Meta 賭注 AI，巨款研發定制晶片與超級計算機
Meta 在近期的虛擬活動中公布了其內部基礎結構爲 AI 負載的研發計劃，尤其是包括如其最近推出的廣告設計和創意工具所基於的生成式人工智慧。這是 Meta 自然對抗 Google 和 Microsoft 等競爭對手步伐加快所做的戰略以及對 Meta 打造自帶 AI 友好的硬體系統的歷史史上的一個嘗試性體現實力的努力。“建立自己的硬體系統能夠讓我們在整個層級結構中擁有掌控權，從資料中心設計到訓練框架”，Meta 基礎設施副總裁 Alexis Bjorlin 如此告訴 TechCrunch。"這種垂直整合的程度是大規模推進 AI 研究路程時所必需的。"
AI 晶片開發
在過去的十年內，Meta 花費了數十億美元招募頂尖的資料科學家以及建立新型的人工智慧，其中包括如今在其應用和產品中發現的自總部大資料智慧剖析引擎，模型篩選過濾器和廣告智慧推薦服務。但這家公司在將許多更具野心的 AI 研究創新變成產品上卻遇到了困難，尤其是在生成式人工智慧方面。直到 2022 年，Meta 大致都在使用一個用於加速 AI 演算法的定制晶片和 CPU 組合來執行 AI 工作負載。Meta 取消了定於 2022 年的大規模部署，並代之以數十億美元訂購了 Nvidia GPU，需要重新設計其數個資料中心。Meta 計劃於 2025 年發布適用於訓練和執行 AI 模型的更爲雄心壯志的內部晶片的開發進一步展開，這也是今天發布會的主要議題。
Meta 稱其新晶片爲 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)，並將其描述爲加速 AI 訓練和推理負載的“MTIA 系列”晶片中的一部分。("Inferencing"是指執行訓練好的模型。）MTIA 是一種 ASIC 晶片，一種將不同的電路置於一個板上以便能夠並行執行一個或多個任務的晶片。Meta 表示 2020 年建立了 MTIA 的第一代——MTIA v1，其是基於 7 奈米工藝打造的。它可以超越其內部 128MB 的記憶體擴充套件到高達 128GB，並在 Meta 設計的基準測試中（這當然必須用一點鹽粒謹慎考慮）聲稱，相對於 GPU，MTIA 處理“低復雜性”和“中等復雜性”AI 模型更爲高效。Meta 表示該晶片在記憶體和網路方面還需進一步改進，這些領域在 AI 模型規模增大時會成爲瓶頸，需要將工作負載分配到多個晶片上。Meta 最近收購了一家奧斯陸團隊，該團隊建立了英國晶片獨角獸 Graphcore 的 AI 網路技術，這也不是巧合地呼應了這一點。當前 MTIA 的焦點僅在推理方面——而不是訓練方面——爲 Meta 應用的各個領域提供“推薦工作負載”。但 Meta 強調 MTIA 在 Meta 持續完善的過程中，“極大地”提高了公司在執行推薦工作負載時的效率——從而實現 Meta 執行“更強大”和“尖端”的（表面上是）AI 負載。
AI 超算力
Meta 的研究重點在於 AI，尤其是生成式 AI，其今日發布的硬體方案旨在加快步伐。這一點曾在之前的傳言中有所預示。2022 年 1 月，CEO Mark Zuckerberg——他據稱已將 Meta 的 AI 計算能力提升作爲首要任務之一——宣布成立一支頂層生成 AI 團隊，他的話是，“加速影響公司的研究和開發 ”。CTO Andrew Bosworth 最近也說，生成 AI 是他和 Zuckerberg 花費最多時間的領域。而首席科學家 Yann LeCun 表示Meta 計劃利用生成 AI 工具，在虛擬現實中建立物品，"我們正在探討 WhatsApp 和 Messenger 的聊天體驗、Facebook 和 Instagram 帖子的視覺創意工具和廣告，而隨着時間的推移，還將擴充套件到影片和多模式的體驗等方面。"
Meta 受到投資者的日益增長的壓力，他們擔心公司不能快速地佔據生成式 AI 市場（這可能很大），當前還沒有與 Bard、Bing Chat 或 ChatGPT 等聊天機器人產生競爭的答案，也沒有取得在影象生成上的進展，這也是另一種爆發式增長的關鍵領域。如果預測正確，生成式 AI 軟體的總可定址市場規模可能達到 1500 億美元。高盛預測，它將提高 GDP 7%。即使只有很少一部分的市場也有可能抹去 Meta 在“元宇宙”技術上的投資損失，如增強現實頭戴裝置、會議軟體和類似 Horizon Worlds 的 VR 遊樂場等裝置。Meta 的增強現實技術分部 Reality Labs
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