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Meta começará a fabricar seus próprios chips de IA em setembro de 2026 para reduzir dependência de Nvidia

A Meta planeja começar a fabricar seu próprio chip de inteligência artificial em setembro de 2026, de acordo com Reuters citando um memorando interno da empresa. O movimento faz parte de uma estratégia para aumentar a potência de computação para 14 gigawatts até 2027 e reduzir a dependência de chips Nvidia.

Processado por IA de 3DNews AI; editado por Hamidun News
Meta começará a fabricar seus próprios chips de IA em setembro de 2026 para reduzir dependência de Nvidia
Fonte: 3DNews AI. Colagem: Hamidun News.
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Meta Platforms (reconhecida como uma organização extremista, atividade proibida na Rússia) espera começar a produção de seu próprio chip para sistemas de inteligência artificial já em setembro de 2026 — de acordo com Reuters citando um memorando interno da empresa.

Por que Meta precisa de seus próprios chips

A empresa foi quase inteiramente dependente dos processadores gráficos da Nvidia para treinar e executar seus modelos de IA — assim como a maioria dos principais atores tecnológicos. Desenvolver seu próprio chip deve reduzir essa dependência e dar à Meta maior controle sobre o custo e disponibilidade de poder de computação, que permanece o principal gargalo para toda a indústria de IA. A empresa apresentou seus primeiros chips na linha MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) em 2023, mas os utilizou principalmente para tarefas de inferência em vez de treinar modelos verdadeiramente grandes.

  • Está planejado que a produção de seu próprio chip comece em setembro de 2026
  • Objetivo — reduzir a dependência de chips da Nvidia
  • A empresa pretende aumentar o poder de computação para 14 GW até 2027
  • Fonte de informação — um memorando interno da Meta que Reuters conheceu

Quanto poder de computação Meta precisa

14 gigawatts de poder de computação que a empresa espera ter no próximo ano é ordens de magnitude mais do que o que a maioria dos centros de dados existentes consome: para comparação, um gigawatt pode fornecer eletricidade para centenas de milhares de casas. Tal escala é explicada pelo fato de que Meta continua investindo em treinar modelos cada vez maiores da família Llama e em infraestrutura para seus próprios produtos de IA dentro do Facebook (rede social proibida na Rússia) e Instagram (serviço proibido na Rússia). O crescente consumo de energia dos centros de dados de empresas de IA já é notável além da indústria de tecnologia: construir nova capacidade requer não apenas chips, mas também contratos de longo prazo para fornecimento de eletricidade, incluindo acordos com usinas nucleares e a gás.

Por que isso é uma questão estratégica para toda a indústria

A demanda por chips Nvidia supera tão vastamente a oferta que grandes compradores ficaram na fila por entregas por anos e são forçados a aceitar os preços definidos pela própria Nvidia — a empresa se tornou essencialmente o principal gargalo para toda a indústria de IA. O surgimento de chips proprietários de grandes clientes não remove completamente a Nvidia do mercado: treinar os maiores modelos ainda requer GPUs de primeira linha, e desenvolvimentos proprietários muitas vezes cobrem tarefas mais estreitas como inferência — ou seja, respostas diretas do modelo para consultas de usuários, que são executadas bilhões de vezes por dia e são mais baratas em hardware especializado.

O que isso significa

Chips de IA proprietários permitem que grandes empresas de tecnologia sejam menos dependentes da Nvidia e sua política de preços: Google já seguiu um caminho similar com chips TPU e Amazon com chips Trainium, e a entrada da Meta neste mercado intensifica ainda mais a competição por fornecimentos de componentes e capacidade de centros de dados. Para Nvidia, é um sinal de que até seus maiores clientes buscam diversificar fornecedores de computação, e para o mercado como um todo — que a corrida por silício de IA proprietário está se tornando norma para todos os gigantes da indústria, não uma exceção.

ZK
Hamidun News
Notícias de AI sem ruído. Seleção editorial diária de mais de 50 fontes. Produto de Zhemal Khamidun, Head of AI na Alpina Digital.

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