Meta Platforms Inc Class A

英偉達

智通财经APP获悉，Meta Platforms(META.US)周三宣布，公司计划在2027年底前推出四代自研人工智能芯片，以支持其快速增长的AI计算需求，并减少对外部芯片供应商的依赖。这一计划也是Meta在激烈且成本高昂的人工智能竞赛中，推动硬件自研、降低长期成本的重要举措。

Meta表示，未来几年将陆续推出MTIA 300、MTIA 400、MTIA 450和MTIA 500四款芯片，属于其“Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)”系列。该系列芯片主要用于支持公司内部AI训练和推理任务。

其中，MTIA 300目前已进入量产阶段，主要用于内容排序和推荐系统的模型训练；MTIA 400(代号“Iris”)已经完成实验室测试，正逐步推进部署。更先进的MTIA 450和MTIA 500(分别代号“Arke”和“Astrid”)预计将在2027年实现大规模部署。

Meta工程副总裁Yee Jiun Song表示，这些产品正同步开发，其中MTIA 450预计将在2027年初推出，而MTIA 500则将在大约六个月后推出。

Song指出，AI发展速度远超预期，这也迫使芯片研发节奏不断加快。“即使只是过去两三个月，AI的发展速度已经让很多人感到震惊。芯片研发必须跟上这种工作负载的变化，因此我们不断审视路线图，确保开发最有价值的产品。”

近年来，Meta在AI领域投入巨大，以打造具有竞争力的大模型和AI产品，这也带来了前所未有的算力需求。目前，Meta仍大量采购外部芯片，包括来自英伟达(NVDA.US)和AMD(AMD.US)的AI加速器。公司近期宣布，与两家公司达成的AI硬件采购协议规模均达到数百亿美元级别。

与此同时，Meta也在加速自研芯片能力建设。去年，由于首席执行官扎克伯格对内部研发进展不满，公司曾尝试以8亿美元收购韩国AI芯片初创公司FuriosaAI，但该交易遭到拒绝。随后Meta转而收购总部位于加州圣克拉拉的芯片初创企业Rivos Inc.，并吸纳其400多名员工。

新增的人才资源帮助Meta的MTIA团队能够同时推进多个芯片项目。该团队主要致力于开发更高效的计算架构，以满足Meta内部需求，包括Instagram内容推荐系统、排序算法以及大规模生成式AI推理任务。

Meta高管表示，自研芯片能够针对公司特定应用进行优化，从而提升效率并降低成本。“我们并不是为通用市场设计芯片，因此不需要具备过多通用功能，”Song表示，“去掉不需要的功能可以显著降低成本。”

不过，芯片研发本身是一项高成本且周期较长的工程。从设计到交由第三方晶圆厂，通常是台积电(TSM.US)进行生产，往往需要数十亿美元投入并耗时多年。Song表示，Meta团队通常需要大约两年时间才能将一款芯片从设计推进到量产阶段。

与此同时，Meta的芯片战略仍面临挑战。媒体此前报道称，Meta已取消其最先进的一款AI训练芯片项目，代号“Olympus”，原因是设计难度过高，公司转而开发更为简化的版本。Meta方面未对该报道作出直接评论，仅表示公司会持续评估并调整其芯片路线图。

尽管如此，Meta仍坚持推进自研AI处理器的发展。公司首席财务官Susan Li近日在摩根士丹利主办的一场会议上表示，Meta仍希望最终开发出能够用于训练大型AI模型的处理器。