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MTIA v2 AI加速器、H100/H200 GPU叢集(Llama模型)
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Meta Platforms, Inc.(納斯達克: META)運營Facebook、Instagram、WhatsApp和Threads——這些平台每日活躍用戶合計超過30億。這一規模使Meta成為全球最大的AI算力消耗方之一:Meta應用中運行的每個內容推薦、廣告排名、垃圾郵件過濾和翻譯,都需要在極少數其他組織能夠比肩的規模上持續進行AI推理。 Meta的GPU建設是所有公司中最為激進的之一。2024年,Meta CEO馬克·扎克伯格宣布計劃部署約35萬塊英偉達H100 GPU——這一叢集規模超過美國政府的AI算力總量——用於訓練Llama 3及其後續模型。這些GPU從英偉達採購,由包括Wiwynn和廣達電腦在內的ODM組裝成伺服器,由Vertiv系統提供電力和冷卻。 與此同時,Meta自2020年起開始開發自己的定制AI矽晶片。MTIA(Meta訓練與推理加速器)v1於2023年在Meta資料中心部署,僅用於推理工作負載。MTIA v2(2024年)由台積電N5(5nm)製造,在訓練和推理性能上均有顯著提升。戰略意圖是將推薦模型推理——Meta量最大、成本敏感度最高的工作負載——從英偉達GPU轉移至MTIA,降低成本和供應鏈集中風險。 Meta的開源AI戰略(公開發布Llama 2、Llama 3等模型)對供應鏈有重要影響:通過免費發布最先進的模型權重,Meta構建了Llama微調和部署的全球生態系統,間接推動了對整個AI硬體技術棧的需求——從台積電代工到英偉達GPU銷售,再到超大規模和邊緣部署——進一步放大了先進AI晶片訪問的出口管制賭注。
關鍵路徑 — 從原料矽到部署
晶圓代工
TSMC ▲
CoWoS先進封裝、N3/N2邏輯
晶片設計
Broadcom
TPU ASIC(谷歌)、網路ASIC
電力與冷卻
Vertiv ▲
液冷、UPS、PDU系統
AI消費者
Meta
MTIA v2 AI加速器、H100/H200 GPU叢集(Llama模型)