【美股新聞】Meta自研AI晶片，台積電成關鍵合作夥伴，計劃2026年全面部署！

圖/Shutterstock

放大鏡短評

Meta(META)自研AI晶片計畫可能對其股價帶來長期正面影響，若成功減少對輝達(NVDA)等供應商的依賴，並有效降低運營成本，將有助於增強其在AI領域的競爭力。然而，自研AI晶片計劃仍處於初期測試階段，且過去曾有類似嘗試失敗的經歷，短期內可能面臨技術挑戰和資本支出的壓力。

此外，台積電(TSM)作為Meta自研晶片的生產夥伴，未來可能因此受益，若Meta擴大晶片生產，台積電的訂單量將顯著增加。相對而言，輝達則可能會面臨來自Meta自研AI晶片的競爭壓力。

新聞資訊

Meta 自研AI晶片突破，挑戰輝達主導地位

Meta正積極測試首款自研AI訓練晶片，計畫在2026年起進行大規模使用，目標是減少對輝達等外部供應商的依賴，並降低AI基礎設施的成本。這款晶片由台積電製造，專為AI任務設計，與傳統GPU相比，更具效率和能效優勢。

Meta為何決定自研AI晶片？

Meta長期依賴輝達的GPU來支援Facebook和Instagram的推薦系統以及Llama模型的訓練。然而，隨著AI應用需求的快速擴展，這些外部供應商的晶片已無法滿足Meta的需求。為了確保運算能力的持續性並降低成本，Meta決定研發自家的AI訓練晶片。這款自研晶片專門針對AI任務設計，與傳統的GPU相比，能夠提供更高的能效和專用性能，不僅能夠加強Meta在AI領域的競爭力，還能幫助該公司減少對外部晶片供應商的依賴。

Meta與台積電的合作如何推進？

Meta與台積電合作，將這款自研晶片進行生產並開始小規模部署。晶片的首次流片過程耗時三至六個月，成本數千萬美元。這是Meta自研晶片計畫的一個重要里程碑，若測試成功，Meta將大幅擴大這款晶片的應用範圍，並降低AI基礎設施的運營成本。然而，這條自研之路並非一帆風順。過去，Meta曾嘗試自研推理晶片，但因技術問題未能成功，最終依賴輝達的GPU。這一次，Meta能否克服過去的挑戰並實現自研晶片的成功，是未來的關鍵。

Meta自研晶片的未來展望

Meta計畫在2026年開始使用自研晶片來訓練AI模型，該公司將資本支出預計提升至600億至650億美元，主要投資於生成式AI技術與核心業務，可見Meta對AI的未來發展充滿信心，並計畫在此領域持續投入資源。若這款自研晶片成功部署，Meta的AI運算能力將不再受制於外部供應商，進一步提升其在AI領域的自主性和市場競爭力。

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