Meta 坚持自研 AI 芯片，定制之路挑战重重

Meta Platforms 首席财务官 Susan Li 周三表示，公司希望开发能够训练人工智能模型的定制硅芯片，这标志着该公司扩大了其内部芯片项目的雄心，尽管公司最近刚刚取消了其最先进的训练处理器项目。

Li 在摩根士丹利科技、媒体与电信会议上发言时，阐述了 Meta 的意图——不仅将其专有的 Meta 训练和推理加速器（MTIA）芯片用于排序和推荐工作负载，最终还要将定制芯片应用于 AI 模型训练。

定制芯片之路坎坷

就在几天前，The Information 报道称，Meta 由于设计和制造方面的挑战，已经放弃了其最先进的 AI 训练芯片，代号为 Olympus。该公司此前也曾放弃另一款名为 Iris 的训练芯片版本，这是 Meta 第二次中止 AI 训练芯片项目。

The Information 的内部消息人士透露，Meta 管理层认为 Olympus 项目风险过高，担心该芯片的软件无法达到英伟达解决方案的稳定性，且其复杂的设计可能会阻碍大规模生产。“考虑到开发延迟或重新设计的风险，内部对于我们能否打造出一款性能匹敌英伟达的芯片存在很多质疑，”Meta 芯片部门的一位人士向该媒体表示。

通过外部合作伙伴进行对冲

Meta 已经积极行动，在其内部研发工作重新调整之际，从外部供应商处获取芯片。该公司最近宣布与 AMD 达成 6 千兆瓦的战略合作伙伴关系，涉及为 Meta 工作负载量身定制的半定制 GPU，并单独签署了一份多年协议，使用谷歌的张量处理单元。Meta 还承诺根据多代协议部署数百万块英伟达芯片。

该公司目前使用 MTIA 芯片进行推理任务，为 Facebook 和 Instagram 上的推荐系统提供支持。李在 Meta 2025 年第四季度财报电话会议上表示，公司计划将定制芯片扩展到排序和推荐的训练工作负载。Meta 2026 年的资本支出预计为 1,150 亿至 1,350 亿美元，其中大部分将用于 AI 基础设施。

Meta 最新的表态表明，尽管实现目标的路径仍不确定，但公司并未放弃构建自有训练硬件的长期目标。