Meta sta sviluppando una nuova generazione di chip IA proprietari per i propri data center. La roadmap prevede l’impiego di un nuovo processore nella prima metà del 2027, mentre MTIA 500, nome in codice Astrid, dovrebbe entrare nei data center alla fine dello stesso anno. Nel frattempo, Meta sta testando MTIA 450, nome in codice Arke, con Broadcom coinvolta nella progettazione e TSMC nella produzione.
La roadmap dei chip IA di Meta
La strategia riguarda l’infrastruttura interna di Meta, non un prodotto destinato alla vendita al pubblico. L’obiettivo è costruire acceleratori specializzati per eseguire modelli di intelligenza artificiale su larga scala, riducendo il costo e il consumo energetico dell’inferenza: la fase in cui un modello già addestrato genera risposte o previsioni.
| Periodo | Sviluppo previsto | Ambito |
| 1° settembre 2026 | 12 chip di prova sono arrivati a Meta da TSMC | Avvio dei test sul nuovo hardware |
| Prima metà del 2027 | Meta prevede di iniziare a distribuire un nuovo processore nei data center | Infrastruttura interna per l’inferenza |
| Fine 2027 | MTIA 500, nome in codice Astrid, dovrebbe entrare nei data center | Generazione successiva della piattaforma MTIA |
La sequenza comprende anche MTIA 300 e MTIA 400, insieme alle generazioni MTIA 450 e MTIA 500. Il progetto procede quindi per tappe, invece di puntare su un singolo chip universale capace di coprire ogni carico di lavoro.
MTIA 450 e MTIA 500: cosa cambia
MTIA 450/Arke è attualmente in fase di test. I primi 12 esemplari prodotti da TSMC sono arrivati a Meta il 1° settembre 2026. Durante la prima giornata di prove, Meta ha eseguito modelli propri e modelli di DeepSeek e Alibaba.
Il successore MTIA 500/Astrid è atteso nei data center alla fine del 2027. La piattaforma è progettata con un uso intenso di memoria HBM, cioè memoria ad alta larghezza di banda, utile per alimentare rapidamente i calcoli dei modelli IA.
Broadcom collabora con Meta alla progettazione dei chip, mentre TSMC si occupa della produzione. È una divisione dei compiti ormai centrale per i grandi progetti di silicio personalizzato: Meta definisce l’architettura e l’utilizzo nei propri sistemi, mentre partner specializzati contribuiscono al design e alla fabbricazione.
Perché Meta punta sull’inferenza
I chip MTIA sono pensati come processori “tuttofare” per l’inferenza generica, non come acceleratori destinati ai carichi con risposta ultrarapida. In pratica, Meta vuole gestire in modo efficiente il lavoro continuo dei suoi servizi IA, dove anche piccoli risparmi per singola richiesta possono diventare rilevanti quando il sistema opera su una scala enorme.
Questa scelta ha influenzato anche il progetto Olympus, che Meta aveva concepito per gestire sia l’addestramento sia l’inferenza. Il progetto è stato cancellato in parte perché un chip capace di svolgere entrambi i compiti avrebbe potuto costare circa il 30% in più quando distribuito su una scala di gigawatt.
La logica è semplice: un processore specializzato può rinunciare a una parte della flessibilità in cambio di costi più controllabili per un compito ripetuto miliardi di volte. Non è una scorciatoia magica — è una scelta d’architettura legata al modo in cui Meta utilizza i propri data center.
Test, capacità e promessa di maggiore efficienza
Meta ha impegnato più di 1 GW di questi chip su un periodo di 12 mesi e prevede di accelerarne la distribuzione in seguito, a condizione che la domanda di IA non crolli. Questo valore riguarda la capacità destinata ai chip personalizzati; non coincide con la capacità complessiva dell’infrastruttura informatica di Meta.
Per il 2027 Meta punta infatti a 14 GW di infrastruttura informatica complessiva, rispetto ai 7 GW previsti per il 2026. Sono due grandezze con ambiti diversi: la prima riguarda il programma dei chip personalizzati, la seconda l’intera espansione dei sistemi di calcolo dell’azienda.
Il primo risultato riportato sui chip arrivati a settembre colloca le prestazioni entro il 2–3% rispetto alle simulazioni interne di Meta. Questo confronto misura la distanza tra il prototipo e le previsioni dell’azienda. Meta sostiene inoltre che i propri chip possano essere più efficienti dell’hardware NVIDIA attualmente in commercio, ma la roadmap non porta un confronto numerico con un modello NVIDIA specifico.
Perciò il punto interessante, oggi, è la scala del programma e non un record prestazionale già dimostrato: Meta sta preparando una piattaforma interna, la sta testando su modelli diversi e ha collegato il progetto a una distribuzione superiore a 1 GW.
Un complemento agli acceleratori esterni
Meta non sta descrivendo MTIA come l’unico tipo di hardware nei propri data center. La strategia illustrata per il programma prevede la prosecuzione degli acquisti di acceleratori esterni, inclusi quelli di NVIDIA e AMD, mentre i chip proprietari coprono una parte dei carichi di inferenza.
Questo rende il progetto più simile a un portafoglio di acceleratori che a una sostituzione immediata. Meta può usare il silicio interno per i carichi più adatti alla propria architettura e continuare a ricorrere a piattaforme esterne dove servono flessibilità, disponibilità o altre caratteristiche di sistema.
