Meta开始小规模测试其自主设计的AI训练芯片，旨在处理AI工作负载，并由台积电负责制造。此举被视为Meta在降低对英伟达等硬件供应商依赖方面迈出的关键一步。虽然Meta此前有定制AI芯片的经验，但仅限于运行模型，而非训练模型。自研AI训练芯片对Meta具有重大战略和财务意义，尤其是在其预计今年资本支出将达到650亿美元，且大部分用于购买英伟达GPU的情况下。成功自研芯片将显著降低成本，并提升公司AI战略的灵活性与成本优势。

🚀Meta开始小规模部署测试其自主设计的AI训练芯片，该芯片专为处理AI工作负载而设计，由台积电负责制造，计划在初步测试成功后扩大生产规模。

💰Meta预计今年的资本支出将达到650亿美元，其中大部分将用于购买英伟达的GPU。自研AI训练芯片如果成功，将显著降低成本，对Meta而言是巨大的财务胜利。

🔗Meta此举反映了科技巨头对自研AI硬件能力的普遍追求。在当前英伟达GPU供不应求的市场环境下，拥有独立研发能力可以有效降低供应链风险，同时为公司AI战略提供更大的灵活性与成本优势。

来源：华尔街见闻

Meta Platforms (META.US) 正积极测试自主研发的AI训练芯片，在降低对 英伟达 (NVDA.US) 等硬件供应商依赖方面迈出关键一步。

据路透社11日报道，Meta已开始小规模部署测试其自主设计的AI训练芯片，该芯片专为处理AI工作负载而设计，由 台积电 (TSM.US) 负责制造，计划在初步测试成功后扩大生产规模。

值得注意的是，Meta此前已有部署定制AI芯片的经验，但那些芯片仅用于运行模型，而非训练模型。报道称，Meta过去多次芯片设计项目因未能达到内部预期而被取消或缩减规模，此次新项目能否取得成功仍面临挑战。

对Meta而言，自研AI训练芯片具有重大战略和财务意义。据悉，Meta此前预计今年的资本支出将达到650亿美元，其中大部分将用于购买英伟达的GPU。

这意味着，如果Meta能够通过转向自研芯片减少哪怕一小部分成本，对这家社交媒体巨头而言都将是巨大的财务胜利。

Meta此举也反映了科技巨头对自研AI硬件能力的普遍追求。在当前英伟达GPU供不应求的市场环境下，拥有独立研发能力可以有效降低供应链风险，同时为公司AI战略提供更大的灵活性与成本优势。

编辑/jayden