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  据媒体报道，美国科技巨头Meta Platforms正在测试其首款用于训练AI系统的自研芯片。Meta慢慢的开始小规模部署该芯片，并计划在测试顺利的情况下提高产量以供大规模使用。

  这一举措被视为Meta的一个里程碑，可能促使公司设计更多定制芯片，由此减少对外部供应商如英伟达的依赖。推动内部开发芯片一直是Meta长期计划的一部分，旨在降低其庞大的基础设施成本，因为该公司已将昂贵的赌注押在AI工具上以推动业务增长。

  上月，Meta在发布财报时宣布，预计2025年全年资本支出将在600亿至650亿美元之间，总支出将在1140亿至1190亿美元之间，大多数都用在生成式人工智能以及核心业务方面的投资。

  一位消息人士称，Meta的新训练芯片是一种专用加速器，只能处理特定的AI任务，因此比通常用于AI工作负载的图形处理器（GPU）更节能。Meta正在与台积电合作生产该芯片。另一位消息的人偷偷表示，测试部署是在Meta完成芯片的首次“流片”后开始的。典型的流片成本高达数千万美元，大约需要三到六个月才能完成，且没办法保证测试一定会成功。如果测试失败，Meta需要诊断问题并重复流片步骤。

  这款新芯片将是Meta训练和推理加速器（MTIA）系列中最新的一款。Meta曾在博客文章中提到，MTIA是公司“长期计划的重要组成部分”。然而，该计划起步不顺，曾放弃了一款处于开发阶段的芯片。去年，Meta开始将MTIA芯片用于推理任务，主要使用在于Facebook和Instagram信息流的“推荐系统”。Meta的高管表示，他们盼望在2026年开始使用自己的芯片进行训练。

  Meta首席产品官Chris Cox在上周的一场会议上表示，公司正在研究怎么样为推荐系统来进行培训，然后考虑怎么为生成式人工智能进行培训和推理。