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　　作者：乔蒂?曼
、韦恩?马、刘茜尔

　　据六位直接知情人士透露
，就在 Meta 与 AMD 、英伟达签署新芯片供应协议的同时，其自研 AI 芯片项目接连遇到严重问题
。

　　消息人士称 ，由于设计困难重重
，Meta 上周取消了正在开发的最高端 AI 训练芯片，转而将重心放在结构更简单的版本上。公司已在上周向 AI 基础设施部门员工通报了这一调整 。

　　这一决定凸显出 ，科技巨头想要设计出能与市场霸主英伟达抗衡的 AI 芯片
，难度极大
。

　　核心要点

Meta 因设计难题，砍掉自研高端 AI 训练芯片Olympus

这一决定凸显出挑战英伟达主导地位的难度

Meta 已与 AMD
、英伟达达成数据中心芯片供应协议

　　Meta 调整芯片路线图之前 ，已在近几周与超威半导体（AMD）、英伟达建立新合作：

周二
，Meta 与 AMD 宣布，将采购功率达 6 吉瓦的 AMD 芯片 ，大致可满足多个大型数据中心需求

本月稍早
，Meta 与英伟达达成多代次长期合作，承诺在数据中心部署数百万片英伟达现有及下一代芯片

　　Meta 的自研 AI 芯片隶属于 MTIA（Meta 训练与推理加速器） 项目 ，是公司自主开发 AI 硬件 、降低对英伟达等外部芯片厂商依赖的重要举措，旨在降低成本
、加强对数据中心基础设施的掌控。

　　例如
，Meta 预计 2026 年资本支出将达到1150 亿~1350 亿美元，其中大部分将投向芯片与服务器 。

　　Meta 发言人在声明中表示：

　　“我们仍致力于投资多元化的芯片组合以满足自身需求 ，包括推进 MTIA 系列产品
，今年将公布更多信息
。”

　　包括微软在内的其他科技公司，在自研 AI 芯片时也遇到类似问题。

　　去年 ，英伟达 CEO 黄仁勋曾公开表示
，大多数科技巨头最终会放弃自研竞品芯片的计划，并称这些芯片的性能将持续落后于英伟达产品 。

　　Meta 多款自研芯片接连遇挫

　　Meta 多款自研芯片均出现问题：

公司已砍掉第二代训练芯片的一个版本 ，内部代号Iris

随后启动更先进的训练芯片项目
，代号Olympus，但如今也已取消

　　一位参与 Meta 芯片项目的人士表示 ，公司内部对自研芯片能否追上英伟达能力持怀疑态度
，因为项目存在延期与重新设计风险
。

　　该人士称，这项工作需要庞大工程师团队进行设计、调试 ，并确保功耗不会过高，否则相比英伟达芯片将毫无性价比。

Iris 采用 SIMD（单指令多数据） 架构
，硬件设计相对简单，但训练 AI 模型时软件编程难度更高

Olympus 采用与英伟达 AI 芯片类似的 SIMT（单指令多线程） 架构 ，软件编程更友好
，但硬件设计难度极大

　　许多科技公司青睐英伟达普及的 SIMT 架构，因为它更灵活 ，更适合训练现代 AI 模型 。

　　据四位消息人士透露
，Meta 原本计划最早在 2026 年第四季度完成 Olympus 设计，而新芯片从初步设计到量产通常还需要九个月甚至更久
。

　　Olympus 负责 AI 计算的核心 GPU 部分 ，计划采用 Meta 去年收购的芯片初创公司Rivos的设计。

　　Rivos 曾宣称
，其 GPU 可以高效运行英伟达专属的CUDA软件代码，而 CUDA 是当前训练与运行机器学习模型的主流软件生态 。

　　据一位消息人士称 ，Meta 最初计划用 Olympus 搭建大型服务器集群
，但高管最终认定，在与 OpenAI 、谷歌等成熟对手激烈竞争的背景下 ，这会给新模型训练带来重大风险。

　　多位人士表示，Olympus 的训练软件稳定性不如英伟达
，且复杂设计可能导致难以大规模量产
。

　　因此，Meta 目前选择继续使用第三方厂商的训练芯片 ，这些芯片的软件生态已经成熟。