智通財經APP獲悉，Meta Platforms(META.US)計劃於2027年上半年將新一代自研人工智能芯片部署至數據中心，希望通過定製芯片降低運行AI模型所需的能源消耗和成本。與此同時，公司已經為相關芯片承諾了超過1吉瓦的部署規模，並表示如果AI需求繼續保持強勁，後續部署速度還將進一步加快。

Meta工程副總裁Yee Jiun Song在接受採訪時表示，公司第三代自研AI處理器MTIA 450目前正在測試階段，該芯片代號為「Arke」；下一代MTIA 500代號為「Astrid」，預計將在約一個月後完成設計，並計劃於2027年底前進入數據中心。

Song表示，Meta每一代定製芯片都會承擔更多技術挑戰，以換取更高性能，其中包括改善單位功耗性能和單位成本性能。這也意味着，在AI基礎設施投入不斷擴大的背景下，Meta正試圖通過自研芯片提升算力效率，並降低長期運營成本。

聯手博通設計、台積電代工 部署規模將超過1吉瓦

Meta目前正與博通(AVGO.US)合作開發定製AI芯片，並由台積電(TSM.US)負責生產。Song透露，Meta已經承諾在12個月內部署超過1吉瓦規模的相關芯片。如果AI需求繼續保持強勁，公司預計此後的部署速度還將進一步加快。

目前Arke已經進入實際測試階段。9月1日，首批12顆Arke芯片由台積電交付Meta，其實際性能與此前模擬結果之間的差距僅為2%至3%。

更值得關注的是，這批處理器已經成功運行Meta自己的AI模型，同時還運行了DeepSeek和阿里巴巴(BABA.US)的模型，顯示Meta自研芯片並非只能針對公司內部單一模型進行優化，而是具備運行不同AI模型的能力。

放棄訓練與推理「兩手抓」 Meta將自研芯片重點轉向AI推理

Meta的自研AI芯片戰略也經歷了調整。

公司此前曾計劃開發名為Olympus的芯片，希望同時用於AI模型訓練和推理，但後來取消了該項目，成本考量是其中部分原因。此後，Meta將自研芯片的重點更加集中於AI推理。Song表示：「這些將成為我們用於通用推理的主力芯片。」

隨着Meta不斷將AI功能整合進Facebook、Instagram以及其他產品，模型調用量持續擴大，推理所需的計算資源也隨之增加。因此，相比單純追求更高算力，降低每次AI推理的成本和能耗對於Meta而言越來越重要。

Meta自研芯片戰略也因此逐漸形成更加清晰的方向，即並非試圖立即覆蓋所有AI計算任務，而是首先針對規模龐大、持續發生的推理工作負載打造專用芯片，通過提高每瓦性能和每美元性能降低AI基礎設施的整體運營成本。

AI基礎設施競爭延伸至自研芯片 Meta稱擁有「非常穩健」的產品路線圖

隨着大型科技公司持續擴大AI基礎設施投資，自研芯片正在成為控制AI成本和提升數據中心效率的重要手段。Meta此次推進MTIA 450和MTIA 500，顯示其自研芯片項目正從測試階段進一步走向大規模部署。

按照目前規劃，正在測試的MTIA 450將於2027年上半年進入數據中心，而下一代MTIA 500則有望在2027年底前部署。未來幾代產品還將進一步提高運行速度和吞吐量。Song表示，Meta已經為定製芯片制定了一個「非常穩健的路線圖」。