Facebook母公司Meta加入Google、亞馬遜、微軟的半導體大戰，首度公開自行研發AI芯片進展。

Meta正在打造特別為AI設計的基礎設施架構，涵蓋硬件與軟件堆棧的各個層面，以及串聯這些技術的定制化網絡，包括Meta第一款用于執行AI模型的定制芯片、針對AI最佳化的數據中心設計，以及目前進展至第二階段的AI超級計算機。

名為Meta Trainingand Inference Accelerator（MTIA）的全新ASIC芯片，是Meta第一款自行研發的定制芯片，宣稱運算效能和處理效率勝過CPU，專門用于處理與AI推薦系統相關的工作，幫助用戶找出最佳貼文內容并更快呈現在你眼前。Meta在2020年開發出第一代MTIA（MTIA v1），采用臺積電7納米制程。而據國外媒體TechCrunch報道，MTIA至少要到2025年才會正式問世、投入服務當中。

除了MTIA，Meta自行研發另一款芯片，是稱為Meta Scalable Video Processor（MSVP）的ASIC芯片，以支持持續成長的影音內容處理需求，最終希望將大部分成熟且穩定的影音內容處理工作交由MSVP執行。

至于Meta新一代數據中心設計除了將支持現有產品以外，更將協助未來新的AI硬件展開訓練和推理。新的數據中心針對AI優化，支持液體冷卻式AI硬件設備和高效AI網絡，將數千個AI芯片串聯在一起形成數據中心規模的AI訓練集，能與MSVP等新硬件設備相輔相成。

Meta的Research Super Cluster（RSC）AI超級計算機，可訓練新一代大型AI模型以支持新的AR工具、內容理解系統、實時翻譯技術等等，它配備16000個Nvidia A100 Tensor Core GPU（2000個Nvidia DGX A100系統）。從去年開始RSC參與各項研究計劃，例如Meta推動的大型語言模型LLaMA（Large Language Model Meta AI）。

除了日前宣布將生成式AI運用在廣告工具上，Meta也計劃調整編程編寫方式，通過內部開發的生成式AI程序編寫輔助工具Code Compose，提升開發者的工作效率。

自2016年以來，Google一直在設計和部署稱為Tensor Processing Units（TPU）的AI芯片，用于訓練生成式AI系統如PaLM-2、Imagen等，亞馬遜則向AWS客戶提供AWS Trainium、AWS Inferentia兩款自研芯片進行應用，微軟也傳出正與AMD合作開發一種名為Athena的AI芯片。

Meta過去主要使用CPU以及用于加速AI算法而設計的定制芯片來處理AI運算工作，為了扭轉局面，Meta開始自行研發客制化芯片，并與同樣向AI領域投入大量資源的Google、亞馬遜、微軟等競爭。