Meta明年部署自研AI晶片　強調可節省成本與能源

（中央社加州孟羅公園15日綜合外電報導）彭博（Bloomberg）報導，Meta Platforms計劃明年上半年開始在資料中心部署新一代自研人工智慧（AI）晶片。Meta表示，此舉將有助降低運行AI模型所需的成本與能源。

Meta早在2023年就宣布自行開發AI晶片計畫，目前正在測試這系列第三代產品，代號為MTIA 450，也稱為「Arke」。下一代產品代號「500」或「Astrid」，預計約1個月後完成設計，並於2027年底部署至資料中心。Meta預期未來將更廣泛使用這款晶片。

Meta工程部副總宋義俊（Yee Jiun Song，音譯）受訪表示：「每一代產品在技術上都會承擔更多一點風險，同時也能帶來更好的效能。」

擁有臉書（Facebook）、Instagram及WhatsApp的Meta正大力投入AI基礎設施建設，因此自行開發晶片也是整體布局的一環。

Meta與博通公司（Broadcom）合作進行晶片設計，並由台積體負責生產，目標之一就是降低對業界領先的輝達（Nvidia）處理器的依賴。

以資料中心業界的重要指標－能源使用量來衡量，Meta已承諾在12個月期間採購超過1吉瓦（gigawatt）規模的這類晶片。

負責Meta客製化晶片計畫的宋義俊指出：「之後，我們預期速度會加快。」不過他表示這項預測是假設AI市場及需求沒有崩跌。

Meta的AI部門「超級智慧實驗室」（Meta Superintelligence Labs）也協助晶片進一步調校，透過提供即將推出的AI模型及其運行需求等資訊，協助晶片針對「推論」（inference）階段進行優化。

宋義俊表示，最終結果是，這些晶片在運行AI模型時，效能可以比「輝達目前推出的任何產品」更有效率，「因我們自行進行了大量工程工作」。

9月1日，Meta從台積電收到12枚新型晶片，實際效能與Meta模擬結果的差距在2%至3%以內。

在收到晶片的第一天，團隊就能利用這些處理器運行Meta自家模型，以及深度求索（DeepSeek）和阿里巴巴集團（Alibaba Group）的模型。

測試結果顯示，這些半導體的設計並沒有出現重大問題。不過，在工廠逐步提高產量的同時，仍需要進行大量測試與調校，預計還需要幾個月時間。

這4代晶片大致都依賴高頻寬記憶體（HBM），並非針對超高速推論市場設計。這類市場要求AI模型能夠極快速地回應使用者。

宋義俊說：「這些是我們將用於一般推論工作的主力晶片。」

Meta先前計劃打造代號「Olympus」晶片，同時針對AI模型的訓練與推論階段。這款晶片原本預計在2028或2029年推出，但Meta後來取消計畫，轉而專注於推論，其中部分原因在於成本考量。

宋義俊指出，如果一款同時負責訓練與推論的晶片可能貴上30%，那這個成本「突然就變得完全無法接受」。

完成Astrid的工作後，Meta將把重點轉向未來晶片的速度及吞吐量，也就是晶片能處理的AI工作量。光纖技術也應能讓晶片團隊進一步提升效能。

宋義俊說：「我們有非常完整的產品路線圖。未來幾年，我們預期會持續打造能與供應商為我們生產的晶片相互競爭的產品。」（編譯：徐睿承）1150916

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