消息称 Meta 首款自研 AI 训练芯片启动测试，意在摆脱对英伟达的依赖

IT之家 3 月 11 日报道，路透社消息称，社交网络巨头 Meta（其旗下包含 Facebook、Instagram 和 WhatsApp）正在试验自家研制的第一款训练人工智能的专用芯片。据知情人士透露，这一举动标志着 Meta 正在降低对外部芯片供应商（例如英伟达）的依赖，并积极发展更多定制化芯片的设计能力。

消息称，Meta 正在小范围内测试这种芯片，并计划在测试成功的情况下，扩大生产以实现大规模应用。开发自研芯片是 Meta 长期战略的一部分，其目标是在基础设施方面减少支出。

预测显示，Meta 在2025年的整体花费将处于1140亿至1190亿美元（IT之家备注：当前约8277.36亿至8640.41亿元人民币）之间，其中包括多达650亿美元的资本支出，大部分将投资于人工智能基础设施的建设。消息人士补充说，Meta 最新推出的训练芯片专为人工智能任务而设计，具有优于常用集成图形处理单元（GPU）的能效表现。

此外，Meta 正与台湾地区的芯片制造商台积电合作开发该芯片。该芯片的小规模测试是在完成首次流片后进行的，流片是芯片制造过程中的一个重要步骤，意味着初步设计已送入生产线。通常，流片的成本可高达数千万美元，并需花费三到六个月时间，而且并不总能保证成功。如果出现问题，Meta 将面临重新流片的挑战。

尽管 Meta 在过去几年间的自研芯片计划经历了一些挫折，甚至曾取消过一款类似的芯片项目，该公司依然在持续推进相关工作。去年，Meta 开始在其推荐算法中应用自家的推理芯片，助力 Facebook 和 Instagram 中的人工智能系统运行。Meta 高层表示，他们计划自2026年起使用这些自研芯片进行专门的训练，以“培训”人工智能系统处理复杂任务。

Meta 的首席产品官克里斯・考克斯（Chris Cox）在近期的摩根士丹利科技、媒体及电信会议上提到：“我们正在探索为推荐系统设计训练的方法，并仔细思考生成式人工智能的训练与推理。”他将 Meta 的芯片开发过程比喻为“从爬行动物到行走，再到奔跑”，同时指出第一代推理芯片在推荐系统中的表现“极为出色”。

不过，Meta 曾因先前一款自研推理芯片的小规模测试命运不佳而暂停项目，并于2022年转向英伟达采购了数十亿美元的GPU。此后，Meta 成为了英伟达的重要客户，买入了大量 GPU，以用于训练其推荐系统、广告系统及 Llama 基础模型系列。这些芯片同样为超过30亿的 Meta 应用用户提供推理支持。

今年，随着人工智能研究界对通过增强数据与算力来扩展大型语言模型的可能性产生怀疑，这些GPU的市场价值受到挑战。这种质疑在1月底由中国创业公司 DeepSeek 推出的新型低成本模型中进一步加剧，这些模型通过更高效利用推理而非计算能力来优化性能。在 DeepSeek 的影响下，全球 AI 股票市场波动显著，英伟达的股价一度下跌近20%，尽管其后大部分回升，但最近又因贸易忧虑等原因遭遇下滑。

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