智通财经APP获悉，据知情人士透露，Meta Platforms(META.US)在内部研发AI芯片过程中遭遇挑战， 已放弃使用其最先进的芯片方案，转而采用设计更简化的版本。上周，由于芯片设计环节出现技术困 难，该公司正式终止了正在研发的最先进AI模型训练芯片项目。报道还指出，Meta已于上周向人工智 能基础设施部门员工同步了这一技术路线调整的最新计划。 Meta放弃自研芯片的决定，揭示了各公司在试图设计能与市场霸主英伟达(NVDA.US)抗衡的AI芯片 时，所面临的普遍困境。 一位参与Meta芯片研发的内部人士透露，公司内部对开发能与英伟达芯片性能匹敌的计划普遍持谨慎 态度，主要担忧在于项目存在延期或需要重新设计的风险。该人士指出，相关报告显示，这类芯片的研 发需要组建大规模工程师团队，负责芯片设计、调试及功耗控制等关键环节。若无法有效解决功耗问 题，这些自研芯片在与英伟达成熟产品的对比中可能不具备投入使用的价值。 Iris训练芯片采用单指令多数据(SIMD)计算架构。该架构对硬件工程师而言设计门槛较低，但软件工程 师在训练AI模型时面临显著编程挑战。据报告披露，Olympus采用与英伟达AI芯片同源的单指 ...

据Theinformation报道，Meta公司在多款芯片的研发上都遇到了问题。该公司放弃了一款内部代号为Iris的第二代训练芯 片。之后，该公司开始研发一款更先进的训练芯片，代号为Olympus，但现在这款芯片也已被放弃。 一位知情人士透露，Meta 最初计划与 Olympus 合作构建大型服务器集群，但高管最终认为，在与 OpenAI 和 Google 等老 牌竞争对手展开激烈竞争之际，这样做会给新模型的训练带来重大风险。例如，用于训练芯片的软件稳定性不如英伟达的 产品，而且 Olympus 复杂的设计也可能导致难以大规模生产。 与此同时，据报道，Meta Platforms 已经与谷歌签订一项价值数十亿美元的协议，租用谷歌的 AI 芯片（即张量处理单元） 来开发新的 AI 模型。这必将加剧谷歌和英伟达的芯片竞争。 Meta的定制芯片之旅 Meta 进军定制芯片领域是一项深思熟虑的战略，旨在克服现成 AI 加速器在技术和财务方面的局限性。首先从财务上看， Meta自研芯片应该是大有可为。 鉴于 Meta Platforms 在研发和资本支出方面投入了巨额资金——预计 2025 年，其研发投入约为 500 ...