从2022年12月22日OpenAI发布ChatGPT-3.5以来，推进GenAI（生成式人工智能：Genetic Artificial Intelligence）技术应用所需的AI芯片成本、基础设施能力和能耗，成为科技公司资金的“虹吸器”，在一定程度上抵消了围绕这项技术的显性或隐性收益。
故而，包括微软、亚马孙和谷歌，英特尔、AMD和高通等等在内的美国科技巨头，无不加入自研AI芯片的大军，Meta也是其中的一员。
Meta自研推理芯片：今年完成部署在Meta创下美股史上单日最高涨幅纪录的同时，该公司一份内部文件曝光：Meta计划今年在该公司的数据中心部署新版自研定制芯片（ASIC），以支持其AI业务的进一步发展。
在过去的2023年，这家公司在推动AI和元宇宙的愿景方面，“取得了很大进展”，Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在其财报会议上说。
Meta发言人证实了这项计划并称，其自研芯片将与Meta购买的现成的英伟达GPU协同以增强AI算力，共同夯实该公司的AI基础设施能力。这位发言人表示，Meta自研芯片将在2024年投产，以此降低AI加速卡采购成本，减少对英伟达的依赖。
公开信息显示，Meta的这款ASIC在内部被称为“Artemis”，主要性能集中在推理领域，技术开发基于2023年宣布的第二代内部芯片产品线。
Meta公布了截至2023年12月31日的2023财年第四财季业绩：各项财务数据大幅超出此前市场预期；同时，Meta对今年一季度的经营业绩也做出了超出预期的乐观预估，故而Meta股价在2月2日（北京时间）录得美股史上最大单日涨幅纪录。
专为大模型定制AI芯去年5月，Meta首次展示了最新芯片系列——「Meta训练和推理加速器」（MTIA），旨在加快并降低运行神经网络的成本。
MTIA是一种ASIC，一种将不同电路组合在一块板上的芯片，允许对其进行编程，以并行执行一项或多项任务。Met首款芯片将在2025年投入使用，同时数据中心开启测试。不过，据路透社报道，Artemis已经是MTIA的更高级版本。
其实，第一代的MITA早就从2020年开始了，当时MITA v1采用的是7nm工艺。该芯片内部内存可以从128MB扩展到128GB，同时，在Meta设计的基准测试中，MITA在处理中低复杂度的AI模型时，效率要比GPU还高。
在芯片的内存和网络部分，Meta表示，依然有不少工作要做。随着AI模型的规模越来越大，MITA也即将遇到瓶颈，因此需要将工作量分担到多个芯片上。
当时，Meta团队还设计了第一代MTIA加速器，同样采用台积电7nm，运行频率为800MHz，在INT8精度下提供102.4 TOPS，在FP16精度下提供51.2 TFLOPS。它的热设计功耗（TDP）为25W。
2022年1月，Meta还推出了超算RSC AI，并表示要为元宇宙铺路。RSC包含2000个英伟达DGX A100系统，16000个英伟达A100 GPU。这款超算与Penguin Computing、英伟达和Pure Storage合作组装，目前已完成第二阶段的建设。
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