<\/strong>, vicepresidente de ingenier\u00eda de Meta, el proyecto no se limita a un \u00fanico procesador. La compa\u00f1\u00eda present\u00f3 cuatro chips distintos: MTIA 300, MTIA 400, MTIA 450 y MTIA 500<\/strong>, cada uno enfocado en diferentes tareas relacionadas con inteligencia artificial.<\/p>\n

Song explic\u00f3 que el dise\u00f1o fue desarrollado completamente por el equipo interno de Meta, mientras que la fabricaci\u00f3n estar\u00e1 a cargo de TSMC<\/strong>, el mayor fabricante de semiconductores del mundo, responsable tambi\u00e9n de producir chips para empresas como Apple<\/strong>, Nvidia, AMD y Qualcomm<\/strong>.<\/p>\n

Seg\u00fan detall\u00f3 la empresa en una publicaci\u00f3n oficial, la arquitectura de estos chips fue dise\u00f1ada espec\u00edficamente para el tipo de cargas de trabajo que utiliza Meta en sus plataformas. \u201cLa arquitectura de este chip se centra fundamentalmente en proporcionar el equilibrio adecuado entre computaci\u00f3n, ancho de banda de memoria y capacidad de memoria para servir modelos de clasificaci\u00f3n y recomendaci\u00f3n\u201d,<\/em> explic\u00f3 la compa\u00f1\u00eda.<\/span><\/p>\n

El MTIA 300<\/strong>, el primero de esta familia, ya comenz\u00f3 a implementarse en los centros de datos de la compa\u00f1\u00eda hace algunas semanas. Su objetivo es entrenar modelos de inteligencia artificial relativamente peque\u00f1os, enfocados en tareas como clasificar contenido y mejorar los algoritmos de recomendaci\u00f3n<\/strong> que utilizan plataformas como Facebook<\/strong> y Instagram<\/strong>.<\/p>\n

En otras palabras, este tipo de chips no se enfocan en grandes modelos de lenguaje \u2014como los que impulsan chatbots\u2014 sino en optimizar funciones cotidianas dentro de las redes sociales, como decidir qu\u00e9 publicaciones aparecen en el feed de los usuarios o qu\u00e9 anuncios se muestran.<\/p>\n

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TikTok y Facebook dominan el engagement en M\u00e9xico, mientras los influencers ganan terreno<\/figcaption><\/figure>\n

Chips enfocados en inferencia y generaci\u00f3n de contenido<\/span><\/h2>\n

Los otros tres procesadores de la familia MTIA tienen un enfoque diferente. De acuerdo con Song, los modelos MTIA 400, 450 y 500<\/strong> est\u00e1n dise\u00f1ados para tareas de inferencia avanzada, es decir, para ejecutar aplicaciones de IA generativa<\/strong>, como herramientas que permiten crear im\u00e1genes, videos o contenido a partir de indicaciones escritas.<\/p>\n

Meta confirm\u00f3 que las pruebas del MTIA 400<\/strong> ya fueron completadas con \u00e9xito y que el chip est\u00e1 \u201cen camino de implementarse en nuestros centros de datos\u201d. Los modelos restantes a\u00fan se encuentran en desarrollo y se espera que entren en operaci\u00f3n hacia 2027<\/strong>.<\/p>\n

La fabricaci\u00f3n de estos procesadores se realizar\u00e1 utilizando un proceso de 5 nan\u00f3metros<\/strong>, una tecnolog\u00eda de vanguardia que permite crear chips m\u00e1s eficientes y con mayor densidad de transistores, lo que se traduce en mayor rendimiento y menor consumo energ\u00e9tico.<\/p>\n

Aunque Meta anunci\u00f3 recientemente acuerdos con Nvidia y AMD para abastecer sus centros de datos con chips especializados en IA, la compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n est\u00e1 buscando diversificar sus opciones tecnol\u00f3gicas<\/strong>.<\/p>\n

Seg\u00fan explic\u00f3 Song, el ritmo al que evolucionan las cargas de trabajo relacionadas con inteligencia artificial hace necesario contar con m\u00faltiples alternativas. \u201cLas cargas de trabajo cambian tan r\u00e1pidamente que queremos asegurarnos de tener opciones\u201d<\/em>, se\u00f1al\u00f3 el ejecutivo al referirse al desarrollo de los chips propios.<\/span><\/p>\n

El crecimiento de la infraestructura de Meta explica en buena parte esta decisi\u00f3n. La compa\u00f1\u00eda contin\u00faa expandiendo su red de centros de datos en Estados Unidos, con nuevas instalaciones planeadas en Luisiana, Ohio e Indiana<\/strong>, las cuales requerir\u00e1n enormes cantidades de capacidad de procesamiento para ejecutar modelos de inteligencia artificial a gran escala.<\/p>\n

ASIC en lugar de GPU: chips especializados<\/span><\/h2>\n

A diferencia de los chips que dominan el mercado actual de inteligencia artificial, los procesadores de Meta no son GPU tradicionales<\/strong> como las que fabrica Nvidia.<\/p>\n

En su lugar, la compa\u00f1\u00eda est\u00e1 desarrollando ASIC (Application-Specific Integrated Circuits)<\/strong>, es decir, circuitos integrados dise\u00f1ados para tareas muy espec\u00edficas.<\/p>\n

Este tipo de procesadores suelen ser m\u00e1s peque\u00f1os, eficientes y econ\u00f3micos<\/strong>, aunque tambi\u00e9n m\u00e1s limitados, ya que est\u00e1n optimizados para ejecutar un conjunto concreto de operaciones. En el caso de Meta, estas tareas est\u00e1n relacionadas principalmente con recomendaciones de contenido, publicidad y funciones de IA generativa dentro de sus plataformas<\/strong>.<\/p>\n

A pesar de esta iniciativa, Meta no pretende competir directamente con Nvidia en el mercado de chips. La compa\u00f1\u00eda dirigida por Jensen Huang<\/strong> mantiene actualmente m\u00e1s del 90% de participaci\u00f3n en el mercado de chips de inteligencia artificial<\/strong>, gracias a una ventaja tecnol\u00f3gica acumulada durante m\u00e1s de 15 a\u00f1os.<\/p>\n

Lee m\u00e1s:<\/span><\/h3>\n