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Meta（META）推出四款全新 AI 芯片，隶属于其自研的 Meta 训练与推理加速器（MTIA）系列 。这家社交媒体巨头希望同时采用英伟达（NVDA）、AMD（AMD）的商用 GPU 以及自研芯片 ，既满足自身 AI 算力需求 ，也避免过度依赖单一供应商。
这四款芯片分别为 MTIA 300、MTIA 400 、MTIA 450 和 MTIA 500，分别针对 Meta AI 业务的不同环节设计，包括排序与推荐（R&R）模型 ，直至高端推理场景 。
MTIA 400 面向生成式 AI 与推荐排序任务 ，据 Meta 介绍，它可以在单个服务器机架中部署72 颗芯片协同工作 ，与英伟达 NVL72 或 AMD Helios 机架方案思路相似 。
Meta 称 ，MTIA 400 是该公司首款兼具成本优势且 “原始性能可与主流商用产品抗衡 ” 的芯片。公司并未明确指出具体对标哪些产品，但与 MTIA 400 定位相近的主流商用芯片仅有英伟达和 AMD。
值得注意的是 ，Meta 近期已与这两家公司分别签署多年 、多代芯片供货协议 。
MTIA 450 处理器在 MTIA 400 基础上进一步升级 ，配备速度更快的高带宽内存；而 MTIA 500 则进一步增加内存容量并提升速度 。
Meta 表示，部分芯片已投入使用 ，其余型号计划在2026 年或 2027 年部署。对公司而言重要的是 ，这些芯片共用一套基础架构，升级时可直接替换 。
并非只有 Meta 一家在使用自研处理器支撑 AI 业务 。谷歌、亚马逊多年来一直使用自研芯片训练和运行 AI 模型 ，微软也推出了新款 Maia 200 处理器。
谷歌和亚马逊还向 Anthropic 等公司出租自研芯片 ，用于运行 AI 模型 。另有媒体近期报道，谷歌与 Meta 已签署数十亿美元协议，Meta 将使用谷歌的处理器 。
这一系列动向对英伟达和 AMD 均构成潜在压力。在最近一次财报中 ，英伟达 CFO 科莱特?克雷斯提到 ，公司数据中心业务收入中 ** 略超 50%** 来自超大规模云厂商 。
不过她也指出，收入增长同样来自其他客户群体 。
超大规模云厂商在 AI 数据中心和第三方芯片上的投入暂无放缓迹象。仅 2026 年 ，亚马逊 、谷歌 、Meta 和微软计划合计投入 6500 亿美元资本开支 ，其中绝大部分将投向 AI 领域 。
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