Meta自研AI芯片2027年部署，联手博通台积电降本

随着 AI 基础设施成本持续攀升，Meta 正筹备通过新一代定制芯片，将更多 AI 计算能力转入内部。据彭博社（Bloomberg）报道，该公司计划在 2027 年上半年开始在数据中心部署其最新自研 AI 芯片，目标是降低运行 AI 模型所需的成本与能耗。该芯片由 Meta 与博通（Broadcom）合作设计，并由台积电（TSMC）负责制造。

Meta 表示，这些芯片运行 AI 模型的效率高于“英伟达（NVIDIA）目前出货的任何产品”。报道称，9 月 1 日，12 枚新芯片已从台积电到货，初始性能与 Meta 的模拟结果相差在 2%–3% 以内。第一天，团队便能在这些处理器上运行来自 Meta、DeepSeek 和阿里巴巴（Alibaba）的模型。

目前，Meta 正在测试其第三代 AI 芯片 MTIA 450，又名 Arke。其继任者 MTIA 500，又名 Astrid，预计约一个月内完成设计工作，并于 2027 年底进入数据中心，Meta 计划更广泛部署。在 Astrid 之后，公司计划让未来几代芯片重点提升速度与吞吐量，而光纤技术可能带来进一步的性能提升。

Meta 计划大规模部署 AI 芯片以削减成本

Meta 正计划进行大规模部署，承诺在 12 个月内完成超过 1 GW 的芯片部署，并预计此后铺开速度将加快。这一自研芯片推进之际，Meta 正在快速扩展其更广泛的 AI 基础设施；路透社（Reuters）7 月报道称，该公司目标是在 2027 年前将整体计算容量翻倍至 14 GW。

报道补充称，上述四代产品都高度依赖 HBM（高带宽内存），且面向通用推理（inference）设计，而非需要超快响应时间的工作负载。对推理的侧重标志着 Meta 定制芯片策略的转变。该公司此前曾计划推出 Olympus，一款同时面向 AI 训练与推理的芯片，但部分出于成本担忧取消了该项目。Meta 工程副总裁 Yee Jiun Song 指出，在吉瓦级部署规模下，即使芯片成本增加约 30%，也可能变得难以合理化。

Meta 的扩张正值定制 AI 芯片在主要云与科技公司中势头增强。TrendForce 指出，博通在 2026 年第二季度（2Q26）开始出货其首个面向 OpenAI 的 ASIC（专用集成电路）以及 Google 的 TPU 8i（张量处理单元）；同时，来自其六大定制芯片客户（包括 Anthropic 和 OpenAI）的需求预计将继续推动 XPU 增长。