5月19日訊息，過去一年，社群媒體巨頭Meta致力於削減成本和裁員，但更新基礎設施的花費卻創下了紀錄，這是為了在AI競賽中保持領先地位。
當地時間週四，Meta發布了一系列新技術，這包括一種新的客製化晶片，能夠幫助更快地訓練AI，以及一款程式設計工具，可為程式設計師提供開發產品的建議。另外，該公司正在對其資料中心進行改造，以實現更便捷的AI技術部署。
Meta執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）在一份電子郵件聲明中說：「這項工作反映了我們長期的努力，將使我們在各個領域中能夠更好地利用這項技術，並取得更多的進步。此外，該公司還推出了一個專門為AI硬體設計的新資料中心。 Meta宣布已經完成第二階段AI超級電腦的建設，該電腦用於訓練大型語言模型，例如ChatGPT。
2018年，Meta的資本支出達到了314億美元，比2017年增加了4.5倍以上，創下歷史新高。祖克柏曾稱今年是Meta的“效率年”，分析師估計，Meta今年的投資水準將與2022年相當，其中許多資金將用於改進和擴大AI基礎設施。
Meta AI研究主管金·哈澤爾伍德（Kim Hazelwood）表示：「雖然我們在提高效率方面遇到了一些困難，但這並不意味著在投資AI和提升效率之間存在直接的競爭。
CodeCompose是一款基於生成式AI的新型開發工具，可為開發人員自動完成程式設計工作或提供修改程式碼的建議。 Meta表示，目前已有5,200名內部程式設計師在使用CodeCompose，其中AI提出的編寫程式碼建議中有22%被採納。
Meta也越來越多地使用AI來解決最大的業務問題。由於蘋果公司調整了隱私權政策，許多廣告商的數位廣告精確定位目標用戶更加困難，Meta計畫利用AI來猜測用戶的興趣。為了與短影片平台TikTok競爭，Facebook和Instagram也開始展示用戶不關注的帳號內容，這需要一種演算法來猜測用戶可能對什麼感興趣。
市場研究公司CFRA Research分析師安吉洛·齊諾（Angelo Zino）在接受採訪時表示，投資者將會尋求直接的證據來證明這些改進，以證明大筆支出是合理的。
齊諾表示，很明顯這些事情需要一定的時間，不可能一步到位，這是針對Meta整體增加資本支出的。 「肯定會有大量審核，確保能夠加速實現收入方面的一些回報。」
特定類型的運算過程用於進行推理，當我們向AI模型詢問時，它們會做出回答。 Meta決定開發新的晶片MTIA（Meta Training and Inference Accelerator，意思是Meta訓練和推理加速器），幫助完成內部特定的工作，補充英偉達GPU的數量不足（即使已大量採購）。
Meta希望MTIA晶片能提升能力，為用戶預測更準確、更有趣的原創和廣告內容類型，讓人們花更多時間使用應用程式並點擊更多廣告。
The company has also launched an in-house specialized integrated circuit (ASIC) designed specifically for processing video and live content.。每天在Facebook和Instagram上分享的短影片已經超過20億個。使用這款新型處理器，用戶不論在何種設備上觀看視頻，都能更快地加載視頻，並且消耗更少的流量。
Meta的硬體工程副總裁 Alexis Bjorlin)表示：「我們成功地對第一批晶片進行了優化、平衡和精準調整，以適應我們的推薦模型。 Meta的AI超級電腦Research SuperCluster。公司將利用這款超算訓練大量的AI模型。
Meta在周四宣布已完成第二階段的建設，並訓練了一個名為LLaMA的大型語言模型。這將成為公司建造虛擬實境平台元宇宙的關鍵部分。
Meta一直致力於向外界開放其一些先進技術。雖然其堆疊中的大部分硬體限內部使用，但部分成果是開源的。和LLaMA模型一樣，由Meta超級電腦訓練出來、可解十道國際奧數競賽難題的AI模型也已與研究人員分享。 CodeCompose是基於Meta AI研究團隊所公開的技術成果而建構的程式碼開發工具。此外，新推理晶片將有助於Meta繼續支持PyTorch，這是其創建的開源AI框架，並已轉移到Linux基金會，以增加其獨立性。
儘管Meta多年來一直致力於開發AI工具，但祖克柏仍然選擇將公司未來設立在更模糊的虛擬實境願景之上。投資研究機構Third Bridge分析師 Scott Kessler表示，這種轉變受到了投資者的嚴厲審視，因此這次對AI基礎設施的深度投資可以幫助投資者重建對扎克伯格整體策略的信心。
凱斯勒表示，當業界競相將AI融入業務之時，「他們不想輸在起跑線上，」他說：「比起六到九個月前，現在更多人相信這種說法了。
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