Meta自研AI芯片明年部署，宣称能效成本优于英伟达

据媒体报道，Meta计划于明年上半年开始在数据中心部署一款全新的自研AI芯片。该公司表示，在处理AI模型时，这款处理器在能效与成本效益方面均将优于英伟达当前的产品。

这款代号为MTIA 450（内部代号Arke）的芯片目前正处于测试阶段。台积电已于9月1日向Meta交付了12颗样品，早期测试结果与Meta模拟预测的数据误差仅为2%至3%。在首次测试中，团队在该处理器上运行了Meta自有模型，以及来自DeepSeek和阿里巴巴集团的模型。

该系列第四款芯片MTIA 500（内部代号Astrid）预计将在约一个月内完成设计，并于2027年底进入数据中心。据报道，Astrid的大规模推广范围将广于Arke。

Meta工程副总裁Yee Jiun Song表示：“每一代产品在技术上承担的风险稍大一些，但能带来更好的性能。”他指出，这涵盖了能耗和成本效率的提升。Meta承诺，在任何12个月的时间窗口内，投入使用的此类芯片总功率将超过1吉瓦，且部署速度有望进一步加快。

这些芯片主要针对日常推理工作负载，即在模型训练完成后执行推理任务，并非旨在竞争对响应时间要求近乎即时的细分市场。Meta正与博通合作进行芯片设计，并与台积电合作制造。

成本考量塑造了该芯片项目的方向。Meta此前曾致力于开发一款代号为Olympus的芯片，旨在同时覆盖AI开发的训练和推理阶段，目标发布时间为2028或2029年。出于成本控制考虑，该项目已被取消，以便公司专注于仅用于推理的设计。

Song表示：“当你开始积累吉瓦级的容量时，你确实非常关心成本。”他补充道，兼具训练和推理功能的芯片可能贵30%，在那个规模下这一差距“完全不可接受”。

Meta扩大了与博通在定制AI芯片方面的合作伙伴关系，期限延伸至2029年，涵盖多个MTIA世代，并以承诺部署超过1吉瓦的计算能力作为交易基础。两家公司在芯片设计、封装和网络方面展开协作。

此外，Meta已于9月开始生产其内部代号Iris的自研AI芯片。这是MTIA系列中的另一款芯片，旨在补充而非取代Meta从英伟达和AMD购买的GPU。Meta最早于2023年宣布开发自有AI芯片计划，该系列较早的一款芯片MTIA 300已在运行Meta的排名和推荐系统。