为了应对前所未有的元件短缺并降低GPU成本，Meta计划于今年九月开始生产其最新版本的专用AI芯片。据路透社援引内部备忘录报道，至少有一款芯片在约六周内顺利通过了测试阶段。Meta与博通（Broadcom）合作设计芯片，但将由台湾半导体制造公司（TSMC）负责制造。此外，Meta还从三星采购内存，从闪迪（Sandisk）采购存储设备，并从住友电工采购光纤设备。

今年三月，Meta详细介绍了其Meta训练与推理加速器（MTIA）项目下开发的四款新芯片，其中部分芯片已开始部署，其他将在今年或明年投入使用。Meta采用模块化设计方法，预计随着AI技术的快速发展，芯片需求也将不断变化。

“每一代MTIA芯片都基于上一代，采用模块化芯片设计，融合最新的AI工作负载洞察和硬件技术，并缩短部署周期，”Meta当时表示。

这些芯片预计将帮助Meta减少从英伟达（Nvidia）和AMD等芯片制造商购买GPU的开支，尽管公司仍计划大量采购这些供应商的产品。Meta将利用MTIA芯片训练其排名和推荐算法模型，支持更广泛的AI工作负载及推理任务。自2023年以来，Meta已开始自主生产AI芯片。

Meta在确保足够计算能力以支持其多项AI项目方面投入巨大。公司今年四月表示，预计资本支出将在1250亿至1450亿美元之间，其中大部分将用于AI相关工作。

为此，Meta在全球范围内签订了数据中心和电力供应协议，投入数百亿美元以保障计算能力，用于训练和部署其新一代Muse Spark系列AI模型。根据备忘录，Meta计划今年部署7吉瓦计算能力，明年翻倍。

去年，Meta还与ARM签署协议，确保推荐系统的计算资源；此外，还与AMD达成数十亿美元的Instinct GPU采购协议，并与亚马逊签订多亿美元协议，使用其自研CPU满足AI需求。

Meta并非唯一试图减少对英伟达依赖的公司。OpenAI上月发布了与博通合作开发的推理处理器，Anthropic据称正考虑与三星合作开发自有芯片。亚马逊和谷歌也在自主研发用于AI训练和推理的芯片，此外还有众多初创企业涌入该领域以满足激增的市场需求。

Meta对此未予置评。