（纽约11日讯）Meta正与台积电合作测试其首款自主研发的AI训练芯片，旨在降低对英伟达（Nvidia）GPU的依赖，并控制每年高达数千亿美元的AI基础设施成本。这一举措可能重塑全球AI芯片市场格局。

据外媒引述知情人士透露，这款代号“MTIA”系列的最新训练芯片已完成首次“试产投片”（tape-out），进入小规模测试阶段。如果测试顺利，Meta计划大规模部署该芯片于推荐系统，并逐步拓展至生成式AI产品。据Meta财报预测，2025年公司资本支出中将有65%——约650亿美元（约2869亿令吉）投入AI基础建设。

近年来，Meta持续加码AI投资，但面临巨额成本压力。目前，其AI模型训练和推论依赖英伟达GPU，而单片H100芯片价格高达数万美元。

技术团队表示，新款训练芯片采用专用加速器设计，相较整合型GPU，具备更高的能源效率。Meta产品长考克斯Chris Cox表示，该计划采取“走稳→小跑→冲刺”的长期策略，现阶段主要用于优化推荐系统推论，例如脸书和Instagram的动态消息排序。

值得注意的是，Meta曾在2022年尝试自研推论芯片，但因测试失败，转而向英伟达采购数十亿美元的GPU。本次再度挑战自研方案，并借助台积电的先进制程背书，展现技术突破的决心。据业内估算，单次投片成本高达数千万美元，且验证周期需3至6个月。

当前，AI产业正在经历关键变革。中国初创公司DeepSeek近期推出高效能、低成本模型，引发市场对“规模至上”策略的质疑，并导致英伟达股价单日重挫20%。尽管随后部分回升，分析师认为，Meta等科技巨头推进自研芯片，可能进一步撼动GPU的市场主导地位。

Meta计划在2026年前实现训练芯片自主化，但这一技术竞赛才刚刚开始。目前，Meta旗下3大社媒平台每日需处理30亿用户的即时推论需求，仍然高度依赖英伟达GPU。Meta AI实验室主管杨立昆（Yann LeCun）近期指出，语言模型的发展已逼近物理极限，如何通过芯片架构创新突破瓶颈，将成为Meta能否在AI领域脱颖而出的关键。