Meta 长期以来试图不再把所有 AI 芯片都从 Nvidia 采购，如今终于在今年秋天进入晶圆厂。Reuters 于 7 月 9 日 报道的一份内部备忘录显示，公司将于 9 月开始生产一款代号为 Iris 的数据中心 AI 芯片，这是其 MTIA 项目的最新一代——Meta Training and Inference Accelerator，如今已推进到第四代。Meta 拒绝就这份备忘录置评。
谁来制造
Broadcom 负责设计协助，TSMC 负责制造。围绕这颗芯片，Meta 还签下了一圈供应协议：Samsung Electronics 提供存储器，SanDisk 提供闪存存储，Sumitomo Electric 提供光纤设备。备忘录称，至少有一颗完工芯片在约 六周内完成测试，且未发现重大问题。Meta 曾表示：“每一代 MTIA 都建立在上一代基础之上，采用模块化 chiplet，吸收最新的 AI 工作负载洞察和硬件技术，并以更短的节奏部署。”
它所服务的规模
这款芯片之所以存在，是因为其背后的基础设施扩张。Meta 计划在 2026 年投入 1250 亿至 1450 亿美元用于 AI 基础设施，预计今年部署约 7 gigawatts 的算力，并计划在 2027 年达到约 14 GW。与此同时，公司仍在持续大举采购 Nvidia 和 AMD 的产品。Forrester Research 的 Mike Gualtieri 表示：“如果你在芯片上依赖另一家公司，就不可能成为 AI 巨头。”
另一只鞋：把它租出去
同一天，Mark Zuckerberg 告诉 Bloomberg，出售对这套基础设施的访问权限如今已在积极考虑之中：“你为使用算力得到的报价高得惊人，以至于在某些情况下，把这些算力租出去，或者考虑此类交易，而不是留作内部使用，可能是有意义的。”这是对约在 7 月 1 日被报道的“Meta Compute”努力作出的首个公开 CEO 确认；该项目有望成为 AWS、Azure 和 Google Cloud 的竞争者。Meta 5 月股东大会上，Zuckerberg 就已称云计算“肯定在考虑之列”，并表示企业“几乎每周”都会来找 Meta，寻求其模型或闲置产能。
仍未明朗之处
Zuckerberg 的措辞——“在某些情况下可能是有意义的”——并不等同于正式启动。Meta 尚未说明它会出售原始算力、托管模型访问，还是两者兼有，而报道中的“Meta Compute”仍处于探索阶段。价格环境也解释了这种诱惑：Anthropic 向 SpaceX 支付约 12.5 亿美元，换取 Colossus 容量；Google 则支付约 9.2 亿美元。在这样的市场里，闲置的加速器看起来不再像冗余产能，而更像库存。相比之下，Iris 已经有了时间表。它能否替代足够多的 Nvidia 芯片、从而产生实质影响，要等芯片上架运行后，以及 Meta 2027 年资本开支指引是否因此转向，才会见分晓。