據知情人士透露，科技巨頭meta在自主研發人工智能芯片的道路上遭遇重大阻礙，不得不放棄其最先進的訓練芯片項目，轉而將研發重心投向結構更為簡單的替代方案。此前，由于芯片設計難度遠超預期，meta于上周做出決定，終止了正在開發的高端AI訓練芯片項目，并向AI基礎設施部門員工通報了這一戰略調整。

meta的自研芯片項目名為“meta訓練和推理加速器”（MTIA），旨在降低對外部供應商的依賴，同時削減數據中心運營成本，并增強對基礎設施的控制能力。然而，這一雄心勃勃的計劃卻遭遇了重重困難。據悉，meta已放棄第二代訓練芯片Iris的一個版本，并隨后啟動了更先進的Olympus芯片開發，但該項目同樣未能逃脫夭折的命運。

參與芯片開發的一名人員表示，公司內部對于能否開發出與英偉達性能相媲美的芯片持懷疑態度。這主要歸因于開發周期長、設計復雜度高以及功耗控制難度大。特別是在功耗控制方面，如果無法有效解決，將嚴重削弱芯片相對于英偉達產品的競爭力。

在技術架構上，Iris采用了單指令多數據（SIMD）架構，這種架構雖然簡化了硬件設計，但卻增加了軟件開發的難度。而Olympus則采用了與英偉達芯片類似的單指令多線程（SIMT）架構，更適合AI訓練軟件，但硬件實現的復雜度也相應提高。

meta原計劃最早于2026年第四季度完成Olympus芯片的設計工作，但即便設計完成，通常仍需至少9個月的時間才能實現量產。Olympus的GPU原計劃采用meta去年收購的Rivos公司的技術，該技術可兼容英偉達的Cuda軟件生態，而Cuda是當前AI訓練領域的行業標準。

meta曾計劃基于Olympus構建大規模AI訓練服務器集群，但管理層認為這一方案存在諸多風險。他們擔心，這可能會影響公司在與OpenAI和谷歌等競爭對手訓練新模型的進度。軟件成熟度可能不及英偉達生態，而復雜的設計也可能增加量產的難度。

在調整芯片戰略的同時，meta也在積極加強與現有芯片供應商的合作。據報道，meta已簽署了價值數十億美元的協議，從谷歌租用AI芯片。AMD本周也表示，將與meta合作部署最多6GW的Instinct AI芯片，以支持meta下一代AI基礎設施的建設。meta本月還宣布與英偉達建立跨多代合作關系，將繼續在數據中心部署英偉達的芯片。

面對自研芯片的種種挑戰，meta目前計劃繼續依賴外部供應商提供的AI訓練芯片。這些芯片的軟件生態更為成熟，風險相對較低，也更符合meta當前的業務需求和發展戰略。