科技产业分析师、Futurum Group 首席执行官 Daniel Newman 近日公开表示，市场不应将 Meta 不断增长的自研芯片野心误解为该公司将抛弃其长期的半导体合作伙伴。他强调，Meta 的定制芯片策略是为了“增强”算力，而非取代 英伟达 和 AMD 的 GPU。

Newman 此番言论是对一篇关于 Meta 自研芯片进展报道的回应。他在社交媒体上指出，Meta 今年在资本支出上不会率先退缩，计划投入高达 1450 亿美元，同时扩展其内部基础设施能力。他明确写道：“需要澄清的是，它并非用内部芯片取代 AMD 和英伟达，而是为了满足雄心勃勃的容量需求和需求预期而进行增强。”

这一判断为外界观察 Meta 的 AI 基础设施战略提供了关键视角。此前，路透社援引一份内部公司备忘录报道称，Meta 计划于今年 9 月开始制造其内部 AI 芯片，代号为 Iris。该芯片是 Meta 四代 MTIA（Meta 训练与推理加速器）计划的一部分，由 博通 协助开发，并将由 台积电 负责制造。报道还提到，该芯片的测试仅用了六周时间，且未发现重大问题。

除了芯片本身，报道还揭示了 Meta 庞大的基础设施扩张蓝图。该公司计划在今年部署约 7 吉瓦的计算基础设施，并预计在明年将这一容量翻倍至 14 吉瓦。这与高达 1450 亿美元的年度 AI 基础设施预期支出相符，同时，Meta 还在为内存、存储和网络组件争取长期供应协议。

Newman 的评论实际上描绘了一个“并行发展”的图景：一方面，Meta 继续从 英伟达 和 AMD 大量采购 AI GPU，以应对当下爆炸性的训练和推理需求；另一方面，其自研的 Iris 芯片等定制化解决方案，旨在针对特定工作负载进行优化，从而在整体上扩大其可用的计算资源池，而非简单地用自研产品一比一替换外部采购。

对于 AI 产业链而言，这一解读缓解了部分投资者对于 GPU 需求可能被科技巨头自研芯片侵蚀的担忧。它暗示，在可预见的未来，像 Meta 这样的超大规模云服务商仍将是 英伟达 和 AMD 的关键客户，其自研努力更多是作为应对算力短缺和成本优化的补充手段，而非颠覆性的替代方案。