Meta plant, einen neuen eigenen KI-Prozessor in der ersten Hälfte 2027 in Rechenzentren einzusetzen. Gleichzeitig soll die nächste klar benannte Generation, MTIA 500 alias Astrid, Ende 2027 folgen. Meta arbeitet dabei beim Design mit Broadcom und bei der Fertigung mit TSMC zusammen. Das Programm zielt auf kostengünstige KI-Inferenz im großen Maßstab – nicht auf einen sofortigen Abschied von NVIDIA- oder AMD-Hardware.
Metas gemeldete Chip-Roadmap für 2027
Die Roadmap umfasst laut der veröffentlichten Planung vier Generationen: MTIA 300, MTIA 400, MTIA 450 und MTIA 500. Die beiden zuletzt genannten Modelle sind derzeit am greifbarsten:
| Zeitpunkt | Entwicklung | Einordnung |
| 1. September 2026 | Zwölf Testchips trafen bei Meta von TSMC ein. | Beginn der Tests mit neuen Musterchips |
| Erste Hälfte 2027 | Ein neuer eigener KI-Prozessor soll in Rechenzentren eingesetzt werden. | Geplanter erster Einsatz einer neuen Generation |
| Ende 2027 | MTIA 500 alias Astrid soll in Rechenzentren kommen. | Geplanter Einsatz der nächsten Generation |
Die beiden Zeitpunkte für 2027 beschreiben unterschiedliche Chips oder Einsatzphasen. MTIA 450, Codename Arke, befand sich zum Zeitpunkt der Berichterstattung in der Erprobung.
Was MTIA 450 und MTIA 500 bedeuten
Meta entwickelt die MTIA-Reihe als eigene Beschleuniger für seine Rechenzentren. Broadcom unterstützt das Unternehmen beim Chipdesign, TSMC fertigt die Chips. Die Generationen setzen stark auf High-Bandwidth Memory (HBM), also besonders breit angebundenen Speicher, der große Datenmengen schnell zwischen Speicher und Recheneinheiten bewegen kann.
MTIA 450 alias Arke ist die Generation, die Meta derzeit testet. MTIA 500 alias Astrid ist als Nachfolger vorgesehen und soll Ende 2027 in Rechenzentren eingesetzt werden. Die Chips sind damit keine Produkte für PCs oder Smartphones, sondern Bausteine von Metas eigener Infrastruktur.
Warum Meta auf Inferenz-Chips setzt
Bei der Inferenz erzeugt ein bereits trainiertes KI-Modell Antworten oder Vorhersagen. Genau für diesen laufenden Betrieb entwickelt Meta seine „Arbeits-Chips“ für allgemeine Inferenz. Sie sollen typische KI-Anfragen effizient bearbeiten, statt auf extrem kurze Antwortzeiten in besonders zeitkritischen Anwendungen spezialisiert zu sein.
Der Grund ist schlicht die Größenordnung. Meta plant, innerhalb von zwölf Monaten eigene Chips mit einer Kapazität von mehr als 1 GW einzusetzen. Bei solchen Dimensionen zählt jede Verbesserung bei Kosten und Energieverbrauch. Meta gab außerdem an, dass ein dualer Chip für Training und Inferenz bei einer Bereitstellung im Gigawatt-Maßstab etwa 30 Prozent teurer ausfallen könnte. Das Unternehmen stellte das frühere Olympus-Projekt, das beide Aufgaben abdecken sollte, deshalb ein.
Tests, Modelle und Metas Effizienzversprechen
Die zwölf am 1. September 2026 eingetroffenen Chips liefen am ersten Testtag mit Modellen von Meta, DeepSeek und Alibaba. Die anfängliche Leistung lag dabei 2 bis 3 Prozent von Metas internen Simulationen entfernt.
Meta behauptet außerdem, seine Chips könnten effizienter arbeiten als die aktuell ausgelieferte NVIDIA-Hardware. Eine konkrete Vergleichszahl zu einem bestimmten NVIDIA-Modell nennt das Unternehmen nicht. Der 2- bis 3-Prozent-Wert bezieht sich auf den Abstand zu Metas Simulationen – nicht auf einen Vergleich mit NVIDIA.
Für 2027 plant Meta insgesamt 14 GW Recheninfrastruktur. Diese Zahl bezieht sich auf die gesamte geplante Computerinfrastruktur des Unternehmens und nicht allein auf MTIA 500 oder die übrigen MTIA-Chips.
Eigene Chips neben NVIDIA und AMD
Metas Eigenentwicklung ist als Ergänzung zu externen Beschleunigern angelegt. Das Unternehmen will weiterhin KI-Chips anderer Anbieter kaufen, darunter Hardware von NVIDIA und AMD. Die MTIA-Reihe soll damit einen Teil der Inferenzlast in Metas eigenen Rechenzentren übernehmen, während externe Beschleuniger weiterhin zum Infrastrukturmix gehören.
Der strategische Nutzen liegt also in mehr Auswahl bei der Hardware und in einer engeren Abstimmung zwischen Chip, Software und Rechenzentrum. Die geplanten MTIA-Generationen markieren diesen Kurswechsel – sie ersetzen den bisherigen Lieferantenmix aber nicht schlagartig.
