ChatGPT 引發了科技巨頭之間的競爭，紛紛發布生成式 AI 產品。在本次大模型戰場中，Meta 缺席了。

很難想象，Meta 此次落后于競爭對手是因為沒有應用 GPU。據說Meta 把錢 All In 元宇宙了，現在用的是市面上最普通的 CPU 參加生成式 AI 戰局。

CPU 是計算機世界的主力芯片，已經稱霸數據中心幾十年，但是其在 AI 研發方面表現不佳。而Meta 嫌棄在人工智能工作方面表現出色的 GPU 芯片太貴，使用大量普通的 CPU 來運行 AI 工作負載。

這導致競爭對手在 AI 領域的發展超過了 Meta。他們使用 GPU 芯片并擁有更好的 AI 軟件，因此能夠更快地開發新的 AI 產品和服務。

Meta 也曾嘗試過自研 AI 芯片，但無疾而終。至此，跪著挨打的 Meta 在這場生成式 AI大戰中還能站起來嗎？

一步差，步步慌

自宣布 All In 元宇宙以來，Meta 便一直為元宇宙先鋒軍隊 Reality Labs 企業提供補貼。根據 Meta 聲明，預計到 2030 年市場規模將達到 1．5 萬億美元左右，該企業需要 10 年時間才能實現盈利。

Reality Labs 處于早期階段，嚴重虧損

雖然 Meta 核心業務社交媒體廣告仍在產生大量正的自由現金流，但它為嚴重虧損的 Reality Labs 企業提供補貼，Meta 面臨著嚴峻財務困境，自去年 11 月以來一直在進行規模空前的裁員。

老板扎克伯格曾對裁員之舉發視頻道歉，情緒低落地承認對公司增長的過度樂觀導致公司人員過剩。

錢不夠便拆了東墻補西墻。元宇宙研發有投資人盯著可不能輕易撤資斷資，屬實騎虎難下，Meta 便在其他項目上開始了緊衣縮食。

相比谷歌、微軟等大廠，Meta 跑 AI 時用的是 CPU。原因說來合理又離譜——適合 AI 處理的 GPU 芯片太貴了，還被控制著80％的市場份額的英偉達掣肘，索性用市面上常見的 CPU 先跑著。

Meta 還曾自研芯片，在內部設計的定制芯片上進行推理。但后來放棄，同年訂購了數十億美元的英偉達 GPU。

但在 2021 年，Meta還是失望地發現，第一，CPU 真的不可以，GPU 在運行不同類型的模型上遠比 CPU 芯片更靈活。第二，自研芯片走不通，小扎決定 All In 元宇宙也直接榨干了 Meta 的算力，自研芯片更是加重負荷。

折騰了一圈，元宇宙沒新進度，生成式 AI 賽場失局，真是錢沒省到，市場份額被其他巨頭嚴重擠壓。

小扎的努力

扎克伯格中途多次試圖挽回頹勢。

2022 年夏末，扎克伯格召集公司高管團隊，花了五個小時，分析公司計算能力長達，特別是處理尖端 AI 的能力。

結果讓他受挫，根據9月20日的公司備忘錄顯示，盡管 Meta 對 AI 研究進行了大筆高調的投資，然而主要業務需要的AI友好型硬件和軟件系統都非常昂貴，在這些方面公司的進展相當緩慢。扎心的是，緩慢程度已經阻礙了Meta跟上大規模創新的步伐。

公司里也有人看到這一情況的嚴重性，這個“吹哨人”是基礎設施負責人Santosh Janardhan，他曾說：如果要支持人工智能工作，Meta 需要從根本上改變我們的物理基礎設施設計、軟件系統以及提供穩定平臺的方法。

只是這聲哨吹了之后，當時沒有任何回音。

與此同時，小扎為應對整體業務對 Meta 進行了改組，此次改組使 Meta 的資本支出每季度增加了約 40 億美元（當前約 276 億元人民幣），導致其暫停或取消了在四個地點建立數據中心的計劃。

這些大筆支出，加重了 Meta 嚴重的財務問題，生成式AI大戰又吞噬了大量的算力，Meta 在算力上栽了個實實的大跟頭。

ChatGPT誕生后，投資者的興趣開始飆升。栽疼了、眼紅了，小扎不得不開始自救，今年二月小扎官宣了頂級團隊押寶生成式AI。目前，Meta 內部已開始計劃開發一款新型芯片，類似 GPU，既能訓練AI模型，又能進行推理，該項目將于 2025 年左右完成。

但此時，Meta 已經落后于谷歌等同行一大截。隔壁的谷歌早在2015年就開始部署自己定制的GPU——TPU。

不過這場競賽還要持續很久，我們可以觀察一下 Meta 能否后來趕上。