不只靠辉达！Meta加速AI晶片布局 2027年前部署四代自研晶片
社群媒体巨头 Meta(META-US)周三 (11 日) 公布自研人工智慧 (AI) 晶片发展蓝图，计画在 2027 年前推出四代自家 AI 晶片，以支援快速成长的人工智慧运算需求，同时降低对外部晶片供应商的依赖。
Meta 表示，未来数年将陆续部署 MTIA 300、MTIA 400、MTIA 450 与 MTIA 500 四款晶片，这些产品隶属于 Meta Training and Inference Accelerator(MTIA) 计画，主要用于处理公司庞大的 AI 运算工作，包括内容推荐、排序系统以及生成式 AI 服务。
目前 MTIA 300 已投入生产，主要用于 Instagram 与 Facebook 的内容推荐与排序模型训练；MTIA 400(代号 Iris)则已完成实验室测试，正準备导入资料中心。至于 MTIA 450 与 MTIA 500(代号 Arke 与 Astrid)预计将于 2027 年大规模部署，两款晶片主要锁定 AI 推论 (Inference) 工作，也就是 AI 模型完成训练后，在实际应用中生成文字或影像回应的运算需求。
Meta 工程副总裁 Yee Jiun Song 表示，随着 AI 应用需求急速成长，尤其是推论运算需求大幅增加，公司正加快晶片开发节奏。Meta 目前计画以约六个月的节奏推出新晶片，以配合资料中心快速扩张的步伐。
AI 运算需求暴增 Meta 加速自研晶片随着 AI 竞赛持续升温，Meta 正大幅增加人工智慧基础设施投资。公司今年预估资本支出将达 1150 亿至 1350 亿美元，主要用于扩建资料中心与购置 AI 硬体设备。
虽然 Meta 积极发展自家晶片，但仍是全球最大的 AI GPU 採购商之一。公司近来与辉达 (NVDA-US) 与超微 (AMD-US) 达成总额数百亿美元的晶片採购协议，确保未来数年可取得足够 AI 算力。
Meta 表示，採取双轨策略：一方面持续採购辉达与超微等业界标準晶片，另一方面发展自研晶片以支援更具针对性的运算任务。由于自家平台的运算需求高度专门化，客製化晶片可以删除不必要功能，进一步降低能耗与成本。
这些晶片由台积电 (TSM-US)(2330-TW) 负责代工製造，Meta 并与博通 (AVGO-US) 合作部分晶片设计工作。Yee Jiun Song 指出，从晶片设计到量产通常需要约两年时间，因此公司需要持续提前规画产品路线。
自研 AI 晶片仍面临技术与成本挑战儘管 Meta 已在 AI 推论晶片方面取得一定成果，但在训练大型生成式 AI 模型的晶片开发上仍面临挑战。外媒先前报导，Meta 曾取消一款代号Olympus的 AI 训练晶片计画，原因是设计过于複杂。
Meta 财务长 Susan Li 稍早表示，公司仍希望未来能推出可用于训练 AI 模型的处理器，但相关开发仍在持续调整中。
此外，晶片开发成本极高。将设计完成的晶片送往第三方晶圆厂量产往往需要数十亿美元投资，并且只有在大规模部署与高使用率下才能真正降低整体运算成本。
Meta 指出，自研晶片并非为一般市场设计，而是针对自家应用需求量身打造。透过客製化架构，公司希望在 AI 竞赛中兼顾效能与成本效率，同时确保未来 AI 基础设施能支撑快速成长的服务需求。