编者按：在人工智能浪潮席卷全球的当下，芯片已成为科技巨头角逐的核心战场。meta（原Facebook）近日重磅发布四款自研芯片路线图，直指AI推理与训练需求，引发行业高度关注。这不仅标志着meta在硬件自主化道路上迈出关键一步，更揭示了其应对AI算力爆炸性增长的深层战略布局。从依赖英伟达、AMD等外部供应商，到逐步构建自主芯片体系，meta正试图在能耗、成本与性能之间找到最佳平衡点，以支撑其庞大的社交帝国与AI野心。这场“芯片自研运动”将如何重塑AI基础设施格局？让我们一同解读meta的硬核突围之路。
旧金山，3月11日消息：meta Platforms周三公布了四款新型自研芯片的路线图，该公司正随着数据中心的快速扩张而自主制造这些芯片。
与Alphabet和微软等许多大型科技公司一样，meta除了采购英伟达和超微半导体制造的现成产品外，还投入巨资组建了一个能够自主设计芯片的团队。
制造专为处理meta所需的特定类型数据计算而设计的芯片，可以带来能耗更低、成本更优的设计方案。
这些新芯片是公司“meta训练与推理加速器”项目的一部分。其中首款新型芯片名为MTIA 300，目前已投入使用，为公司的排名和推荐系统提供动力。另外三款芯片将于今年和2027年陆续推出。最后两款芯片MTIA 450和500，专为执行“推理”过程而设计——即驱动ChatGPT等应用程序的AI模型响应用户查询和请求的过程。
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“我们看到推理需求目前正在爆炸式增长，这也是我们当前关注的焦点，”meta工程副总裁Yee Jiun Song在一次采访中表示。
meta在推理芯片方面已取得一些成功，但其长期追求的、能够构建驱动AI应用程序的大型模型的生成式AI训练芯片，则一直面临挑战。
从MTIA 400开始——公司表示该芯片正朝着在其数据中心使用的方向迈进——meta围绕这些芯片设计了一整套系统。该系统大约相当于几个服务器机架的大小，并包含一种液冷版本。
Song表示，公司计划以每六个月为间隔发布新芯片，因为它正在快速扩张用于运行Instagram和Facebook等应用程序的数据中心数量。
“这就是我们基础设施建设速度的现实情况，”Song说。
该公司在一月份表示，预计今年资本支出将在1150亿至1350亿美元之间。
meta与博通公司签约，协助完成设计中的某些环节，不过Song未具体说明涉及哪些芯片。该公司使用台积电来制造这些处理器。
今年二月，meta与英伟达和AMD签署了巨额协议，购买了价值数百亿美元的芯片。
