AIPress.com.cn报道
4月24日消息，据CNBC报道，meta将在至少未来三年采用数十万颗AWS Graviton芯片，成为该产品全球最大客户之一。这也是meta继近期与CoreWeave和Nebius签署合计480亿美元AI基础设施协议后，再次加码计算资源布局。
长期以来，AI投资热潮主要集中于NVIDIA GPU及加速器资源，但此次meta大规模引入Graviton，或许意味着通用计算处理器在AI时代的战略价值被重新评估。
与用于大规模模型训练的GPU不同，基于Arm Holdings架构的Graviton主要承担广泛计算任务，并适用于模型后训练、推理以及Agent相关CPU密集型工作负载。
AWS表示，Graviton在性能价格比方面具有优势，同时能耗可降低约60%。meta基础设施负责人Santosh Janardhan称，采用Graviton将帮助公司在Agent AI相关工作负载中获得所需性能与效率。
这也显示，meta的AI基础设施策略正在从单纯追求GPU扩张，转向更完整的异构算力体系布局。
目前，meta旗下产品每日服务约36亿用户，公司正在建设第32座数据中心，但管理层显然认为这仍不足以支撑未来AI需求增长。
在Mark Zuckerberg推动下，meta近几周已连续签下多笔大型算力协议。外界普遍认为，公司正试图在AI基础设施竞赛中与Alphabet和Microsoft保持同步，甚至争取领先。
值得关注的是，此次交易也强化了市场近期关于“CPU重新回归AI核心基础设施”的讨论。
Lip-Bu Tan近期在财报会上表示，过去几年高性能计算叙事几乎完全围绕GPU展开，但近几个月已看到CPU重新成为AI时代不可替代基础层。
更深层看，AI基础设施竞争逻辑也正在发生变化。
过去市场关注重点是训练算力规模，而随着模型进入推理和Agent阶段，成本效率、CPU协同、内存与网络架构的重要性正在上升。算力竞争不再只是GPU数量比拼，而是整套基础设施栈竞争。
亚马逊显然希望借Graviton在这场竞争中争取更大角色。
自收购Annapurna Labs以来，Amazon持续推动自研芯片战略。Graviton此前已获得Apple、Adobe等采用，而Anthropic近期也宣布使用Graviton处理器。
随着meta加入，Graviton在AI基础设施中的战略地位进一步提升。
从GPU租赁，到CPU大规模部署，再到数据中心持续扩张，meta正持续加大AI资本投入。与此同时，公司也在通过裁员压缩成本，为这场高投入竞争腾挪资源。（AI普瑞斯编译）
