科技產業分析師、Futurum Group 執行長 Daniel Newman 近日公開表示，市場不應將 Meta 不斷增長的自研晶片野心誤解為該公司將拋棄其長期的半導體合作伙伴。他強調，Meta 的定製晶片策略是為了“增強”算力，而非取代 輝達 和 AMD 的 GPU。

Newman 此番言論是對一篇關於 Meta 自研晶片進展報道的回應。他在社交媒體上指出，Meta 今年在資本支出上不會率先退縮，計劃投入高達 1450 億美元，同時擴充套件其內部基礎設施能力。他明確寫道：“需要澄清的是，它並非用內部晶片取代 AMD 和輝達，而是為了滿足雄心勃勃的容量需求和需求預期而進行增強。”

這一判斷為外界觀察 Meta 的 AI 基礎設施戰略提供了關鍵視角。此前，路透社援引一份內部公司備忘錄報道稱，Meta 計劃於今年 9 月開始製造其內部 AI 晶片，代號為 Iris。該晶片是 Meta 四代 MTIA（Meta 訓練與推理加速器）計劃的一部分，由 博通 協助開發，並將由 台積電 負責製造。報道還提到，該晶片的測試僅用了六週時間，且未發現重大問題。

除了晶片本身，報道還揭示了 Meta 龐大的基礎設施擴張藍圖。該公司計劃在今年部署約 7 吉瓦的計算基礎設施，並預計在明年將這一容量翻倍至 14 吉瓦。這與高達 1450 億美元的年度 AI 基礎設施預期支出相符，同時，Meta 還在為記憶體、儲存和網路元件爭取長期供應協議。

Newman 的評論實際上描繪了一個“並行發展”的圖景：一方面，Meta 繼續從 輝達 和 AMD 大量採購 AI GPU，以應對當下爆炸性的訓練和推理需求；另一方面，其自研的 Iris 晶片等定製化解決方案，旨在針對特定工作負載進行最佳化，從而在整體上擴大其可用的計算資源池，而非簡單地用自研產品一比一替換外部採購。

對於 AI 產業鏈而言，這一解讀緩解了部分投資者對於 GPU 需求可能被科技巨頭自研晶片侵蝕的擔憂。它暗示，在可預見的未來，像 Meta 這樣的超大規模雲服務商仍將是 輝達 和 AMD 的關鍵客戶，其自研努力更多是作為應對算力短缺和成本最佳化的補充手段，而非顛覆性的替代方案。