近日，Meta公司馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）在Instagram上發表文章稱，計劃在今年年底前向晶片設計商英偉達購買35萬個H100 GPU晶片。網路的記憶是：2023年，Meta公司計畫自研v1晶片，以用於人工智慧。

高調自研的Meta轉身狂購英偉達晶片

Meta首席科學家楊立昆（Yann LeCun）上個月在舊金山舉行的活動中強調了GPU對於建構通用人工智慧（AGI）的重要性。他說：“如果你認為AGI時代正在到來，你就必須購買更多的GPU。這是一場人工智慧戰爭，而英偉達正在提供武器。”

Meta第三季財報顯示，2024財年的總支出將在940億美元至990億美元之間，部分原因是在算力上的擴張。

矛盾的是：之前，Meta的打算是自研晶片，不依賴英偉達。

2023年，Meta公司首度曾公開其自研晶片的進展，表示開始計畫開發一種用於訓練人工智慧模型的內部晶片，他們將這款新型晶片取名為Meta訓練和推理加速器，簡稱MTIA（MTIA v1），將其歸類為加速人工智慧訓練和推理工作負載的“晶片家族”，並定計劃於2025年推出。這款客製化晶片採用開源晶片架構RISC-V，在類型上屬於ASIC專用積體電路。

巨頭自研晶片不順利

2023年OpenAI 大模型爆火以來，網路巨頭對AI晶片的需求一夜爆發，一時間重金難求一卡。為了避免受制於人，節省費用，各大巨頭紛紛宣布自研AI晶片。

亞馬遜似乎佔據了先機，已擁有兩款AI專用晶片——訓練晶片Trainium和推理晶片Inferentia；Google則擁有第四代張量處理單元（TPU）。相較之下，微軟、Meta等在很大程度上也依賴英偉達、AMD和英特爾等晶片製造商的現成或客製化硬體。

報導稱，微軟一直在秘密研發自己的AI晶片，代號雅典娜（Athena）。該晶片由台積電代工，採用5nm先進製程，計劃最早於2024年推出。MTIA的v1，字面性能也很強，採用台積電7nm製程工藝，運行頻率800MHz，TDP僅為25W，INT8整數運算能力為102.4 TOPS，FP16浮點運算能力為51.2 TFLOPS。

但從目前的進度來看，微軟、Meta的進度並不算快，微軟一直在訂購英偉達的晶片，Meta此次高調宣布購入35萬個H100，也表明，自身研發並不順利。

AI算力競爭是否再次展開

根據OpenAI測算，從2012年開始，全球AI訓練所用的計算量呈現指數成長，平均每3.43個月便會翻倍。2023年，各大廠對AI晶片的搶購，一度讓英偉達H100持續漲價缺貨。

根據研究機構Raymond James的分析師預測，每個英偉達H100晶片售價為25000至30000美元。以此價格範圍計算，Meta在這些晶片上的支出將至少接近百億美元。

Meta為何不羞於成本，斥資買入英偉達晶片。祖克柏在周四的文章中還表示，將把人工智慧投資與AR/VR驅動的元宇宙願景聯繫起來，並計劃推出Llama大型語言模型的下一個版本。

從上述表態可以看出，Meta的自身業務深入發展，需要算力的支持，這就是根本原因。

對於全球網路巨頭、科技公司來說，2024年的競爭已經開始，新的一輪算力競爭是否就此拉開序幕。