Meta adopte un rythme de lancement d'environ six mois pour ses générations de puces MTIA, soit un rythme nettement plus rapide que les cycles d'un an ou plus de l'industrie . La feuille de route complète pour 2026 et 2027 :
Meta indique avoir « accéléré le développement des MTIA » sur ces quatre générations en environ deux ans .
Iris est conçue pour les charges de travail d'inférence, pas pour l'apprentissage. Meta continue d'acheter des GPU Nvidia (par exemple, les familles H100/H200 et la prochaine génération Blackwell) et des GPU AMD pour les charges de travail d'apprentissage de l'IA, où la puissance de calcul parallèle brute est cruciale . Les puces MTIA maison sont destinées à compléter ces achats de GPU, pas à les remplacer immédiatement — en gérant la charge massive et croissante de l'inférence (classement, recommandations, service des modèles d'IA) à un coût moindre et avec une meilleure efficacité. La stratégie de Meta est de diversifier sa base de silicium, sans pour autant couper les ponts avec les fournisseurs de GPU.
« Meta Compute » est une initiative en deux volets :
Les prévisions de dépenses d'investissement de Meta pour 2026 ont été mises à jour :
| Période | Fourchette de Capex |
|---|---|
| Prévisions des résultats du T1 2026 | 115 à 135 milliards de dollars |
| Prévisions mises à jour le 1er juillet 2026 | 125 à 145 milliards de dollars |
Cette augmentation de 115-135 milliards à 125-145 milliards de dollars reflète « des prix plus élevés des composants cette année et, dans une moindre mesure, des coûts supplémentaires pour les centres de données afin de soutenir la croissance future » . À titre de comparaison, Meta a dépensé environ 72,2 milliards de dollars en capex en 2025
. La société de recherche SemiAnalysis prévoit que les capex de Meta pour 2027 seront « d'une ampleur choquante » — encore plus élevés qu'en 2026 — à mesure que la capacité des centres de données sous contrat continue d'être mise en service
.