社交媒體巨頭Meta正面臨着前所未有的AI基礎設施成本壓力，預計僅AI相關支出就將飆升至驚人的650億美元，整體年度總支出更是可能高達1190億美元!面對如此天文數字的賬單，這家科技巨頭終於坐不住了，毅然走上了自研AI芯片的道路，並已在這一領域取得了顯著進展。最新的報告顯示，Meta即將啓動小規模的自研芯片部署，這一舉動預示着，Meta將逐步擺脫對英偉達及其昂貴GPU的依賴，以此來降低訓練人工智能模型的鉅額成本。

Meta 並非一時衝動才做出自研芯片的決定，實際上，他們曾一度擱置了這個項目，箇中緣由或許與研發過程中的重重挑戰有關。但如今，Meta 的高管們似乎已經克服了這些障礙，並對自研芯片寄予厚望，他們期望這款芯片能在2026年開始投入使用，首先用於AI模型的訓練，隨後更將拓展應用至生成式AI產品，例如AI聊天機器人等。

芯片 科技 (3)

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

據路透社援引匿名消息人士的說法，Meta 這款自研AI芯片是一款專用的加速器，這意味着它的唯一使命就是高效處理與人工智能相關的各種繁重任務。 除了直接“硬剛”英偉達動輒“天價”的GPU採購成本，自研芯片還能顯著降低基礎設施的能耗。由於是爲特定AI任務量身打造，這款芯片在能效比上將遠超通用GPU，無疑將爲Meta節省一大筆電費開支。

據悉，臺積電將負責這款定製芯片的生產製造，但具體將採用哪種製程工藝，報告中並未明確提及。不過，有細節透露，Meta已經成功完成了這款AI芯片的首次流片（tape-out），這通常是一個耗資數百萬美元，且需要長達六個月才能完成的複雜過程。 即便如此，流片成功也並不意味着萬事大吉，芯片能否完全符合Meta的性能要求，仍然存在不確定性。一旦芯片未能達到預期，Meta就不得不投入更多時間和精力來排查問題、診斷故障，並可能需要再次進行流片，無疑將進一步增加研發成本。

此前，由於研發困難等原因，Meta 曾一度暫停自研AI芯片的計劃，但如今看來，他們已經成功跨越了這些障礙。Meta 高層期望自研芯片能在2026年開始發揮作用，其首要目標是用於訓練Meta自身的AI系統，之後再逐步應用於生成式AI產品，例如備受矚目的AI聊天機器人。 而英偉達，則依舊在享受着GPU銷量暴增帶來的紅利，Meta 仍然是其最賺錢的客戶之一，但隨着Meta自研芯片的推進，這種局面或許將在不久的將來迎來改變。