近日，Meta首席财务官苏珊·李在摩根士丹利科技大会上披露，公司正推进定制AI芯片研发进程：目前自研芯片已大规模应用于排序和推荐类工作负载，未来将拓展至核心AI模型训练场景，最终实现“算力自由”以减少对外部芯片供应商的依赖，这一动作也引发业界对科技巨头自研AI芯片趋势的讨论。
在AI大模型竞赛愈演愈烈的当下，算力已经成为决定科技巨头竞争力的核心壁垒之一。长期以来，包括Meta在内的多数企业都高度依赖英伟达等第三方供应商的通用芯片支撑AI训练与推理，但这种模式不仅面临成本高企、产能受限的问题，更让企业在算力调度与模型优化上处处受制于人。
Meta首席财务官苏珊·李的表态，揭开了公司自研芯片布局的最新进展。据其透露，Meta的定制芯片目前已大规模应用于排序和推荐类工作负载——这是支撑Facebook、Instagram等平台内容分发的核心环节，证明自研芯片的性能与稳定性已经通过了大规模业务场景的验证。
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