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title: "Meta 與博通的 AI 芯片交易：從依賴英偉達到轉變，而不是取代"
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description: "Meta Platforms Inc. 和 Broadcom Inc. 已經合作開發定製的人工智能芯片，以減少對 NVIDIA 和 AMD GPU 的依賴。此次合作旨在優化人工智能操作，重點關注 Meta 應用程序的推理任務。該協議包括初步部署超過 1 吉瓦的計算能力，Meta 計劃到 2026 年在人工智能基礎設施上投資 1150 億至 1350 億美元。儘管發生了這一轉變，Meta 仍將繼續使用 NVIDIA GPU，因為它們在性能和軟件生態系統方面的優勢。這一合作反映了行業向專業化人工智能基礎設施的更廣泛趨勢，多個芯片製造商滿足不同的需求"
datetime: "2026-04-20T16:03:32.000Z"
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# Meta 與博通的 AI 芯片交易：從依賴英偉達到轉變，而不是取代

超大規模雲計算公司一直在尋求替代昂貴且供應受限的 NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA) 和 Advanced Micro Devices Inc (NASDAQ: AMD) 的圖形處理單元 (GPU)，以滿足數據中心的需求。

Meta Platforms Inc. (NASDAQ: META) 和 Broadcom Inc. (NASDAQ: AVGO) 之間的近期合作旨在解決這一問題，這是大型科技公司利用人工智能 (AI) 技術的又一努力。在擴展協議下，Broadcom 將開發幾代 AI 芯片，以滿足 Meta 平台的需求，直到 2029 年。

然而，從 2026 年 4 月 14 日的合作伙伴關係公告 中可以明顯得出結論，這一舉措旨在減少對 NVIDIA 的依賴。除此之外，它還代表了 AI 技術開發、融資和效率提升的根本變化。

## 關鍵要點

-   大型科技公司正在通過構建定製的 AI 芯片來積極減少對第三方 GPU 的依賴，但 NVIDIA 在高端訓練工作負載中仍然佔據核心地位。
-   Meta 與 Broadcom 的合作專注於優化重複的 AI 任務，包括推薦和信息流，在這些領域效率和成本節約至關重要。
-   超大規模雲計算公司正在將工作負載分散到 NVIDIA、Broadcom 和其他公司之間，創造了一個多層市場，使多個芯片製造商能夠同時增長。

## 交易的理由

Meta 的目標是優化其 AI 操作中最昂貴的部分。AI 基礎設施成本高昂，單靠第三方 GPU 是不可持續的。

與 Broadcom 的合作使 Meta 能夠設計針對其自身工作負載優化的應用特定集成電路，特別是推理任務，如排名、信息流和聊天機器人響應。

這很重要，因為推理正迅速成為 AI 中的主導工作負載。訓練大型模型仍然至關重要，但一旦部署，這些模型必須實時服務於數十億用户。定製芯片可以比通用 GPU 更高效、更低成本地執行這些重複任務。

## 交易實際涵蓋的內容

這筆交易涉及超過 1 吉瓦的計算能力的 初步部署，是 Meta 更大規模 AI 硬件推動的一部分。該公司預計在 2026 年僅在 AI 基礎設施上的資本支出將達到 1150 億至 1350 億美元。

該合作建立在 Broadcom 的 XPU 平台之上，該平台旨在創建定製的 AI 加速器。Broadcom 將與 Meta 在芯片設計、先進封裝和網絡方面合作，以幫助構建一個大規模實時 AI 體驗的計算基礎。

具體而言，Meta 訓練和推理加速器 (MTIA) 針對大規模推理和推薦進行了優化，為 Meta 所有應用和服務提供 AI 支持。它專門用於內容排名、推薦帖子和廣告，以及在 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 上運行其不斷增長的生成 AI 模型。

## 為什麼這對 NVIDIA 不是直接威脅

儘管 Meta 在定製芯片方面有所努力，但其實現更好長期可擴展性和避免外部 GPU 供應鏈限制帶來的價格波動溢價的目標仍然需要持續投資於 NVIDIA 硬件。

例如，Meta 承諾部署 6 吉瓦的 AMD GPU 和 數百萬個 NVIDIA 芯片。這是因為其 GPU 由於性能、軟件生態系統和開發者採用率仍然是行業標準。

NVIDIA 難以被取代的原因有三個：

1\. **訓練仍然是 GPU 的任務**

專用硬件在集中和重複操作中表現最佳。訓練下一代 AI 模型需要多功能性、高內存帶寬和複雜的軟件支持，這些都是 NVIDIA 的強項。

2\. **CUDA 和軟件鎖定**

NVIDIA 的 CUDA 生態系統是一個主要的競爭優勢。開發者圍繞它構建 AI 系統，這提高了轉換成本。

3\. **規模需求激增**

對 AI 技術的投資不是固定的。預計超大規模雲計算公司在 2026 年僅在 AI 基礎設施上的投資將超過 6000 億美元。

## 行業的廣泛轉變

Meta 與 Broadcom 的交易揭示了 AI 基礎設施正在向雲計算演變，多個專用組件協同工作。這一趨勢在整個行業中已經顯現。谷歌長期以來依賴張量處理單元，亞馬遜 (AMZN:NASDAQ) 使用 Trainium，甚至 OpenAI 也探索了定製芯片以減少對 NVIDIA 的依賴。

近期的交易，包括涉及定製硅的大規模合作伙伴關係，表明公司正在多樣化，而不是圍繞單一供應商進行整合。

本月早些時候，Broadcom 還與 Alphabet 的谷歌 (NASDAQ: GOOG) 和 Anthropic 簽署了協議，以開發下一代定製 AI 處理器，確認其作為前沿 AI 硅的主導獨立設計和封裝合作伙伴的角色。

目前，超大規模雲計算公司前往 NVIDIA 尋求領先的訓練能力，並向 Broadcom 尋求針對特定推理工作負載優化的定製芯片，已成為一種模式。這使得 Broadcom 在下一階段的人工智能基礎設施建設中成為關鍵受益者，這一階段更關注的是以儘可能低廉和高效的方式將人工智能部署到數十億用户身上，而不是訓練前沿模型。

## 這對投資者意味着什麼

在前沿模型訓練中，NVIDIA 的主導地位短期內不太可能受到挑戰。但定製硅的崛起將在長期內減少其可用市場，尤其是在推理方面。Meta 每消耗一吉瓦的 MTIA 芯片，NVIDIA 的市場就減少一吉瓦。

當前的地緣政治和市場波動對 Broadcom 和 Meta 造成了壓力，目前它們的前瞻性市盈率分別為 34 倍和 22 倍。這兩家公司都已從各自的高點回落，這為希望在不支付溢價的情況下接觸定製硅趨勢的投資者提供了機會。

## 總結

Meta 與 Broadcom 的合作表明，人工智能基礎設施正在成熟為一個多層次的生態系統。

Broadcom 正在成為超大規模雲計算公司的領先定製芯片合作伙伴，同時也與 Google 和 Anthropic 達成了協議，而 Meta 則繼續購買 NVIDIA 和 AMD 的 GPU 用於模型訓練。

儘管這一合作減少了其對第三方硬件在高容量、重複工作負載上的依賴，但 NVIDIA 仍然在最苛刻的工作負載和創新週期中發揮着重要作用。

_圖片來源：Meta 新聞發佈_

**_Benzinga 免責聲明：本文來自一位未付費的外部貢獻者。它不代表 Benzinga 的報道，並且未經過內容或準確性編輯。_**

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