Meta 自制 AI 晶片明年上阵 祖克柏拒全业界一起踩煞车
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Meta正加快自制人工智慧（AI）晶片脚步，计划明年上半年开始在资料中心部署新一代晶片，希望降低AI模型运算的成本和耗电量，减少对辉达（NVIDIA）的依赖。执行长祖克柏同时加入近日延烧的AI安全论战，主张业者应找独立机构评估模型安全，但不必等整个产业一起踩煞车。
Meta自2023年宣布研发自制AI晶片，目前正在测试第三代MTIA 450，代号Arke，预定明年上半年开始部署。第四代MTIA 500、代号Astrid，则预计约一个月后完成设计，2027年底进入资料中心，使用规模还将进一步扩大。
Meta工程副总裁Yee Jiun Song受访时表示，每一代晶片都会承担更多技术风险，换取更好的效能，包括提高每瓦电力和每美元支出的运算效能。
拥有Facebook、Instagram和WhatsApp的Meta近年大举扩建AI基础设施，自制晶片是其中重要一环。Meta和博通（Broadcom）合作设计，并交由台积电（2330）生产，希望逐步降低对辉达AI晶片的依赖。
若以资料中心最重要的耗电量衡量，Meta已承诺在12个月内部署总耗电规模超过1GW的自制晶片。Song表示，之后部署速度还会加快，前提是AI市场或需求没有突然崩跌。
Meta超级智慧实验室（Meta Superintelligence Labs）也参与晶片调校，提供未来AI模型及推论运算需求等资讯。Song表示，由于许多工程都由Meta自行完成，执行自家AI模型时，这些晶片的效率可以高于「辉达目前出货的任何产品」。
台积电9月1日已将12颗新款晶片送到Meta，实际效能和Meta模拟结果仅相差2%至3%。团队收到晶片第一天，就成功用来执行Meta自家模型，以及DeepSeek和阿里巴巴的AI模型。
初步测试显示晶片设计没有明显问题，但在工厂逐步提高产量之际，仍需数月测试和调校。Meta四代自制晶片都仰赖高频宽记忆体（HBM），主要锁定一般用途的AI推论，并非要求模型极快回应的高速推论市场。
Meta原本还计划开发代号Olympus的晶片，同时处理AI模型训练和推论，原订2028年或2029年推出，但后来取消，改把资源集中在推论晶片，成本是考量之一。
Song说，当资料中心晶片部署规模达到几个GW时，「成本就变得非常重要」。如果同时处理训练和推论的晶片可能贵30%，就会变得「完全无法接受」。
在自制AI晶片加速推进之际，祖克柏周二也加入AI安全之争。他在X发文表示，AI实验室应借重独立评估机构和顾问，确保模型安全，「找独立评估机构和顾问把关，是业界最佳做法」。
不过，祖克柏并不赞成业者必须等整个产业达成共识后，才一起放慢研发。Meta先前就自行决定放慢Muse AI工具的开发，并未要求其他AI业者同步减速。
祖克柏说：「Meta为了加强安全和资安，将Muse延后推出数个月。我们没有要求其他人也得先这么做，我们才愿意做。我们只是把它当成日常工作的一部分，因为这显然对使用者和我们自己都是正确的做法。」
