社群科技巨頭 Meta (META) 正積極擴展其客製化晶片的研發計畫，根據彭博社報導，該公司財務長 Susan Li 近期在科技會議上透露，Meta 的自研晶片策略將不再侷限於簡單的推薦演算法，未來將進一步支援複雜的 AI 模型訓練。這項策略轉變顯示出 Meta 試圖掌握硬體主導權，以應對日益增長的 AI 運算需求。

客製化晶片將大幅優化運算效能與成本

Meta 財務長 Susan Li 指出，公司內部的部分工作負載，特別是與 AI 模型及個人化推薦相關的運算，具有高度的客製化需求。透過自行研發晶片，Meta 能針對這些獨特需求量身打造硬體，進而顯著提升運算效能與能源效率。這項舉措的長期目標，在於減少對 輝達 (NVDA) 與 AMD (AMD) 等第三方晶片供應商的依賴，以優化整體基礎設施成本。

鎖定2026年推出自研生成式AI晶片

針對新一代晶片的開發時程，市場消息指出 Meta (META) 首款自研 AI 訓練晶片的測試工作於 2025 年初展開。儘管其名為「Olympus」的高階晶片設計曾在 2024 年 2 月面臨技術挑戰，但公司高層早前已設定目標，計畫在 2026 年正式推出運用於生成式 AI 的自研晶片，顯示出 Meta 在推動自有晶片研發上的決心並未動搖。

科技巨頭競相自研晶片已成產業趨勢

Meta (META) 優先發展專有晶片的策略，與當前大型科技公司致力於優化 AI 基礎設施成本的產業趨勢相符。Susan Li 強調，目前的客製化晶片主要應用於排名與推薦系統的運算，且已達到相當規模；未來公司期望將此成功經驗複製，逐步擴展至 AI 模型的訓練階段，藉由軟硬體垂直整合，在激烈的 AI 軍備競賽中取得更佳的成本優勢。

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