Meta Platforms Inc Class A

英偉達

智通財經APP獲悉，據知情人士透露，Meta Platforms(META.US)在內部研發AI芯片過程中遭遇挑戰，已放棄使用其最先進的芯片方案，轉而採用設計更簡化的版本。上週，由於芯片設計環節出現技術困難，該公司正式終止了正在研發的最先進AI模型訓練芯片項目。報道還指出，Meta已於上週向人工智能基礎設施部門員工同步了這一技術路線調整的最新計劃。

Meta放棄自研芯片的決定，揭示了各公司在試圖設計能與市場霸主英偉達(NVDA.US)抗衡的AI芯片時，所面臨的普遍困境。

Meta此次芯片路線圖調整緊隨其與AMD(AMD.US)、英偉達及Alphabet旗下谷歌(GOOGL.US)達成新合作之後。據報道，該公司已簽署價值數十億美元的協議向谷歌租賃AI芯片。

本週早些時候，AMD宣佈與Meta合作部署高達6吉瓦的AMD Instinct芯片，爲其下一代AI基礎設施提供算力支持。此外，Meta本月初還與英偉達達成"跨代際"戰略合作，承諾在其數據中心大規模部署英偉達芯片。

Meta自主研發的AI芯片隸屬於其Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)項目體系。該舉措核心目標在於通過垂直整合芯片設計能力降低長期運營成本，並強化對數據中心基礎設施的自主可控性。

對此，Meta發言人明確表示："我們持續投入構建多元化的芯片供應組合以匹配業務需求，其中推進MTIA產品線是重要戰略方向。今年內，我們將披露更多關於該產品線的研發進展與落地計劃。"

據報道，Meta已棄用其第二代訓練芯片中代號爲Iris的版本，隨後啓動研發的更先進訓練芯片Olympus項目也已終止。

一位參與Meta芯片研發的內部人士透露，公司內部對開發能與英偉達芯片性能匹敵的計劃普遍持謹慎態度，主要擔憂在於項目存在延期或需要重新設計的風險。該人士指出，相關報告顯示，這類芯片的研發需要組建大規模工程師團隊，負責芯片設計、調試及功耗控制等關鍵環節。若無法有效解決功耗問題，這些自研芯片在與英偉達成熟產品的對比中可能不具備投入使用的價值。

Iris訓練芯片採用單指令多數據(SIMD)計算架構。該架構對硬件工程師而言設計門檻較低，但軟件工程師在訓練AI模型時面臨顯著編程挑戰。據報告披露，Olympus採用與英偉達AI芯片同源的單指令多線程(SIMT)架構——這種架構雖便於軟件工程師編程，卻對硬件設計提出更高技術要求。

英偉達推廣的SIMT架構因具備更高靈活性，更適配現代AI模型訓練需求，已獲多家科技公司青睞。Meta原計劃最早於2026年第四季度完成Olympus芯片設計。但報道補充說明，新芯片從初步研發到量產通常還需九個月甚至更長時間，這意味着實際量產時間可能進一步延後。

Olympus中負責AI計算的核心部件——圖形處理器(GPU)——原計劃採用去年被Meta收購的芯片初創公司Rivos的設計方案。據報道，Rivos曾宣稱其GPU能夠高效運行英偉達的CUDA軟件代碼——該代碼是當前訓練和運行AI模型的主流軟件框架。

報道還指出，Meta最初計劃利用Olympus構建大型服務器集羣，但公司高管認爲，在急於與OpenAI和谷歌展開競爭的關鍵時期，這一舉措可能對訓練新模型構成潛在風險。

具體而言，這些芯片配套的訓練軟件在穩定性上本就無法與英偉達產品相媲美，加之Olympus的複雜設計可能進一步阻礙其大規模量產。因此，Meta當前計劃繼續採用其他廠商生產的訓練芯片，因其配套軟件更爲成熟可靠，能夠更好地支撐AI模型訓練需求。