知情人士：臉書已開始測試自家的AI晶片　希望降低依賴輝達

路透社報導，2名知情人士表示，臉書的母公司Meta已經開始在測試自家設計的人工智慧（AI）運算晶片，希望降低對輝達（Nvidia）晶片的依賴。

報導說，這家全球最大的社群媒體公司已經開始小規模部署這款晶片，並計劃在測試成功後擴大生產，以供大規模應用。

推動內部晶片開發是Meta長期計劃的一部分，目的是降低龐大的基礎設施成本，該公司正大舉投資昂貴的AI技術來推動增長。

同時也擁有Instagram（IG）和WhatsApp的Meta預測，2025年總支出將介於1140億至1190億美元之間，其中約650億美元（約2.14兆台幣）的資本支出主要用來採購建設AI機房。

其中一位消息人士表示，Meta的新訓練晶片是一款專門的加速器，僅設計來處理AI相關任務。這使其比目前主流使用的輝達圖形處理晶片 (GPU) 更具功耗效能優勢。

該人士補充，Meta是交給台積電合作代工生產這款晶片。

另一消息人士透露，這款晶片的測試部署是Meta完成首次「流片」（tape-out）成功之後。流片是晶片開發的一個關鍵成功指標，是把原始晶片設計送入晶片廠進行測試生產。

典型的流片過程成本高達數千萬美元，需時約三至六個月，且測試不一定成功。如果失敗，Meta需檢討、檢查問題，重新進行流片。

這款晶片是該公司「Meta 訓練與推理加速器 (MTIA)」系列的最新產品。該計劃起步不順，過去幾年曾在類似的開發階段放棄晶片。

然而，Meta去年開始使用MTIA晶片進行推理運算，即用戶與AI系統互動時執行的計算過程。該晶片應用於臉書和IＧ的推薦系統，以決定哪些內容出現在用戶的動態消息中。

Meta高層表示，他們希望在2026年前開始使用自主研發的晶片來訓練AI模型，擔負重任。

與推理晶片類似，訓練晶片的目標是先用於社群網站內容推薦系統，之後再擴展至訓練生成式AI 產品，如聊天機器人Meta AI。

Meta曾因自研推理晶片在小規模測試中失敗，而中止該計劃，並在2022年轉向訂購數十億美元的輝達GPU。

此後，Meta一直是輝達最大的客戶之一，裝設大量GPU訓練其 AI 模型，包括推薦系統、廣告系統及Llama基礎模型系列。此外，這些GPU也用於每天為超過30億用戶提供AI推理服務。

然而，今年AI 研究人員越來越懷疑，單純透過增加數據和算力來擴展大型語言模型 (LLM)， 是否仍能帶來重大突破。

這些質疑在1月底中國新創公司 DeepSeek 推出低成本 AI 模型後進一步加深。DeepSeek 的模型主要透過更有效率的推理運算來優化計算資源，與當前主流靠餵資料的模型策略不同。