3月5日消息，雖然近期有傳聞稱，Meta將放棄自研人工智能（AI）訓練芯片，但是據彭博社最新報道，Meta公司正在加速其AI基礎設施的擴展，其中包括開發自家定制的芯片，以訓練未來的AI模型。

Meta公司首席財務官財Susan Li近日在摩根士丹利主辦的技術會議上表示，Meta最近與頂級芯片廠商達成了重大交易，但對于自研芯片的雄心不斷增強，包括開發可以訓練未來AI模型的處理器的計劃。

Susan Li指出：“我們的一些工作負載確實非常適合我們的自研芯片。……排名和推薦工作負載一直是我們關注的地方，也是我們需要大規模推出定制芯片的地方。但我們預計并希望隨著時間的推移，我們會擴大這一應用范圍，包括最終訓練AI模型。”

資料顯示，Meta 的第一代AI芯片 MTIA v1 在經過三年的開發后于 2023 年初發布，該芯片基于 RISC-V 構建，并采用臺積電 7nm 工藝制造。其內部采用 8×8 的處理單元矩陣，每個處理單元配備兩個 RSIC-V CPU 核心，其中一個核心帶有向量數學擴展。這些核心集成了 128MB 的片上 SRAM，并支持 128GB 的 LPDDR5 內存。

2024年，Meta發布了第二代AI芯片 MTIA v2，制程工藝升級到了5nm。并且配備更多處理核心，片內存儲（on-chip memory）也翻倍到了256MB（MTIA v1 僅有128MB），off-chip LPDDR5也提高到了128GB（MTIA v1 為 64GB），主頻也從800MHz上升到了1.35GHz，當然功耗也增加到了90W（MTIA v1 為 25W）。

但是，Meta第三代AI芯片至今卻遲遲未推出。近期，根據Meta內部從事芯片研發工作的人士爆料稱，該公司在已經放棄了其新一代AI芯片的一個版本，該芯片內部代號為“Iris”。隨后，Meta開始研發一款代號為“Olympus”的更先進的AI訓練芯片，但現在可能也將放棄該項目。

該內部人士表示，由于存在延期或需要重新設計的風險，公司內部對開發性能與英偉達芯片相媲美的計劃持懷疑態度。據報道，該人士稱，這項工作需要一支龐大的工程師團隊來設計和調試芯片，并確保其功耗不會過高，否則與英偉達的產品相比，這些芯片將失去競爭力。

Iris 的訓練芯片基于一種名為單指令多數據流 (SIMD) 的計算方法。SIMD 通常更容易讓硬件工程師設計，但對于軟件工程師來說，在訓練 AI 模型時進行編程則較為困難。報告指出，Olympus 采用的計算方法與英偉達 AI 芯片所用的類似：單指令多線程 (SIMT)，這種方法通常更容易讓軟件工程師進行編程，但對于硬件工程師來說設計則較為困難。很多科技公司都青睞這種由英偉達的方這種法，因為它更加靈活，也更適合訓練現代AI模型。

Meta原本的目標是最早在2026年第四季度完成Olympus芯片的設計。然而，報告補充說，從初步研發到量產，新芯片設計通常還需要九個月或更長時間。Olympus的核心部件——圖形處理單元（GPU）——負責AI計算，它采用的是Meta去年收購的Rivos公司的內核設計。Rivos曾表示其GPU能夠高效運行英偉達的CUDA軟件代碼，CUDA是目前訓練和運行人工智能模型的主流軟件。

Meta 最初打算利用 Olympus 開發大型服務器集群，但高管們認為，這樣做會給訓練新模型帶來風險，因為 Meta 正在與 OpenAI和 Google展開競爭。因此，業內有傳聞稱，Meta有可能放棄自研AI芯片項目，轉而引入谷歌的TPU。但是從Meta公司首席財務官財Susan Li的最新發言來看，Meta自研AI芯片仍在繼續。

Meta的定制芯片計劃是為了減少對第三方供應商的依賴，特別是對于英偉達的高成本GPU。根據報導，Meta每年在這些GPU上的支出高達50到70億美元，而自家開發的應用特定集成電路（ASIC）有望將成本降低40%到60%。

Susan Li表示，該公司正在購買不同類型的芯片來處理不同類型的任務。“根據我們今天所知道的和我們目前的需求，我們認為哪種芯片最適合用于這些用例，定制芯片也是其中的重要組成部分。”

根據最新消息顯示，Meta目前還開發一款名為“MTIA 3”的芯片的原型設計，基于RISC-V構架，也是Rivos公司的內核設計。在技術規格方面，MTIA 3將擁有超過1,000顆核心，并能提供超過200 TFLOPS的運算能力，這將大幅提升Meta在AI訓練領域的競爭力。Meta目前與博通（Broadcom）合作進行設計，并與臺積電（TSMC）合作進行制造，早期測試已經與其在美國和歐洲的2.4萬顆GPU叢集整合。預計這款芯片將在2026年第三季開始量產。Meta的目標是到2026年底達到超過100 exaFLOPS的計算能力。