O adágio diz: “seu arbitragem é minha oportunidade”, e pode ser usado para resumir o impulso da Meta em construir um chip interno para tarefas de treinamento de IA. A Reuters relata que a empresa recentemente começou uma pequena implantação dos chips após construí-los com sucesso em um teste com a TSMC de Taiwan (desculpe, Intel). A Meta já está usando seus chips para inferência ou personalização de conteúdo para usuários específicos após o modelo de IA já ter sido desenvolvido e treinado. Ela quer usá-los para treinar modelos até 2026.
O impulso para desenvolver chips internos faz parte de um plano de longo prazo da Meta para reduzir seus enormes custos de infraestrutura, enquanto a empresa faz apostas caras em ferramentas de IA para impulsionar o crescimento.
A Meta, que também possui Instagram e WhatsApp, previu despesas totais de 2025 entre $114 bilhões e $119 bilhões, incluindo até $65 bilhões em despesas de capital, impulsionadas principalmente por gastos em infraestrutura de IA.
Uma das fontes disse que o novo chip de treinamento da Meta é um acelerador dedicado, o que significa que é projetado para lidar apenas com tarefas específicas de IA. Isso pode torná-lo mais eficiente em termos de energia do que as unidades de processamento gráfico (GPUs) integradas geralmente usadas para cargas de trabalho de IA.
Mesmo que as aplicações de consumo de IA generativa, como chatbots, acabem sendo uma bolha superestimada, a Meta pode implantar a tecnologia para melhorar recomendações de conteúdo e segmentação de anúncios. A vasta maioria da receita da Meta vem da publicidade, e até pequenas melhorias nas capacidades de segmentação podem gerar bilhões de dólares em nova receita à medida que os anunciantes veem melhores resultados.
Apesar de alguns fracassos e resultados medíocres da divisão Reality Labs, a Meta conseguiu construir equipes de hardware fortes ao longo dos anos e teve algum sucesso com seus óculos de IA Ray-Ban. No entanto, executivos alertaram as equipes internamente que seus esforços em hardware ainda não tiveram o impacto transformador que esperam. Os headsets de VR da Meta vendem na casa das baixas milhões anualmente. O CEO Mark Zuckerberg há muito busca desenvolver suas próprias plataformas de hardware para reduzir sua dependência da Apple e do Google.
Grandes empresas de tecnologia pagaram bilhões de dólares à Nvidia desde 2022 para estocar suas GPUs muito procuradas, que se tornaram o padrão da indústria para processamento de IA. Embora a empresa tenha alguns concorrentes, como a AMD, a Nvidia tem sido elogiada por oferecer não apenas os chips, mas também o kit de ferramentas de software CUDA para desenvolver aplicações de IA neles.
No final do ano passado, a Nvidia relatou que quase 50% de sua receita em um trimestre veio de apenas quatro empresas. Todas essas empresas buscaram construir chips para eliminar o intermediário e reduzir custos, e podem esperar muitos anos por um retorno. Há apenas tanto tempo que os investidores tolerarão gastos pesados antes de exigir que a Meta mostre que isso está valendo a pena. A Amazon tem seus próprios chips Inferentia, enquanto o Google vem desenvolvendo as Unidades de Processamento Tensor (TPUs) há anos.
A concentração da Nvidia em apenas alguns clientes que estão construindo seus próprios processadores, juntamente com o surgimento de modelos de IA eficientes como o DeepSeek da China, levantaram algumas preocupações sobre se a Nvidia pode manter seu crescimento para sempre, embora o CEO Jensen Huang tenha dito que está otimista de que os provedores de data center gastarão $1 trilhão nos próximos cinco anos construindo infraestrutura, o que pode permitir que sua empresa continue a crescer até a década de 2030. E, claro, a maioria das empresas não será capaz de desenvolver chips como a Meta pode.