不只為了降低 NVIDIA 依賴：算力擴到 14 GW，Meta 為何更需要自研晶片？
Meta 正準備把自研 AI 晶片推向更大規模。根據《Bloomberg》，Meta 最新一代 MTIA 450、代號 Arke，預計 2027 年上半年開始大量部署；下一代 MTIA 500、代號 Astrid，也預計近期一月內完成設計，2027 年底投入資料中心使用。兩款晶片由 Broadcom 協助設計、台積電負責製造。
但這次更值得注意的，不只是 Meta 又推出新晶片，而是當 AI 資料中心一路擴張到 GW 規模後，連一顆晶片多出 30% 的成本，都開始變得難以接受。
Meta 工程副總裁 Yee Jiun Song 向《Bloomberg》表示，公司原先曾規劃一款代號 Olympus、同時支援 AI 模型訓練與推理的晶片，最後卻取消計畫，轉而集中資源發展推理晶片。Song 解釋，當企業開始建置數個 GW 的運算容量，如果一款同時支援訓練與推理的晶片可能貴上約 30%，這樣的成本差距就會變得「完全無法接受」。
不只為了省錢，Meta 能提前替自己的模型設計晶片
Meta 為何有能力把部分工作從通用 GPU 搬到自研晶片？關鍵在於，它同時掌握模型與硬體兩端。Meta Superintelligence Labs 會提前向晶片團隊提供未來 AI 模型可能需要哪些能力、推理時會面臨哪些運算需求，再據此調整晶片設計。Song 表示，正因 Meta 能自己完成大量工程最佳化，在執行自家 AI 模型時，自研晶片的效率可以高於「NVIDIA 當下正在出貨的產品」。
這套共同設計也已經開始接受實機驗證。根據報導，9 月 1 日，首批 12 顆新晶片由台積電送抵 Meta，實際效能與模擬結果僅相差約 2% 至 3%；團隊在收到晶片第一天，就成功執行 Meta 自家模型，以及 DeepSeek、阿里巴巴的模型。這代表晶片設計目前沒有發現重大缺陷，不過距離大規模部署仍有一段路。隨著台積電逐步拉升產能，Meta 還需要數月時間持續測試與調校。
Song 將這幾代 MTIA 定位為 Meta 用於「通用推理」的主力晶片，而非追求極低延遲的高速推理產品。Meta 要優化的，是每天大量、持續發生的 AI 工作負載，並提高每瓦效能（performance per watt）與每美元效能（performance per dollar）。
Meta 算力要擴到 14 GW，30% 差距就會被快速放大
這背後反映的是 Meta 快速膨脹的 AI 基礎建設。《Reuters》7 月取得 Meta 內部文件指出，該公司計劃到 2027 年將整體運算容量提高至 14 GW，約為目前兩倍；2026 年 AI 基礎設施相關支出最高可能達到 1,450 億美元。
未來 12 個月，Meta 已承諾部署以耗電規模計算超過 1 GW 的自研晶片，此後還預計繼續加速交付。當算力規模進入這個量級，晶片單價、耗電與利用率的些微差距，最後都可能被大量伺服器與資料中心放大，也讓自研晶片的目的逐漸從降低對 NVIDIA 的依賴，轉向壓低整體 AI 基礎建設成本。
Meta 仍強調，公司會同時採用內部開發與外部供應商晶片，並沒有全面以 MTIA 取代 GPU。根據《Bloomberg》，目前 Meta 已在正式環境部署數十萬顆 MTIA，應用範圍也從推薦與排序的推理工作，逐步擴大到生成式 AI。
Broadcom 設計、台積電製造，自研晶片擴大也重組供應鏈分工
對台灣供應鏈而言，Meta 所謂「自研」也不代表從設計到製造全部自己完成。Meta 長期與 Broadcom 合作開發 MTIA，《Bloomberg》也指出，新一代晶片仍由 Broadcom 協助設計、台積電負責製造。超大型科技公司掌握自身模型、軟體與工作負載，決定晶片需要哪些能力，再由 ASIC 業者與晶圓代工廠完成設計與量產，正逐漸形成另一條 AI 晶片供應鏈。
事實上，這並不代表 GPU 的角色正在消失：需要高度彈性的模型訓練與快速變化的新工作負載，仍適合通用 GPU；但大量、重複且相對穩定的推理工作，規模愈大，就越有誘因轉向專用 ASIC。
Meta 願意放棄同時兼顧訓練與推理的 Olympus，正好說明，當 AI 基礎建設進入 GW 級，企業計算的不再只有晶片能跑多快，而是每一瓦電力、每一美元資本支出，究竟能換到多少 AI 工作量。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、Meta、Engineering Meta、《Reuters》，首圖來源：Meta