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Meta自製AI晶片明年上陣 查克柏格拒全業界一起踩煞車

Meta正加快自製人工智慧(AI)晶片腳步,計畫明年上半年開始在資料中心部署新一代晶片,希望降低AI模型運算的成本和耗電量,減少對輝達(Nvidia,另稱英偉達)依賴。執行長查克柏格同時加入近日延燒的AI安全論戰,主張業者應找獨立機構評估模型安全,但不必等整個產業一起踩煞車。

世界新闻网編譯劉忠勇/綜合報導查看原文 ↗

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Meta正在測試第三代MTIA 450,代號Arke,由台積電代工,預定明年上半年開始部署。(路透)
Meta正在測試第三代MTIA 450,代號Arke,由台積電代工,預定明年上半年開始部署。(路透)

Meta正在測試第三代MTIA 450,代號Arke,由台積電代工,預定明年上半年開始部署。(路透)

Meta 正加快自製人工智慧(AI)晶片腳步,計畫明年上半年開始在資料中心部署新一代晶片,希望降低AI模型運算的成本和耗電量,減少對輝達(Nvidia,另稱英偉達)依賴。執行長 查克柏格 同時加入近日延燒的AI安全論戰,主張業者應找獨立機構評估模型安全,但不必等整個產業一起踩煞車。

Meta自2023年宣布研發自製AI晶片,目前正在測試第三代MTIA 450,代號Arke,預定明年上半年開始部署。第四代MTIA 500、代號Astrid,則預計約一個月後完成設計,2027年底進入資料中心,使用規模還將進一步擴大。

Meta工程副總裁Yee Jiun Song受訪時表示,每一代晶片都會承擔更多技術風險,換取更好的效能,包括提高每瓦電力和每美元支出的運算效能。

擁有Facebook、Instagram和WhatsApp的Meta近年大舉擴建AI基礎設施,自製晶片是其中重要一環。Meta和博通(Broadcom)合作設計,並交由台積電生產,希望逐步降低對輝達AI晶片的依賴。

若以資料中心最重要的耗電量衡量,Meta已承諾在12個月內部署總耗電規模超過1GW的自製晶片。Song表示,之後部署速度還會加快,前提是AI市場或需求沒有突然崩跌。

Meta超級智慧實驗室(Meta Superintelligence Labs)也參與晶片調校,提供未來AI模型及推論運算需求等資訊。Song表示,由於許多工程都由Meta自行完成,執行自家AI模型時,這些晶片的效率可以高於「輝達目前出貨的任何產品」。

台積電9月1日已將12顆新款晶片送到Meta,實際效能和Meta模擬結果僅相差2%至3%。團隊收到晶片第一天,就成功用來執行Meta自家模型,以及DeepSeek和阿里巴巴的AI模型。

初步測試顯示晶片設計沒有明顯問題,但在工廠逐步提高產量之際,仍需數月測試和調校。Meta四代自製晶片都仰賴高頻寬記憶體(HBM),主要鎖定一般用途的AI推論,並非要求模型極快回應的高速推論市場。

Meta原本還計畫開發代號Olympus的晶片,同時處理AI模型訓練和推論,原訂2028年或2029年推出,但後來取消,改把資源集中在推論晶片,成本是考量之一。

Song說,當資料中心晶片部署規模達到幾個GW時,「成本就變得非常重要」。如果同時處理訓練和推論的晶片可能貴30%,就會變得「完全無法接受」。

在自製AI晶片加速推進之際,查克柏格周二也加入AI安全之爭。他在X發文表示,AI實驗室應借重獨立評估機構和顧問,確保模型安全,「找獨立評估機構和顧問把關,是業界最佳做法」。

不過,查克柏格並不贊成業者必須等整個產業達成共識後,才一起放慢研發。Meta先前就自行決定放慢Muse AI工具的開發,並未要求其他AI業者同步減速。

查克柏格說:「Meta為了加強安全和資安,將Muse延後推出數個月。我們沒有要求其他人也得先這麼做,我們才願意做。我們只是把它當成日常工作的一部分,因為這顯然對使用者和我們自己都是正確的做法。」

精華 FAQ Q1:Meta自製AI晶片目前推進到哪個階段? Meta已測試第三代MTIA 450、代號Arke,預定明年上半年部署;第四代MTIA 500、代號Astrid也將完成設計,並在2027年底進入資料中心。 Q2:Meta為何積極發展自製AI晶片? 主要是為了降低AI模型運算成本與耗電量,並逐步減少對輝達晶片的依賴。Meta也強調自家晶片在執行內部模型時,可把效率做得更高。 Q3:查克柏格對AI安全與產業降速的立場是什麼? 他認為AI實驗室應找獨立評估機構與顧問把關安全,但不需要等整個產業達成共識才一起放慢研發,Meta也曾自行延後Muse工具推出。

Q1:Meta自製AI晶片目前推進到哪個階段? Meta已測試第三代MTIA 450、代號Arke,預定明年上半年部署;第四代MTIA 500、代號Astrid也將完成設計,並在2027年底進入資料中心。

Q1:Meta自製AI晶片目前推進到哪個階段?

Meta已測試第三代MTIA 450、代號Arke,預定明年上半年部署;第四代MTIA 500、代號Astrid也將完成設計,並在2027年底進入資料中心。

Q2:Meta為何積極發展自製AI晶片? 主要是為了降低AI模型運算成本與耗電量,並逐步減少對輝達晶片的依賴。Meta也強調自家晶片在執行內部模型時,可把效率做得更高。

Q2:Meta為何積極發展自製AI晶片?

主要是為了降低AI模型運算成本與耗電量,並逐步減少對輝達晶片的依賴。Meta也強調自家晶片在執行內部模型時,可把效率做得更高。

Q3:查克柏格對AI安全與產業降速的立場是什麼? 他認為AI實驗室應找獨立評估機構與顧問把關安全,但不需要等整個產業達成共識才一起放慢研發,Meta也曾自行延後Muse工具推出。

Q3:查克柏格對AI安全與產業降速的立場是什麼?

他認為AI實驗室應找獨立評估機構與顧問把關安全,但不需要等整個產業達成共識才一起放慢研發,Meta也曾自行延後Muse工具推出。

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