Meta inicia pruebas de semiconductores propios para reducir dependencia de NVIDIA en inteligencia artificial
Meta busca innovar y reducir su dependencia de NVIDIA, probando semiconductores propios para el entrenamiento de inteligencia artificial. ¿Qué implica este cambio?
Meta está dando un paso significativo en la reducción de su dependencia de NVIDIA al probar sus propios semiconductores para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA). La compañía, conocida por su enfoque en la innovación tecnológica, ha comenzado a utilizar sus chips internos para la inferencia y ahora se encuentra en las primeras etapas de pruebas de un chip diseñado específicamente para el entrenamiento de IA, el cual se espera que se implemente en 2026.
Este movimiento no solo tiene como objetivo reducir costos en el entrenamiento e inferencia de modelos, sino que también se vuelve crucial a medida que los costos energéticos de los centros de datos podrían aumentar drásticamente en los próximos años. Según predicciones del MIT Sloan School of Management, el uso de energía de los centros de datos podría escalar del 1-2% actual de la demanda energética global hasta un 21% para 2030, lo que hace que la optimización del consumo eléctrico de sus chip sea vital para Meta.
La implementación de chips diseñados internamente representa no solo una estrategia de ahorro, sino también una forma de competencia directa con NVIDIA, que hasta ahora ha dominado el mercado con un margen de ganancia del 74% en su última evaluación. Con los precios de sus GPUs, Meta está buscando una alternativa que le permita no depender de los precios dictados por NVIDIA y, al mismo tiempo, ofrecer un rendimiento más rápido y un consumo de energía más bajo en tareas de inferencia.
Los chips de IA dedicados que Meta ha comenzado a utilizar, como el chip de inferencia conocido como Artemis, están diseñados para optimizar el desempeño en tareas específicas. Actualmente están siendo utilizados para ofrecer recomendaciones, como anuncios y videos cortos en plataformas como Facebook e Instagram. Sin embargo, aún no han adoptado Artemis para propósitos de GenAI, y será crucial observar cómo se desarrollan las pruebas del nuevo chip de entrenamiento.
Si las pruebas del chip resultan exitosas, Meta podría beneficiarse de una significativa reducción de costos a largo plazo, lo que impactaría positivamente en sus márgenes. Sin embargo, los inversionistas deben tener en cuenta que el aumento de la producción de estos chips conllevaría costos significativos, lo que podría afectar sus márgenes en el corto y mediano plazo.
A pesar de estas innovaciones, Meta no se encuentra en la lista de acciones recomendadas por los mejores analistas del mercado, lo que sugiere un escepticismo sobre su rendimiento a corto plazo. Aunque actualmente tiene una calificación de Compra Moderada, analistas destacados están sugiriendo otras cinco acciones como mejores opciones de inversión. Esto resalta la necesidad de seguir de cerca los avances en la fase de prueba del chip de entrenamiento y su futura implementación.