Meta revela chip próprio para IA e busca diminuir dependência das GPUs da NVIDIA até 2027

A Meta revelou quatro novos chips próprios para inteligência artificial: MTIA 300, 400, 450 e 500, que começarão a operar até o final de 2027. Essa nova linha de processadores visa atender as duas principais demandas de infraestrutura de IA da empresa: treinar modelos de linguagem e realizar inferências em plataformas que contam com bilhões de usuários, como Instagram e Facebook. As informações técnicas foram divulgadas no blog oficial de IA da Meta em março de 2026.

O MTIA 300 já está em produção e utiliza uma arquitetura de chiplets. Ele integra motores de mensagens para otimizar tarefas de comunicação e mantém o processamento próximo à memória. Cada unidade de processamento é composta por dois núcleos RISC-V e um motor para operações de multiplicação de matrizes, fundamental para o treinamento de redes neurais. O chip já está responsável pelos sistemas de recomendação e ranqueamento que determinam o que os usuários veem em seus feeds.

O segundo chip da família, o MTIA 400, conhecido internamente como Iris, finalizou os testes de laboratório e está pronto para ser integrado aos data centers da Meta. Projetado para treinar algoritmos de recomendação, o Iris oferece um aumento de 400% no desempenho em operações FP8 e melhora a largura de banda de memória HBM em 51% em relação ao MTIA 300. Ele representa uma evolução, mantendo a compatibilidade com a infraestrutura existente.

Arke e Astrid chegam em 2027 com foco em inferência

Em relação ao futuro, a Meta está desenvolvendo os chips MTIA 450 e 500, denominados Arke e Astrid. A vice-presidente de engenharia da empresa confirmou que os dois projetos estão em andamento simultâneo, com o Arke planejado para entrar em operação no início de 2027, e o Astrid em seis meses depois.

O Arke tem um foco diferenciado: enquanto o Iris é voltado para treinamento, o MTIA 450 foi projetado para inferência, dobrando a largura de banda HBM do Iris e acelerando o processo de decodificação, onde um modelo de linguagem gera texto de forma incremental. Essa diferença é crucial em aplicações de grande escala, impactando diretamente nos custos operacionais e na velocidade de resposta.

Já o Astrid adota uma configuração modular com chiplets de cálculo 2×2, rodeados por pilhas de memória HBM e um chiplet SoC que gerencia a conectividade PCIe. Comparado ao Arke, o MTIA 500 apresenta um aumento de 80% na capacidade de memória e de 50% na largura de banda, além de incorporar dados personalizados para preservar a qualidade dos modelos sem aumentar os custos de fabricação.

A conta para sair da dependência da NVIDIA

Fabricar semicondutores próprios envolve custos fixos elevados e ciclos longos de produção: geralmente, desde o fechamento do design até a entrega final, o processo pode levar até dois anos. Esse investimento só vale a pena em larga escala, algo que a Meta alcança com mais de 3 bilhões de usuários ativos diários.

Recentemente, a Meta adquiriu a Rivos, uma startup de semicondutores que estava desenvolvendo sua própria GPU, com o objetivo de acelerar suas operações com silício personalizado. Antes, a empresa havia tentado adquirir a FuriosaAI, mas a negociação não foi concluída.

Apesar dos chips próprios a caminho, a Meta mantém contratos com NVIDIA e AMD, seguindo uma estratégia semelhante à da Microsoft, que combina hardware de terceiros para uso geral e chips internos para funções específicas. O investimento planejado para infraestrutura de IA em 2025 está entre 60 e 65 bilhões de dólares, com uma parte significativa reservada para GPUs externas até que os chips próprios possam assumir todas as funções necessárias.

O objetivo a longo prazo da série MTIA é desenvolver chips de treinamento que possam competir com as GPUs da NVIDIA. O cronograma até 2027 é um passo importante nessa direção, embora a equivalência com as GPUs H100 e Blackwell ainda não tenha uma previsão definida.