Il chip AI interno di Meta 'Iris' (MTIA 400) entrerà in produzione a settembre 2026, con un ritmo di rilascio di sei mesi per quattro generazioni di chip MTIA fino al 2027. Il chip è progettato per carichi di inferenza e si affianca—senza sostituirli—agli acquisti di GPU da Nvidia e AMD per l'addestramento AI.

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Meta sta accelerando la sua spinta per ridurre la dipendenza da fornitori esterni di chip con un nuovo acceleratore AI interno dal nome in codice "Iris", parte di una roadmap aggressiva di quattro generazioni che copre appena due anni. Ecco cosa si sa, cosa è in programma e cosa significa tutto questo.
"Iris" è il nome in codice interno del MTIA 400, la terza generazione della famiglia Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) di Meta. È un chip per data center progettato principalmente per inferenza — eseguire modelli AI già addestrati — piuttosto che addestrarli da zero . Il chip è uno dei quattro successivi (MTIA 300, 400, 450 e 500) che Meta sta implementando per gestire raccomandazioni, ranking, AI generativa e carichi di lavoro AI generici su scala massiccia
.
Meta prevede di avviare la produzione del chip Iris a settembre 2026, secondo un memo interno visionato da Reuters. Il memo afferma che il bug-testing è stato completato, aprendo la strada alla produzione .
Meta sta perseguendo una cadenza di rilascio di circa sei mesi per le sue generazioni di chip MTIA — significativamente più rapida del tipico ritmo industriale di un anno o più . La roadmap completa per il 2026 e il 2027:
Meta afferma di aver "accelerato lo sviluppo MTIA" in queste quattro generazioni in circa due anni .
La cifra di 14 GW per il 2027 dal memo interno è l'obiettivo più attuale e ambizioso .
Iris è progettato per carichi di inferenza, non per addestramento. Meta continua ad acquistare GPU Nvidia (ad esempio, le famiglie H100/H200 e la prossima Blackwell) e GPU AMD per carichi di addestramento AI, dove la potenza di calcolo parallela grezza è fondamentale . I chip MTIA interni sono destinati a integrare piuttosto che sostituire immediatamente quegli acquisti di GPU — gestendo il carico di inferenza massiccio e crescente (ranking, raccomandazioni, servizio di modelli AI) a costi inferiori e maggiore efficienza. La strategia di Meta è diversificare la propria base di silicio, non tagliare completamente i fornitori di GPU.
"Meta Compute" è un'iniziativa in due parti:
I piani sono ancora in fase di sviluppo e la strategia non è ancora finalizzata .
La previsione di Capex di Meta per il 2026 è stata aggiornata:
| Periodo | Intervallo Capex |
|---|---|
| Previsione utili Q1 2026 | 115 – 135 miliardi di dollari |
| Previsione aggiornata al 1° luglio 2026 | 125 – 145 miliardi di dollari |
L'aumento da 115-135 miliardi a 125-145 miliardi di dollari riflette "prezzi dei componenti più alti quest'anno e, in misura minore, costi aggiuntivi dei data center per sostenere la crescita futura" . Per confronto, Meta ha speso circa 72,2 miliardi di dollari in Capex nel 2025
. La società di ricerca SemiAnalysis prevede che il Capex 2027 di Meta sarà "sconvolgentemente grande" — ancora più alto del 2026 — poiché la capacità contrattata dei data center continua a diventare operativa
.
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Il chip AI interno di Meta 'Iris' (MTIA 400) entrerà in produzione a settembre 2026, con un ritmo di rilascio di sei mesi per quattro generazioni di chip MTIA fino al 2027.
Il chip AI interno di Meta 'Iris' (MTIA 400) entrerà in produzione a settembre 2026, con un ritmo di rilascio di sei mesi per quattro generazioni di chip MTIA fino al 2027. Il chip è progettato per carichi di inferenza e si affianca—senza sostituirli—agli acquisti di GPU da Nvidia e AMD per l'addestramento AI.
La nuova iniziativa cloud Meta Compute potrebbe vendere capacità di calcolo AI in eccesso a clienti esterni, facendo salire le azioni Meta del 9% il giorno dell'annuncio.