Meta自研AI芯片将于9月开始量产，剑指降低GPU成本

为降低GPU采购成本并应对史无前例的芯片短缺问题，Meta正按计划于9月启动最新一代自研AI专用芯片的量产工作。据路透社援引一份内部备忘录报道，至少有一款芯片已在约六周内顺利通过测试阶段。

在芯片研发上，Meta与博通合作负责设计，并委托台积电承担生产制造任务。与此同时，Meta还向三星采购内存，向闪迪采购存储设备，并从住友电工获取光纤设备。

今年3月，Meta正式披露了旗下Meta训练与推理加速器（MTIA）项目下的四款新芯片，其中部分芯片已投入使用或将于今年、明年陆续部署。Meta在芯片设计上采用模块化路线，以应对AI快速演进所带来的需求变化。

"每一代MTIA芯片都在上一代的基础上迭代升级，采用模块化小芯片架构，融入最新的AI工作负载洞察与硬件技术，并以更短的周期完成部署。"Meta在当时的公告中如此表述。

这些自研芯片有望帮助Meta减少对英伟达和AMD等芯片厂商的GPU依赖，但报道指出，Meta未来仍将持续向上述厂商采购。Meta计划将MTIA芯片用于训练排名与推荐算法模型、承载更广泛的AI工作负载，以及支撑其应用程序的推理任务。该公司自2023年起便已开始研发自有AI芯片。

为获取足够的算力支撑各类AI业务，Meta持续加大投入力度。今年4月，公司披露今年资本支出预计在1250亿至1450亿美元之间，其中大部分将用于AI相关领域。

Meta正在全球范围内积极布局数据中心与电力资源，斥资数百亿美元以确保训练和部署新一代Muse Spark系列AI模型所需的算力。据路透社援引上述备忘录报道，Meta计划今年部署7吉瓦算力，并在明年将这一规模翻倍。

此外，Meta去年与ARM签署协议，为推荐系统锁定算力资源；同时还与AMD达成数十亿美元合作，采购其Instinct GPU；并与亚马逊签订数十亿美元协议，将云计算巨头自研的CPU用于AI相关需求。

Meta并非唯一一家试图摆脱对英伟达高度依赖的公司。OpenAI上月联合博通推出了一款自研推理处理器；Anthropic据报也在考虑与三星合作开发自有芯片；亚马逊和谷歌均已推出各自用于AI训练与推理的自研芯片；此外还有大批初创企业正积极布局这一赛道，以满足急剧攀升的市场需求。

对此，Meta方面拒绝置评。

Q&A

Q1：Meta的MTIA芯片主要用来做什么？

A：Meta的MTIA（训练与推理加速器）芯片主要用于三个方向：一是训练排名与推荐算法模型，二是承载更广泛的AI工作负载，三是支撑其旗下应用程序的推理任务。采用模块化小芯片架构设计，每一代都在上一代基础上迭代升级，能够快速适应AI技术的演进需求。Meta自2023年起便开始研发自有AI芯片，此次新一代芯片计划于2025年9月正式量产。

Q2：Meta自研芯片和英伟达GPU是什么关系，会完全替代吗？

A：不会完全替代。Meta自研MTIA芯片的主要目的是降低对英伟达和AMD等外部GPU供应商的依赖，从而控制采购成本。但据路透社报道，Meta未来仍将持续向英伟达、AMD等厂商采购GPU。自研芯片更多是作为补充，用于特定场景（如推荐算法和推理任务），而非全面取代高性能GPU。

Q3：除了Meta，还有哪些科技公司在自研AI芯片？

A：目前多家科技巨头和初创企业都在布局自研AI芯片。OpenAI联合博通推出了自研推理处理器；Anthropic据报正考虑与三星合作开发专属芯片；亚马逊和谷歌均已拥有用于AI训练与推理的自研芯片产品线；此外，ARM也与Meta签署了算力合作协议。整个行业正掀起一股自研芯片浪潮，以应对英伟达GPU供应紧张、成本高企的问题。