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Meta Platforms通過收購Rivos加速其自研人工智能芯片項目的努力正遇到困難，這凸顯出即便是最大的科技公司，要打造能夠減輕對英偉達依賴的定制芯片也絕非易事。

據The Information報道，Meta去年收購了這家半導體初創公司，目的是加快內部AI芯片的開發速度，并在公司為其AI雄心向數據中心投入數十億美元之際，減少對英偉達的依賴。但這筆收購交易完成六個月后，相關工作進展艱難，現任和前任員工描述的種種問題，也反映出Meta試圖建立芯片業務所面臨的更廣泛挑戰。

這篇報道恰逢Meta的一個敏感時期。首席執行官馬克·扎克伯格已將AI基礎設施列為公司最大的支出優先事項之一，他押注龐大的計算能力對于公司在生成式AI、推薦系統、廣告工具和未來個人AI產品領域的長期地位至關重要。但Rivos的困境表明，收購芯片人才并不等同于將這些人才轉化為可超大規模投產的成熟芯片。

Rivos本應加速Meta的芯片路線圖

Meta收購Rivos旨在增強公司的定制半導體工作，尤其是其“Meta訓練與推理加速器”（MTIA）項目。MTIA系列是Meta內部的努力，旨在打造針對公司自身工作負載進行優化的AI加速器，從而減少因依賴英偉達GPU而產生的部分成本和供應壓力。

Rivos似乎恰好提供了Meta所需的專業能力。這家位于圣克拉拉的初創公司一直專注于圍繞RISC-V架構構建的芯片，RISC-V是一種開源的替代方案，可替代Arm、Intel和AMD的專有芯片架構。

Rivos還帶來了全棧AI系統的經驗——這在定制芯片領域是一個重要的短語，因為AI芯片不僅僅是硬件，它們還需要編譯器、軟件工具、內存系統、運行時支持以及與數據中心工作負載的深度集成。

Meta的邏輯很簡單。公司在AI基礎設施上投入巨資，并且仍然是英偉達的主要客戶之一。如果Meta能夠構建更多自己的加速器棧，它就能降低長期成本，獲得更強的性能控制權，并根據自己的模型和服務更緊密地定制硬件。

對英偉達的依賴仍然難以打破

Meta想要定制AI芯片的核心原因是成本和供應。英偉達的GPU仍然是訓練和運行高級AI模型的主導硬件平臺，但需求巨大且價格居高不下。谷歌、亞馬遜、微軟和Meta等超大規模企業都在追求定制芯片，以減少對單一供應商的依賴，并改善內部工作負載的經濟效益。

Meta比大多數公司更加緊迫。其AI雄心涵蓋Llama模型、Meta AI、廣告自動化、推薦系統、創作者工具、智能眼鏡以及未來的智能體產品。每個領域都需要計算能力。隨著Meta在應用程序和設備中擴展AI的范圍，基礎設施成本將變得越發高昂。

定制芯片可以為Meta提供一條長期控制成本的途徑。但Rivos的報道揭示了為何這條道路如此艱難。英偉達的優勢不僅在于芯片本身，還在于圍繞芯片的完整生態系統，包括CUDA軟件、開發者工具、互連技術、內存集成、供應鏈成熟度以及多年來跨AI框架的優化。

收購人才不等于建立芯片業務

The Information的報道指出了科技收購中的一個常見問題：一家初創公司可以帶來專業人才、有前景的設計和創新的架構，但將這些資產整合到一家大公司中卻很復雜。公司流程、內部政治、現有路線圖、不兼容的技術假設以及不斷變化的管理優先級，都可能拖慢交易本應帶來的加速效應。

這個問題在半導體領域尤為突出。芯片開發的時間線很長。設計必須經過驗證、流片、制造、測試、修訂，并集成到數據中心。一個錯誤可能耗費數月甚至數年時間。即使一家公司擁有強大的工程師，挑戰在于協調硬件、軟件、封裝、內存、網絡、熱設計和規模化部署。

因此，Meta與Rivos的整合困境并不一定意味著收購是錯誤。它們確實表明，Meta的芯片雄心面臨著比簡單地將外部團隊加入內部項目更艱難的道路。

RISC-V帶來希望與復雜性

Rivos專注于RISC-V是故事中最有趣的部分之一。RISC-V提供了靈活性，因為它是開源的，并且可以針對特定工作負載進行定制。對于構建專用加速器的公司來說，這很有吸引力。它可以減少對許可的依賴，并實現更定制化的硬件-軟件設計。

但RISC-V也帶來了生態系統的挑戰。英偉達的平臺受益于深厚的軟件成熟度和廣泛的開發者采用。基于RISC-V的AI加速器必須證明其軟件棧能夠跟上步伐，尤其是在超大規模數據中心運行大規模生產工作負載的情況下。

對Meta而言，機會在于將RISC-V作為更定制化AI基礎設施的一部分。風險在于，公司花費數年時間構建替代棧的同時，英偉達的生態系統卻在不斷進步。這種張力正是Rivos收購的核心。

Meta的MTIA項目仍具戰略重要性

盡管存在報道中的問題，Meta的定制芯片工作仍然具有戰略重要性。公司無法輕易放棄這一努力，因為AI基礎設施成本已變得過于龐大而無法忽視。即使英偉達在訓練和高端工作負載方面仍是核心，Meta仍有動力將部分推理或內部工作負載轉移到自己的硬件上，以便在性能、成本和能效方面進行優化。

推理可能尤其重要。隨著AI功能進入Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger和智能眼鏡的日常使用，提供模型響應的成本可能會急劇上升。能夠高效處理可預測內部工作負載的定制加速器，隨著時間的推移可以為Meta節省大量資金。

這意味著Rivos的挫折并非Meta芯片推動的終點。它提醒人們，該項目可能比預期花費更長的時間、更多的成本，并且需要更多的組織紀律。

更廣泛的超大規模企業競賽

Meta并非唯一試圖掌控更多AI硬件命運的公司。谷歌花了多年時間開發TPU。亞馬遜擁有Trainium和Inferentia。微軟已涉足定制AI芯片。OpenAI尋求芯片合作伙伴關系。蘋果為其設備設計自己的芯片，現在正通過設備端處理和私有云基礎設施的混合來擴展AI。

不同之處在于，Meta不像亞馬遜、微軟或谷歌那樣銷售云平臺。其芯片策略主要關乎內部經濟效益和產品競爭力。這使得潛在回報巨大，但如果芯片不夠快或性能不夠好，則更難證明其合理性。

在此背景下，Rivos的問題引發了一個更廣泛的問題：Meta能否在競逐模型、AI產品、可穿戴設備和數據中心的同時，建立起一個成熟的半導體組織？

新意與看點

新意在于，曾被描述為加速Meta定制芯片工作方式的Rivos收購，據報道在交易完成六個月后并未帶來預期的勢頭。The Information的報道表明，Meta難以使整合奏效，這些問題反映了建立內部芯片業務所面臨的更深層次挑戰。

值得關注的是戰略需求與運營現實之間的差距。Meta有充分的理由減少對英偉達的依賴，但這樣做需要一個能夠與技術領域最根深蒂固的生態系統之一競爭的全棧硬件和軟件平臺。

這篇報道還值得注意，因為它顯示了AI基礎設施如何成為一個董事會層面的議題。最大的AI公司不再只考慮模型和應用程序，他們正在考慮晶圓、內存、網絡、芯片架構、封裝、電力和部署時間表。

與蘋果的關聯

Rivos還帶有一段與蘋果相關的歷史。這家初創公司此前曾引起關注，因為蘋果在2022年起訴Rivos，指控前蘋果工程師竊取了與蘋果系統級芯片工作相關的商業秘密。該案后來達成和解。這一背景使得Rivos成為一筆備受關注的收購，因為該公司與來自蘋果生態系統的高端芯片人才有關聯。

對Meta而言，收購Rivos部分是為了人才和專業知識。蘋果在定制芯片上的成功已經展示了深度集成硬件和軟件設計的價值。Meta正試圖將這一教訓的一部分應用于AI數據中心。區別在于，蘋果的芯片策略是在一個嚴格控制的產品生態系統中歷經多年演變而成，而Meta則試圖在巨大的時間壓力下擴展數據中心AI芯片策略。

這種對比凸顯了挑戰所在。定制芯片可以成為強大的戰略優勢，但需要多年的執行才能實現。

更宏觀的圖景

The Information的報道表明，Meta收購Rivos尚未解決公司的AI芯片問題。Meta仍然需要英偉達，仍然需要龐大的數據中心支出，仍然面臨著將內部芯片設計轉化為可靠、高效的生產系統的挑戰。

對于投資者和更廣泛的半導體行業，信息很明確：AI熱潮使定制芯片變得更加重要，但并沒有變得更容易。超大規模企業可以收購初創公司、雇傭工程師、資助大型項目，但他們仍然必須克服決定半導體成功的漫長開發周期和軟件需求。

對Meta而言，風險依然很高。如果它最終能夠構建強大的內部加速器，就可以降低成本，并獲得對其AI產品所依賴的基礎設施的更多控制權。如果這一努力繼續受挫，英偉達對Meta AI支出的掌控將難以松動。

Rivos交易本意是加速Meta通往AI硬件獨立之路。目前而言，報道表明這條路比Meta所希望的更慢、更復雜。

2月中旬，Patently Apple發布了一篇題為《Meta加倍押注英偉達，削弱AI加速器競賽中的競爭對手》的報道。盡管Meta曾希望通過Rivos制定AI戰略來擺脫英偉達，但現實表明，Meta選擇了加倍投資英偉達芯片。

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

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