5月19日消息，過去一年，社交媒體巨頭Meta致力于削減成本和裁員，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。

當地時間周四，Meta發布了一系列新技術，這包括一種新的定制芯片，能夠幫助更快地訓練AI，以及一款編程工具，可為程序員提供開發產品的建議。此外，該公司還在改造其旗下數據中心，以便更輕松地部署AI技術。

Meta首席執行官馬克·扎克伯格（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，并取得更多的進步。”

為了加速Facebook和Instagram上的推薦算法，Meta正在開發一款定制加速器芯片。此外，該公司還推出了一個專門為AI硬件設計的新數據中心。據Meta表示，他們已完成AI超級計算機的第二階段建設，用于訓練類似ChatGPT的大語言模型。

去年，Meta的資本支出創下了歷史新高，達到了314億美元，比2017年增加了4.5倍以上。扎克伯格曾稱今年是Meta的“效率年”，分析人士估計，Meta今年的投資水平將與2022年相當，其中很多資金將用于改進和擴大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，但這并不意味著在投資AI和提升效率之間存在直接的競爭。”

一些AI更新顯然提高了Meta的內部效率，這導致公司在最近幾個月內裁掉了數千名員工。

CodeCompose是一款基于生成式AI的新型開發工具，可以為開發人員自動完成編程工作或提供修改代碼的建議。Meta表示，目前已有5200名內部程序員在使用CodeCompose，其中AI提出的編寫代碼建議中有22%被采納。

Meta還越來越多地使用AI來解決最大的業務問題。由于蘋果公司調整了隱私政策，很多廣告商的數字廣告精確定位目標用戶更加困難，Meta計劃利用AI來猜測用戶的興趣。為了與短視頻平臺TikTok競爭，Facebook和Instagram也開始展示用戶并不關注的賬戶內容，這需要一種算法來猜測用戶可能對什么感興趣。

市場研究公司CFRA Research分析師安吉洛·齊諾（Angelo Zino）在接受采訪時表示，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。

“很明顯，這些事情需要一些時間，不可能一蹴而就，” 齊諾談到Meta整體增加資本支出時表示。“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。”

當我們詢問AI模型時，它們會做出回答，這個過程就是所謂的推理，這需要特定類型的運算過程。Meta決定開發新的芯片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（即使已大量采購）。

Meta希望MTIA芯片能提升能力，為用戶預測更準確、更有趣的原創和廣告內容類型，從而讓人們花更多時間使用應用程序并點擊更多廣告。

該公司還推出了第一款專門用于處理視頻和直播內容的內部專用集成電路(ASIC)。Facebook和Instagram用戶每天分享的短視頻已經超過20億個。無論用戶使用何種設備觀看視頻，這款新型處理器都可以幫助用戶更快地顯示這些視頻，并且需要更少的流量。

Meta的硬件工程副總裁亞歷克西斯·比約林(Alexis Bjorlin)表示：“我們成功地對第一批芯片進行了優化、平衡和精準調整，以適應我們的推薦模型。”“我們清楚了解到生成式AI工作負載或其他相關需求，這些信息都盡在掌握。”

Meta社交媒體app使用的推薦引擎基于當前的AI技術，但未來生成式AI的運行將依賴Meta的AI超級計算機Research SuperCluster。公司將利用這款超算訓練大量的AI模型。

周四，Meta宣布已完成第二階段的建設，訓練了名為LLaMA的大語言模型。這將成為公司建造虛擬現實平臺元宇宙的關鍵部分。

Meta一直致力于向外界開放其一些先進技術。雖然其堆棧中的大部分硬件限內部使用，但部分成果是開源的。和LLaMA模型一樣，由Meta超級計算機訓練出來、可解十道國際奧數競賽難題的AI模型也已與研究人員共享。代碼開發工具CodeCompose則基于Meta AI研究團隊公開的技術成果構建。此外，新推理芯片將有助于Meta繼續支持PyTorch，這是其創建的開源AI框架，并已轉移到Linux基金會，以增加其獨立性。

盡管Meta多年來一直致力于開發AI工具，但扎克伯格仍然選擇將公司未來設立在更加模糊的虛擬現實愿景之上。投資研究機構Third Bridge分析師斯科特·凱斯勒(Scott Kessler)表示，這種轉變受到了投資者的嚴厲審視，因此此次對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戰略的信心。

凱斯勒表示，當行業競相將AI融入業務之時，“他們不想輸在起跑線上，”他說：“相比六到九個月前，現在更多人相信這種說法了。”