难度过高，传Meta已放弃自研AI芯片！

导读：在全球AI竞赛白热化的背景下，科技巨头Meta Platforms（原Facebook）近期在自研AI芯片领域遭遇重大挫折。其最新一代训练芯片Olympus项目被紧急叫停，标志着公司挑战英伟达主导地位的雄心受阻。

我爱方案网3月2日消息，据多位知情人士透露，Meta Platforms（原Facebook）在内部芯片设计工作上遭遇重大挫折，上周已取消正在开发、用于训练AI模型的最先进芯片Olympus，转而专注于结构更简单的版本。这一决定标志着这家科技巨头在挑战英伟达AI芯片霸主地位的道路上遭遇严峻困难。

作为全球社交与元宇宙领域的领军企业，Meta近年来全力押注人工智能，试图在生成式AI浪潮中占据一席之地。为降低对英伟达等外部芯片厂商的高度依赖、控制成本并提升定制化能力，Meta早在数年前便启动了MTIA项目，旨在打造一套完全自主的AI训练与推理加速芯片体系。

该战略的核心目标有三：一是摆脱英伟达GPU的“算力垄断”；二是通过硬件-软件协同优化提升模型训练效率；三是构建长期可持续的AI基础设施护城河。然而，现实远比蓝图复杂。

Iris芯片——Meta第二代训练芯片的一个版本，采用SIMD（单指令多数据）架构，硬件设计相对简单但软件编程难度更高，已被取消。

Olympus芯片——随后启动的更先进训练芯片项目，采用与英伟达AI芯片类似的SIMT（单指令多线程）架构，软件编程更友好但硬件设计难度极大，同样因设计困难于上周被取消。

据一位参与项目的人士透露，Meta最初计划用Olympus构建大型服务器集群，但高管最终认定，在与OpenAI、谷歌等成熟对手激烈竞争的背景下，这样做会给新模型训练带来重大风险。多位消息人士指出，Olympus的训练软件稳定性不如英伟达产品，且复杂设计可能导致难以大规模量产。Meta内部对自研芯片能否追上英伟达能力持怀疑态度，因为项目存在延期与重新设计风险。

面对自研瓶颈，Meta迅速调整策略，开启“多元算力采购”模式：

与英伟达深化合作：2026年2月初，Meta宣布与英伟达成多年期供应协议，将在数据中心部署数百万颗包括H200、B100在内的多代次GPU，确保未来数年的AI训练需求。

引入AMD作为第二供应商：2月24日，Meta确认将采购总功率达6吉瓦的AMD AI芯片，足以支撑多个超大规模数据中心运行，此举显著增强了其供应链韧性。

首次租用谷歌TPU：据《The Information》报道，Meta已与谷歌签署价值数十亿美元的协议，计划自2026年起租用后者自研的Tensor Processing Unit（TPU）用于模型训练与部署。这不仅是Meta首次使用非英伟达/AMD的主流AI加速器，也标志着云间算力协作的新范式。

值得注意的是，谷歌正计划联合一家未具名的大型投资机构，成立合资公司对外出租TPU，目标打造一个价值数十亿美元的第三方AI算力市场。Meta的加入，或将成为这一生态的关键启动客户。