Meta Platforms擬在上半年部署新款自研Arke晶片,有望減少對輝達的依賴
Meta計劃於2027年上半年起在資料中心部署新一代自研AI晶片,旨在降低AI模型運作成本與能耗,並減少對輝達處理器的依賴。該晶片由Meta與博通合作設計,交由台積電製造,目前首批樣品已完成交付並通過初步測試。Meta已將戰略重心轉向專注於推論晶片以控制大規模部署成本,但同時表示將繼續大量採購輝達與AMD的GPU。

Tradingkey - Meta Platforms(META)計劃在 2027 年上半年開始將新一代自研 AI 晶片部署到資料中心,公司稱此舉有助於在運作 AI 模型時節省資金與能耗,並減少對輝達處理器的依賴。
據悉,Meta 早在 2023 年便公布自研 AI 晶片計畫,目前正在測試該系列第三代產品 MTIA 450,內部代號 Arke。下一代產品 MTIA 500(代號 Astrid)約一個月內完成設計工作,預計 2027 年底進入資料中心,Meta 計劃對這款晶片的部署範圍將比前幾代更廣。
Meta 工程副總裁 Yee Jiun Song 在接受採訪時表示,每一代產品在技術上都承擔了稍高一些的風險,但換來更好的效能,包括單位能耗與單位投入下的效能提升。據其介紹,晶片由 Meta 與博通合作設計,並由台積電負責製造。台積電已於 9 月 1 日交付首批 12 顆新晶片,實測效能與先前模擬結果的偏差在 2% 至 3% 以內,工程團隊當天即用這批晶片執行了 Meta 自有模型。初步測試未發現設計缺陷,但仍需數月調校與優化,晶圓廠一側的產能也在爬坡。
按能耗這項資料中心產業的核心衡量標準,Meta 承諾將在 12 個月內完成超過 1 吉瓦規模的自研晶片部署,此後「預計還會加快」。Song 同時指出,這項預測的前提是 AI 市場及相關需求不出現大幅下滑。
Meta 超級智慧實驗室正在參與晶片調校,向硬體團隊提供對未來 AI 模型及其推論階段需求的判斷。Song 稱,由於大量工程工作由 Meta 自行完成,自研晶片在執行自家 AI 模型時,效率可以高於「輝達當前出貨的任何產品」。
路線選擇上,Meta 先前規劃過代號 Olympus、可同時承擔訓練與推論任務的晶片,但該專案已被取消,轉而專注推論晶片。Song 表示,當部署規模擴大到數吉瓦級別時,成本變得非常關鍵,一款兼顧訓練與推論的晶片若貴出約 30%,在大規模部署下「完全無法接受」。Meta 仍將繼續大量採購輝達和 AMD 的 GPU。
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