
“Tenemos una brecha significativa en nuestras herramientas, flujos de trabajo y procesos cuando se trata de desarrollar para IA”, escribe Santosh Janardhan, jefe de infraestructura del gigante tecnológico estadounidense, en un memorando interno de septiembre de 2022 obtenido por Reuters.
“Tenemos que invertir mucho aquí”. Requiere un cambio fundamental en la infraestructura física y el software.
Meta lleva años lidiando con este tema. Pero los esfuerzos están plagados de quiebras, mala suerte y fallas que le cuestan a la empresa miles de millones. Meta ya está bajo presión debido a las altas pérdidas relacionadas con el desarrollo de Metaversum, un mundo virtual en 3D, y está desalojando a alrededor de una cuarta parte de la fuerza laboral. Según los expertos, el jefe de la empresa, Mark Zuckerberg, convocó a la alta dirección para una reunión de crisis de cinco horas en septiembre de 2022.
Al mismo tiempo, continúa la exageración sobre la IA provocada por el holding OpenAI de Microsoft con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre pasado. Este programa puede simular interacciones humanas o crear textos completos basados en unas pocas palabras clave. Microsoft incorpora esta tecnología en numerosos productos. Lo mismo se aplica a Google con su rival ChatGPT “Bard”.
FALTA DE EQUIPO DE HARDWARE
Los expertos citan las opciones de hardware como la razón principal del retraso de Meta en IA. Hasta el año pasado, la empresa utilizaba computadoras basadas en procesadores de PC (CPU) para este propósito. Estos son menos adecuados que los chips de tarjetas gráficas (GPU) para aplicaciones de IA que requieren rastrear grandes conjuntos de datos. Estos últimos están diseñados para el procesamiento simultáneo de numerosos comandos.
Meta había intentado previamente desarrollar un procesador especial. Según información privilegiada, el proyecto se abandonó en 2021 debido al bajo rendimiento. En cambio, Meta ordenó GPU por valor de varios miles de millones de dólares al líder del mercado mundial NVidia en 2022.
Debido a que estos procesadores de gráficos requieren más energía y producen más calor, Meta comenzó a actualizar sus centros de datos, pero se detuvo poco después. Al mismo tiempo, la empresa inició un nuevo experimento con un chip especial de IA que había desarrollado ella misma. Según los expertos, debería estar listo para su uso en 2025.
En el proceso, la división de inteligencia artificial de Meta desgastó a varios gerentes e ingenieros senior, como se puede ver en sus perfiles en la red de carreras de LinkedIn y en el memorando de Janardhan. La compañía se negó a comentar sobre estos temas. Janardhan y otros meta managers tampoco concedieron entrevistas.
El ir y venir de la IA impulsó el gasto de la empresa en 2022. En algunos trimestres superaron los ocho mil millones de dólares cada uno, casi el doble que el año anterior.
PRIORIDADES INCORRECTAS
Hasta ahora, Meta tampoco ha tenido mucho que mostrar para el software. La compañía está lanzando la base de datos LLaMa, que sirve como base para la IA generativa y se dice que requiere una potencia informática significativamente menor que la competencia. A esto se une el software SAM, que puede identificar objetos individuales dentro de una imagen o video. La directora financiera de Meta, Susan Li, admitió en febrero que su empresa usa IA principalmente para optimizar la publicidad en línea para noticias y videos cortos. La IA generativa a la ChatGPT se ha descuidado durante mucho tiempo.
Esto cambió con el estreno de ChatGPT y el aumento del interés de los inversores en el tema. El trabajo de un equipo de IA generativa recién formado, que según Zuckerberg le dará un nuevo impulso al esfuerzo, aún se encuentra en sus primeras etapas, dicen otros expertos del meta. Actualmente se está desarrollando un software básico, que luego se puede adaptar para diversas aplicaciones. Andrew Bosworth, jefe de tecnología del grupo, promete un producto basado en IA generativa para el año en curso.
Al cotizar en el NASDAQ, la acción de Meta subió temporalmente un 1,95 por ciento a $ 211,61.
– por Katie Paul y Krystal Hu y Stephen Nellis y Anna Tong
(Reuters)
El apalancamiento debe estar entre 2 y 20
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