100亿美元，Meta拟向Anthropic出租算力

Meta 正在进一步扩大对 AI 基础设施的掌控，并探索将自建算力对外商业化。

Meta 宣布将从今年 9 月开始制造一款代号为 Iris 的全新定制 AI 芯片，这是其将总算力提升至 14 GW 计划的一部分，也是公司减少对外部芯片供应商依赖的重要一步。

Iris 已完成测试阶段，且未出现重大问题，已基本具备投入生产的条件。该芯片主要面向 Meta 内部的 AI 推理工作负载，可以针对 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Meta AI 使用的推荐系统、排名模型、广告算法及生成式 AI 服务进行优化，从而提高能效、降低单次推理成本和整体基础设施支出。

Meta 每天需要处理数十亿次推理请求。在这一规模下，即使每瓦特性能或每次推理成本提高 10%至15%，每年也可能节省数亿美元。

与面向广泛应用的通用 GPU 相比，定制芯片还可以与 Meta 自有的软件、网络和数据中心进行协同设计，使芯片、系统和基础设施更加高效地配合。与此同时，自研芯片也能够降低 Meta 对英伟达产品路线图、定价和供应链的依赖，并增强其与外部芯片供应商谈判时的筹码。

不过，Meta 并不是要完全取代英伟达。英伟达 GPU 仍拥有更强的通用性，并可能继续承担 Meta 最大规模的 AI 模型训练任务。Meta 的主要目标，是将更多推理工作负载迁移至自己拥有和控制的硬件平台。

这并不是 Meta 首次涉足定制芯片。此前，该公司已经公布了 Meta 训练与推理加速器 MTIA 路线图，其中包括多代面向内部基础设施的 AI 芯片。Meta 尚未确认 Iris 是否属于 MTIA 系列，但其整体方向与 MTIA 战略一致。

Meta 计划到 2027 年将 AI 芯片发布周期缩短至大约每六个月一款，明显快于传统芯片一至两年的迭代节奏。为了支持基础设施扩张，公司还与三星电子签署了内存芯片长期供应协议，与闪迪签署了闪存供应协议，并与住友电工签署了光纤设备协议。仅在 2026 年，Meta 的 AI 基础设施支出预计就将达到1450亿美元。

Meta 在工程博客中表示，全球数十亿用户每天都在使用个性化推荐、AI 助手等由人工智能驱动的服务，而 AI 模型的演进速度已经超过任何单一硬件世代的迭代速度。如何在全球范围内以尽可能低的成本运行大量 AI 模型，正在成为行业最严苛的基础设施挑战之一。

在持续扩充自有算力的同时，Meta 也开始考虑将部分计算资源对外出售。

据知情人士透露，Meta Platforms 正与 Anthropic 洽谈算力租赁交易，潜在协议规模在两年内最高可达100亿美元。Anthropic 可能在两年内按月向 Meta 支付费用，但具体条款仍可能发生变化，双方也可以提前终止协议。

Anthropic 据称于今年 6 月提出了这一交易方案，Meta 目前仍在评估。由于 Meta 此前并没有成熟的算力销售业务，相关谈判较为复杂，目前讨论仍处于早期阶段，也可能无法达成最终协议。

如果交易落地，Meta 将能够通过出售基础设施服务获得广告业务之外的新收入，并与 CoreWeave、Nebius 等新型云计算服务商展开竞争。

在今年 5 月举行的 Meta 股东大会上，首席执行官马克·扎克伯格曾表示，进军云计算领域“绝对在考虑范围内”，并称几乎每周都有企业联系 Meta，希望购买其 AI 模型或闲置算力的访问权。此前也有报道称，Meta 正在建立一项云计算业务，用于出售过剩算力并为开发者托管 AI 模型。

这一潜在交易与部分大型科技公司将自建 AI 基础设施对外商业化的趋势相呼应。Anthropic 此前也曾与其他算力基础设施提供方签署合作协议，以获得大型数据中心的计算资源。

Meta 并不是唯一推进定制芯片和自建 AI 基础设施的科技公司。谷歌拥有 TPU，亚马逊拥有 Trainium 和 Inferentia，微软拥有 Maia。这些公司都在针对自身工作负载开发芯片，以降低成本、提高效率，并减少对英伟达 GPU 的完全依赖。

这并不意味着英伟达会淡出市场。其 GPU 仍可能长期占据大型 AI 模型训练的主导地位。但随着人工智能在科技公司业务中的重要性不断提高，拥有更多自研芯片、数据中心和网络资源，将有助于这些企业更好地控制成本、供应链和基础设施扩张节奏。

对于 Meta 而言，Iris 芯片和潜在的算力出租业务实际上指向同一战略：一方面通过自研硬件降低内部 AI 服务的运行成本，另一方面尝试将规模庞大的 AI 基础设施转化为新的收入来源。

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