不止GPU，Meta掃貨英偉達CPU

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英偉達和 Meta 宣布擴大多年、多代合作伙伴關系，英偉達將向這家社交媒體巨頭提供數百萬個 Blackwell 和 Rubin GPU（圖形處理單元），以及 CPU（中央處理器）和網絡產品。

該計劃要求 Meta 在其數據中心內使用這些產品來訓練和運行 AI 模型。

英偉達并未透露此次擴展交易的具體金額，但表示Meta將在其自有數據中心部署這些芯片，并充分利用英偉達云合作伙伴提供的資源。英偉達云合作伙伴計劃涵蓋了CoreWeave 和Crusoe等公司，這些公司為其他公司提供英偉達芯片的租賃和使用服務。

英偉達首席執行官黃仁勛在一份聲明中表示：“沒有人像 Meta 那樣大規模部署人工智能——將前沿研究與工業級基礎設施相結合，為數十億用戶提供全球最大的個性化和推薦系統。”

“通過對 CPU、GPU、網絡和軟件進行深度協同設計，我們將完整的英偉達平臺帶給 Meta 的研究人員和工程師，幫助他們為下一代人工智能前沿奠定基礎。”

除了GPU之外，英偉達表示，Meta正在推出其首批大規模的Grace純CPU服務器，并計劃在2027年推出Vera純CPU系統。這些服務器類似于Meta使用英特爾芯片的傳統服務器，不包含任何GPU。

這種舉動可能會給英特爾和AMD帶來問題，這兩家公司幾十年來一直主導著CPU服務器領域。

Meta 還將在其 WhatsApp 即時通訊應用中使用英偉達的機密計算技術，該技術允許通過其 GPU 進行私密數據處理。

自 2026 年初以來，人工智能相關股票遭受重創，因為人們對支出擔憂持續不斷。

Meta的股價下跌了3.3%。微軟（MSFT）受到的沖擊尤為嚴重，自1月1日以來，其股價已下跌超過17%。

近幾個月來，芯片股也出現降溫，投資者質疑高性能GPU是否是驅動所有AI應用的必要條件，或者更專業的芯片最終是否會取而代之。隨著英偉達的客戶，包括亞馬遜、谷歌和微軟，紛紛推出各自AI芯片的更新版本，這些擔憂也愈演愈烈。

11 月，《The Information》報道稱，Meta 正在與谷歌洽談，希望將其 TPU 芯片用于人工智能應用。

今年以來，英偉達股價下跌超過 1%，而競爭對手 AMD 的股價下跌超過 5%。

然而，分析師表示，英偉達不太可能在人工智能領域失去領先地位，因為GPU可以用于多種不同的人工智能應用，而像谷歌的TPU和亞馬遜的Trainium處理器這樣的芯片的應用范圍則更為有限。

Meta與NVIDIA合作構建AI基礎設施

NVIDIA 今日宣布與 Meta 建立多年、跨世代的戰略合作伙伴關系，涵蓋本地部署、云和 AI 基礎設施。

Meta 將構建針對訓練和推理進行優化的超大規模數據中心，以支持公司長期的 AI 基礎設施路線圖。此次合作將實現 NVIDIA CPU 和數百萬個 NVIDIA Blackwell 和 Rubin GPU 的大規模部署，以及將NVIDIA Spectrum-X? 以太網交換機集成到 Meta 的 Facebook 開放式交換系統平臺中。

“目前還沒有哪家公司能像 Meta 一樣大規模部署人工智能——將前沿研究與工業級基礎設施相結合，為數十億用戶打造全球規模最大的個性化和推薦系統，”NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛表示。“通過 CPU、GPU、網絡和軟件的深度協同設計，我們將完整的 NVIDIA 平臺帶給 Meta 的研究人員和工程師，助力他們構建下一代人工智能前沿的基礎。”

Meta 創始人兼首席執行官馬克·扎克伯格表示：“我們很高興能夠擴大與 NVIDIA 的合作，利用其 Vera Rubin 平臺構建領先的集群，為全世界每個人提供個人超級智能。”

Meta 和 NVIDIA 繼續合作，在其數據中心生產應用中部署基于 Arm 的 NVIDIA Grace? CPU，以提升性能，這是 Meta 長期基礎設施戰略的一部分，旨在顯著提高其數據中心的每瓦性能。

此次合作代表了 NVIDIA Grace 的首次大規模部署，并通過對 CPU 生態系統庫的共同設計和軟件優化投資，提高了每一代處理器的每瓦性能。

兩家公司還在合作部署 NVIDIA Vera CPU，有望在 2027 年實現大規模部署，進一步擴大 Meta 的節能型 AI 計算范圍，并推進更廣泛的 Arm 軟件生態系統。

Meta 將部署業界領先的基于 NVIDIA GB300 的系統，并創建一個涵蓋本地數據中心和NVIDIA 云合作伙伴部署的統一架構，以簡化操作，同時最大限度地提高性能和可擴展性。

此外，Meta 已在其基礎設施范圍內采用 NVIDIA Spectrum-X 以太網網絡平臺，以提供 AI 規模的網絡，從而提供可預測的低延遲性能，同時最大限度地提高利用率并提高運營和電源效率。

（來源：綜合自英偉達等）

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

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