TL;DR:

• Meta arrancará en septiembre la fabricación de Iris, el chip de inteligencia artificial que diseña en casa, de acuerdo con un memo interno revisado por Reuters.
• La compañía planea pasar de 7 gigavatios de cómputo desplegados en 2026 a 14 gigavatios en 2027, con un gasto en infraestructura de IA de hasta 145,000 millones de dólares solo este año.
• Ni la fecha ni la meta salieron de un anuncio público. Meta declinó comentar.

Meta empezará a fabricar en septiembre su propio chip de inteligencia artificial, bautizado Iris, y planea llevar su capacidad de cómputo a 14 gigavatios en 2027, según un memo interno que revisó la agencia Reuters y que se dio a conocer este jueves 9 de julio de 2026. El procesador pertenece al programa de silicio que la empresa desarrolla internamente y superó su fase de pruebas de bugs en unas seis semanas, sin fallas mayores. Broadcom participa en el diseño y Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) se encargará de fabricarlo. El objetivo es concreto: recortar la factura de cómputo y soltar amarras de Nvidia y AMD, sus dos grandes proveedores de GPU. Meta declinó comentar sobre el documento.

MTIA (Meta Training and Inference Accelerators) es la familia de chips propios con la que la compañía quiere ejecutar la inteligencia artificial que ordena los feeds de Facebook e Instagram. En marzo presentó cuatro generaciones de golpe: MTIA 300, 400, 450 y 500. Bloomberg identificó entonces al MTIA 400 como Iris; el 450 y el 500 llevan los nombres internos Arke y Astrid. El 300 ya está en producción y se ocupa de los sistemas de clasificación y recomendación.

Esa cadencia de un chip nuevo cada seis meses hasta 2027 es agresiva para una industria acostumbrada a ciclos de un año o más. Yee Jiun Song, vicepresidente de ingeniería de Meta, lo explicó en marzo con una frase que resume la lógica: sus chips "no necesitan ser de propósito general", dijo a Bloomberg, porque Meta no fabrica para el mercado abierto. Quitar lo que sobra abarata la pieza.

Seis semanas de pruebas para un programa que llevaba años tropezando

El dato que más pesa del memo no es la fecha, sino la velocidad. Las pruebas de Iris tomaron seis semanas y no arrojaron problemas serios, un ritmo que contrasta con la historia del área: Reuters describe un esfuerzo interno que llevaba tropezando desde su arranque, hace más de media década.

Y ese historial existe. En febrero, The Information reportó que Meta había guardado en el cajón a Olympus, su chip más ambicioso, el que debía entrenar modelos grandes, por dudas internas sobre su diseño y su rentabilidad. Antes de eso, la compañía intentó comprar a la surcoreana FuriosaAI, que rechazó una oferta de 800 millones de dólares; el plan B fue adquirir la startup Rivos junto con más de 400 de sus empleados, según reportó Bloomberg. La CFO Susan Li declaró en marzo que Meta sigue apuntando a procesadores capaces de entrenar sus modelos.

Mientras tanto, comprar GPU ajenas tampoco ha salido gratis.

"Ha sido una tarea muy pesada, y nos ha costado tiempo."

Así describe el memo lo que implica adoptar las GPU más recientes en una empresa del tamaño de Meta. Es una confesión poco común en un documento interno, y explica por qué el silicio propio dejó de ser un experimento de laboratorio.

Los 14 gigavatios tienen forma de centro de datos

Un gigavatio es una abstracción hasta que se le pone un edificio enfrente. El martes 8 de julio, Meta anunció oficialmente el arranque de obras de su primer centro de datos en Canadá, en Sturgeon County, Alberta: 1 gigavatio de capacidad optimizada para IA, una inversión de más de 13,000 millones de dólares canadienses, unos 3,000 obreros en el pico de construcción y más de 300 empleos operativos. Es la instalación número 33 de su flota global.

Con esa vara, los 14 gigavatios del memo equivalen a catorce proyectos de ese tamaño. Meta prevé desplegar 7 gigavatios durante 2026 y duplicar la cifra el año siguiente, con un gasto en infraestructura de IA que llega hasta los 145,000 millones de dólares este año, una tajada considerable de los más de 700,000 millones que la gran industria tecnológica tiene proyectado desembolsar.

Para sostener ese ritmo, el memo detalla acuerdos de suministro de largo plazo que hasta ahora no se conocían:

• Samsung Electronics le venderá los chips de memoria.
• Sandisk aportará el almacenamiento flash.
• Sumitomo Electric surtirá el equipo de fibra óptica.

Ninguna de las tres confirmó nada. Sandisk declinó comentar; Samsung y Sumitomo no respondieron antes del cierre del reporte.

El costo de ese despliegue ya no se paga solo en dólares. Una encuesta de Gallup levantada del 2 al 18 de marzo entre 1,000 adultos estadounidenses y publicada el 13 de mayo encontró que el 71% se opone a que construyan un centro de datos de IA cerca de su casa, casi la mitad de forma tajante. La misma medición registró un 53% de rechazo a una planta nuclear vecina. Hoy, en Estados Unidos, un rack de servidores asusta más que un reactor.

Lo que Meta todavía no ha confirmado en público

Conviene marcar la línea. Iris llega para complementar a las GPU de Nvidia y AMD, no para reemplazarlas: Meta sigue siendo uno de los mayores compradores de tarjetas gráficas del planeta, mantiene su alianza con Broadcom hasta 2029 y firmó con AMD por hasta 6 gigavatios de aceleradores Instinct. The Next Web apuntó además que Meta no ha publicado ninguna cifra pública que coincida con el encuadre del memo, y que se desconoce cuánto de ese salto vendrá de chips propios y cuánto de metros cuadrados nuevos de centro de datos.

Queda otra frontera abierta: entrenar modelos de frontera sigue siendo territorio de Nvidia y de su software CUDA. Los MTIA se han concentrado en inferencia, la tarea diaria de responder, clasificar y recomendar. Ahí es donde Meta puede ahorrar de verdad, y ahí es donde cada punto porcentual que migre a silicio propio deja de convertirse en factura para Nvidia.

Para el lector hispanohablante el efecto llega por dos vías. Una es el producto: la inferencia barata es lo que permite que Meta AI y las recomendaciones de Instagram sigan sin costo para el usuario. La otra es el riesgo: toda la fabricación depende de TSMC, en Taiwán, y ese cuello de botella no se resuelve con un memo.

Los chips se anuncian en documentos internos. Los gigavatios se negocian en cabildos, con vecinos que ya saben cuánto pesa un centro de datos en su recibo de luz.

Fuentes: 1, 2, 3