根据路透社查阅的一份 Meta 内部备忘录，Meta Platforms 计划最早于今年 9 月开始量产一款人工智能芯片，这是其明年将整体 AI 算力提升至 14 吉瓦计划的一部分。

　　备忘录显示，Iris 芯片的测试仅用了六周时间，期间未发现重大问题。对于这项启动已有五年多、此前进展并不顺利的自研芯片计划而言，如此快速的测试进度意味着项目取得了积极进展。

　　Meta 根据自身需求对 Iris 芯片进行了定制设计，并与博通合作完成芯片设计，由台积电负责制造。这种模式有望帮助 Meta 降低庞大的 AI 算力成本，同时减少对英伟达和 AMD 等外部芯片供应商的依赖。

　　这款芯片的定位并非完全取代 GPU，而是用于补充 Meta 从英伟达和 AMD 大量采购的 AI GPU，加速训练和推理任务。

　　不过，备忘录也指出，对于 Meta 这样规模庞大的公司而言，部署最新一代 GPU 一直是一项艰巨的工作，而且耗费了大量时间。

　　Meta 今年 3 月曾以技术名称对外公布 Iris，并同时发布了另外三款 AI 芯片。按照规划，公司计划从现在起到 2027 年，每约六个月推出一款新的 AI 芯片，相比行业通常一年甚至更长时间更新一次 AI 芯片的节奏明显更快。

　　备忘录显示，Meta 计划在 2026 年部署约 7 吉瓦AI 算力基础设施，并计划在 2027 年将这一规模翻倍至 14 吉瓦。

　　为此，Meta 预计今年 AI 基础设施投资最高将达到 1450 亿美元，占整个科技行业预计 7000 多亿美元 AI 投资中的相当大一部分。

　　随着全球内存芯片持续短缺，这类长期供货协议已成为大型数据中心建设的关键保障。此前，苹果等公司也因内存供应紧张而提高了产品售价。

　　近年来，随着全球科技企业竞相扩建 AI 数据中心，内存、AI 芯片等关键元器件需求持续飙升。

　　摩根士丹利分析师指出，内存等芯片价格已出现快速且大幅上涨，以至于市场开始使用“芯片通胀”一词来形容这一现象，并认为其已经成为值得关注的宏观经济问题。