Meta首款定制AI芯片进入测试阶段，剑指英伟达垄断寻求技术突围

Meta自主研发AI芯片挑战英伟达，开启智能计算新时代

　　 3月11日消息，据路透社报道，社交媒体巨头Meta（拥有Facebook、Instagram和WhatsApp等平台）正在测试其自主研发的第一款用于训练人工智能系统的芯片。据两位知情人士透露，这一举措表明Meta正努力降低对外部供应商（比如英伟达）的依赖，并逐渐转向设计更多的定制化芯片。

　　 报道称，Meta已经开始小规模部署这款自研芯片，并计划如果测试顺利，将逐步提升产量以实现更大范围的应用。Meta推动开发内部芯片是其长远战略的一部分，旨在降低庞大的基础设施成本。这种策略不仅能够减少对外部供应商的依赖，还能在一定程度上提高技术自主性，从而更好地适应自身业务发展的需求。此外，这也反映了大型科技公司在面对日益增长的数据处理需求时，不断寻求更高效、更具成本效益解决方案的决心。

　　 据预测，据消息透露，预计到2025年，Meta公司的年度总支出将达到8277.36亿至8640.41亿元人民币，其中资本支出可能高达650亿美元，主要用于人工智能基础设施的建设。值得注意的是，Meta正在研发一款专为处理人工智能任务设计的新训练芯片。这款芯片与目前广泛使用的GPU相比，具有更高的能效，这意味着它在执行相同的人工智能任务时可能会消耗更少的电力，从而降低运营成本。这种技术上的突破不仅体现了Meta在人工智能领域的持续投入，也预示着未来计算硬件的发展方向。通过优化能源效率，Meta有望在保持甚至提升性能的同时，减少对环境的影响，这无疑是一个值得肯定的进步。

　　 此外，Meta公司近期宣布，他们正与全球领先的芯片制造商台积电合作，共同推进其定制化芯片的研发进程。这次测试部署是在Meta完成首款芯片的首次“流片”之后展开的。“流片”作为半导体设计过程中的关键步骤，意味着Meta的设计方案已经正式进入生产阶段。这一过程通常需要耗费数千万美元，并且耗时大约三到六个月。尽管如此，它并不保证测试一定会取得成功。如果测试未能达到预期效果，Meta将面临诊断问题并重新开始流片的挑战。 Meta与台积电的合作不仅展示了技术巨头如何依赖于专业制造伙伴来实现其雄心勃勃的技术目标，同时也揭示了芯片设计领域的高风险特性。这种对精密工艺的高度依赖，使得任何微小的失误都可能导致巨大的成本和时间损失。然而，通过与行业顶尖企业的合作，Meta展现了其致力于推动技术创新的决心和承诺。这也预示着未来科技企业之间的合作模式可能会更加紧密，以应对日益复杂的挑战。

　　 尽管Meta公司在过去几年中自研芯片计划遭遇了一些波折，甚至一度放弃了处于相似开发阶段的一款芯片，但他们仍然在持续推进这项工作。去年，Meta已经开始在其推荐系统中使用一款自主研发的推理芯片，用于支持Facebook和Instagram上的新闻推送中的人工智能系统。Meta的高管们表示，他们计划从2026年开始使用自主研发的芯片进行训练，即通过向人工智能系统输入大量数据来进行计算密集型的训练过程。 目前时间是2025年3月，Meta公司正稳步朝着这一目标前进。

　　 Meta 首席产品官克里斯・考克斯（Chris Cox）在上周的摩根士丹利科技、媒体和电信会议上表示：“我们正在研究如何为推荐系统进行训练，以及如何逐步思考生成式人工智能的训练和推理。”他将 Meta 的芯片开发工作形容为“从爬行到行走再到奔跑”的过程，但同时指出，第一代用于推荐系统的推理芯片取得了“巨大成功”。

　　 然而，之前，Meta曾因自主研发的推理芯片在小规模测试中遭遇挫折，因而暂时搁置了该项目，并于2022年转向英伟达采购了价值数十亿美元的GPU。自此以后，Meta持续作为英伟达的重要客户之一，购置了大量GPU来支持其模型训练工作，包括推荐系统、广告系统以及其Llama系列基础模型。这些GPU每日还服务于超过30亿使用Meta应用的用户，提供推理服务。

　　 今年，随着人工智能研究者对单纯依靠增加数据和计算资源来提升大型语言模型效果的有效性产生疑虑，GPU的价值受到了质疑。这种疑虑在1月底由中国初创企业DeepSeek发布的新型低成本模型的推出中得到了进一步加强。这些新模型更侧重于推理能力，而不是单纯的计算力，以此来提高效率。受此影响，全球人工智能股票市场出现了显著波动，英伟达的股价一度下滑了约20%，尽管之后大部分跌幅已收复，但由于贸易担忧等其他因素，近期股价再次走低。