<p>Meta 正通過自研芯片戰略，應對 AI 軍備競賽中持續攀升的成本壓力，同時保持對英偉達及 AMD 的大規模採購，以平衡技術自主與供應鏈穩定。</p>
<p>3 月 11 日，據彭博報道，<strong>Meta 計劃在 2027 年底前部署四款新一代自研 AI 芯片</strong>，以應對其快速擴張的 AI 計算需求。目前，最新一代芯片已投入內容排序與推薦系統的訓練任務；第二款芯片完成實驗室測試，正推進部署；另有兩款芯片定於 2027 年批量上線。</p>
<p>儘管自研芯片有助於降低對外部供應商的依賴並壓縮長期成本，但<strong>Meta 並未削減對外採購規模</strong>。該公司近期分別與英偉達和 AMD 簽署價值數百億美元的採購協議，鎖定未來數年數吉瓦級的 AI 算力產能，形成&#34;自研 + 外採&#34;雙軌並行的供給體系。</p>
<h2 id="5a54aeff">四代芯片路線圖清晰，部署節奏緊湊</h2>
<p>Meta 週三披露的自研 AI 芯片路線圖顯示，四款產品正並行推進。其中，<strong>MTIA 300 已進入量產階段，主要用於內容排序與推薦系統的訓練任務；MTIA 400（代號 Iris）完成實驗室測試，即將進入部署流程。</strong></p>
<p>後續兩款芯片定於 2027 年大規模部署：代號 Arke 的 MTIA 450 預計年初上線，代號 Astrid 的 MTIA 500 則推遲約六個月推出。</p>
<p>Meta 工程副總裁宋怡俊（Yee Jiun Song）表示：“過去兩三個月，AI 的發展速度令所有人瞠目結舌。芯片項目必須跟上工作負載的演進，我們正在持續審視路線圖，以確保所開發的產品具備最高的實用價值。”</p>
<h2 id="c8236e89">專用替代通用，以效率換成本</h2>
<p>Meta 自研芯片團隊 “Meta 訓練與推理加速器”（MTIA）專注於為公司內部需求構建定製化計算架構，應用場景涵蓋 Instagram 內容排序與推薦系統，以及大規模生成式 AI 推理任務。</p>
<p>宋怡俊闡釋了定製芯片的成本邏輯：“由於不面向通用市場，我們可以裁剪不必要的功能模塊，將省去的部分直接轉化為成本優勢。我們的芯片無需面面俱到，這讓我們有空間真正實現降本。”</p>
<p>這一策略折射出 Meta 的雙軌佈局：<strong>一方面繼續從英偉達、AMD 等夥伴採購傳統 GPU，以支持大規模通用 AI 訓練；另一方面持續投資定製芯片，專攻更貼近 Meta 平台特性的專項任務，在算力自主與成本控制之間尋求平衡。</strong></p>
<h2 id="f2778ee1">收購擴軍，補齊芯片人才缺口</h2>
<p>推動 Meta 芯片路線圖落地的關鍵，在於其近期大幅擴充的自研芯片團隊。據彭博報道，去年 Meta 首席執行官馬克·扎克伯格對公司內部進展不滿，曾試圖以 8 億美元收購韓國芯片初創公司 FuriosaAI，但遭到對方拒絕。</p>
<p>此後，Meta 轉而收購總部位於加州聖克拉拉的初創公司 Rivos Inc.，並<strong>一舉引進逾 400 名員工，大幅充實了 MTIA 團隊的研發力量，使其得以同時推進多個芯片項目並行開發。</strong></p>
<h2 id="amd">外採規模不減，英偉達與 AMD 訂單鎖定多年產能</h2>
<p>儘管自研芯片步伐加快，Meta 在外部採購上的投入力度並未削減。該公司近期與英偉達和 AMD 分別簽署的採購協議，總價值均達數百億美元量級，已為 Meta 鎖定未來數年的大規模 GPU 算力供應。</p>
<p>這一定位折射出 Meta 的芯片戰略邏輯：並非以自研替代外採，而是以自研補位外採無法高效覆蓋的專項場景。在 AI 基礎設施投入持續加碼的背景下，Meta 試圖在控制長期成本與保持算力靈活性之間尋求平衡，以應對快速演進的 AI 工作負載需求。</p>

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<p>Meta 正加速自研芯片佈局，計劃在 2027 年底前推出四款 AI 芯片，覆蓋內容推薦與生成式 AI 推理等場景。最新款 MTIA 300 已量產，MTIA 400 即將部署，另兩款定於 2027 年上線。與此同時，Meta 仍與英偉達、AMD 簽署數百億美元採購協議，形成 “自研 + 外採” 雙軌並行的算力供給體系，在控制成本的同時保持供應鏈彈性。</p>

- Meta 計劃在 2027 年底前推出四款自研 AI 芯片，以滿足快速增長的 AI 計算需求。  
- 儘管加快自研，Meta 仍與英偉達、AMD 簽署數百億美元訂單保障算力供應。  
- 自研芯片將專注於特定任務，以實現成本優勢，推動技術自主與供應鏈穩定。

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Meta 自研芯片產品線擴張：2027 年底前推四款新品，強化算力自主