Cómo limitar lo que Meta hace con sus datos
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Meta está desarrollando su primer procesador de entrenamiento de IA interno. Según Reuters, la compañía ha comenzado a realizar pruebas piloto de un pequeño lote de los nuevos chips de entrenamiento de IA y pedirá más si la fase de prueba produce resultados positivos. Cabe destacar que esta línea de procesadores actualmente está siendo fabricada por TSMC.
La decisión de Meta de desarrollar sus propios chips de IA también es parte de una estrategia a largo plazo para reducir su dependencia de proveedores externos, especialmente Nvidia, el fabricante líder mundial de unidades de procesamiento gráfico (GPU) utilizadas en tareas relacionadas con la IA. Según estimaciones preliminares, se espera que este proyecto cueste a Meta una inversión total de hasta 119 mil millones de dólares para fines de 2025, la mayoría de los cuales se utilizarán para construir infraestructura de IA.
El chip diseñado por Meta es esencialmente un acelerador de IA dedicado. Está optimizado para tareas relacionadas con IA más que para informática general. Una arquitectura tan dedicada podría hacer que el chip sea más eficiente energéticamente que las GPU utilizadas actualmente en el entrenamiento de IA.
Meta planeó inicialmente utilizar el chip en algoritmos de recomendación que determinan qué contenido aparece en Facebook e Instagram. El objetivo final de la empresa es ampliar el uso del chip para respaldar sus productos de inteligencia artificial generativa, como un chatbot de inteligencia artificial llamado Meta AI.
El viaje de Meta hacia el desarrollo de chips personalizados ha tenido resultados mixtos hasta ahora. La compañía previamente descartó un chip de inferencia interno después de una implementación piloto fallida y optó en cambio por comprar GPU Nvidia por valor de miles de millones de dólares. Sin embargo, el nuevo proyecto parece estar mostrando mejores resultados. Meta ahora ha superado el importante hito de "finalización del desarrollo".
Meta no es la única empresa de software que ha decidido desarrollar sus propios chips de IA para reducir su dependencia de terceros. OpenAI también está finalizando el diseño de su primer chip de entrenamiento de IA personalizado. Es probable que el nuevo chip cuente con una arquitectura de matriz sistólica junto con una memoria de gran ancho de banda, muy similar al último acelerador de inteligencia artificial de Nvidia. Esta arquitectura es conocida por su alto rendimiento y eficiencia en el manejo de cálculos densos y complejos.
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Esta serie incluye tres versiones: Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick y Llama 4 Behemoth.
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