Meta 投資 Nvidia CPU，簽訂多年人工智能基礎設施合作，使用 Grace 和 Vera 處理器

Meta 正在通過一項涵蓋 NVIDIA CPU 及下一代 GPU 的全面硬體合作夥伴關係，重塑其人工智慧基礎設施策略。

Meta 與 NVIDIA 簽署多年合約，涵蓋 GPU 及獨立 CPU

Facebook 母公司 Meta 已與 NVIDIA 簽訂多年協議，購買數百萬顆晶片，涵蓋 GPU 以及首次涉及的獨立 CPU。該交易包括現有的 Blackwell GPU、即將推出的 Rubin GPU，以及作為獨立產品的 Grace 和 Vera 處理器。然而，雙方尚未披露合約的總價值。

科技顧問公司 Creative Strategies 的執行長兼主要分析師 Ben Bajarin 預估，這份合約的價值將達數十億美元。此外，科技媒體 The Register 報導，該協議在其期間內可能為 NVIDIA 的營收帶來數百億美元的增長，突顯 Meta 正積極擴展其 AI 版圖。

Meta CEO 馬克·祖克柏已經預告了這一支出重點的轉變。他宣布，Meta 計劃在 2026 年將其 AI 基礎設施投資幾乎翻倍，總支出可能達到 1350 億美元。這份新晶片合約讓市場更清楚地了解這些資金的主要流向。

NVIDIA CPU 策略轉向推論工作負載

這份合約最引人注目的並非 GPU 的購買，而是 Meta 大規模採用 NVIDIA 的 CPU 作為獨立產品的決定。在 2026 年初之前，Grace 處理器幾乎只作為所謂的超級晶片（Superchips）的一部分銷售，這些超級晶片將 CPU 和 GPU 組合在一個模組中。然而，NVIDIA 在 2026 年 1 月正式改變銷售策略，開始單獨販售這些 CPU。

當時首個公開命名的獨立 CPU 客戶是雲端服務提供商 CoreWeave。如今，Meta 加入該行列，顯示對彈性 CPU 架構的需求日益增加。這也符合人工智慧從訓練大型模型轉向在生產環境中部署的更廣泛轉變。

公司正瞄準快速擴展的推論（inference）市場。近年來，AI 行業重點放在 GPU 密集型的大模型訓練上，但重點正逐漸轉向推論，即運行和擴展已訓練模型的過程。對於許多推論任務來說，傳統 GPU 在成本和能耗方面都顯得過剩。

“我們曾處於‘訓練’時代，現在正逐步進入‘推論’時代，這需要完全不同的方法，” Bajarin 對《金融時報》表示。這一轉變並不意味著 GPU 需求的消失，而是改變了超大規模資料中心內 GPU 與 CPU 工作負載的平衡。

Grace 和 Vera CPU：技術細節與 Meta 的部署計劃

NVIDIA 的副總裁兼超大規模與高性能計算（HPC）事業部總經理 Ian Buck 在《The Register》報導中表示，Grace 處理器能“在後端工作負載（如資料庫運行）中提供每瓦性能提升兩倍”。他還指出，“Meta 已經有機會在 Vera 上運行部分工作負載，結果非常令人期待。” 這凸顯 NVIDIA 在優化大規模推論和資料處理的能效方面的努力。

Grace CPU 配備 72 核 Arm Neoverse V2 核心，採用 LPDDR5x 記憶體，在帶寬和空間有限的環境中具有優勢。相比之下，NVIDIA 的下一代 Vera CPU 配備 88 個定制 Arm 核心，支援多線程並內建機密計算功能。這些規格彰顯 NVIDIA 旨在與傳統伺服器 CPU 供應商直接競爭的雄心。

NVIDIA 表示，Meta 計劃將 Vera 用於 WhatsApp 加密訊息服務的私有處理和 AI 功能。Vera 的部署預計在 2027 年，顯示 Meta 的後端現代化有一個多年的路線圖。然而，該公司尚未提供每個資料中心區域或特定服務（除訊息和安全相關工作負載外）的詳細推行時間表。

競爭格局：NVIDIA 進入伺服器 CPU 市場

NVIDIA 將 CPU 作為獨立產品銷售，讓其直接與英特爾（Intel）和超微（AMD）在有利可圖的伺服器市場展開競爭。過去，NVIDIA 的成長主要來自 GPU，但加入 CPU 產品後，讓公司擁有更完整的資料中心產品組合。此外，這也讓客戶能夠圍繞同一供應商建立完整的技術堆疊，而非混用多家供應商的元件。

透過購買獨立的 NVIDIA CPU，Meta 正偏離其他超大規模雲端運營商的策略。亞馬遜依賴自家的 Graviton 處理器，谷歌則使用自訂的 Axion 晶片。相比之下，Meta 雖然持續設計自己的 AI 加速器，但仍從 NVIDIA 購買晶片。不過，《金融時報》報導，Meta 內部的晶片研發曾遇到一些技術挑戰與推行延遲。

對 NVIDIA 來說，競爭壓力也在加劇。谷歌、亞馬遜和微軟在近幾個月都宣布了新型內部晶片。同時，OpenAI 與 Broadcom 共同開發處理器，並與 AMD 簽訂重要供應協議。包括 Cerebras 在內的多家新創公司也在推動專用推論晶片，若被廣泛採用，可能侵蝕 NVIDIA 的市場主導地位。

市場緊張、股價反應與多廠商策略

去年 12 月，NVIDIA 以授權協議收購推論晶片公司 Groq 的人才，旨在鞏固其在新推論計算時代的技術基礎。然而，投資者對客戶多元化的跡象仍較敏感。去年底，NVIDIA 股價曾因傳出 Meta 正與谷歌討論使用張量處理單元（TPU）而下跌4%。自此未有正式簽約公告。

Meta 也並非只依賴 NVIDIA 硬體。據《The Register》報導，該公司運營一批 AMD Instinct GPU，並直接參與設計 AMD 的 Helios 機架系統，預計今年晚些時候推出。此外，這種多廠商策略也讓 Meta 在價格談判中擁有籌碼，並有助於降低供應風險，支撐其快速成長的 Meta AI 基礎設施。

隨著公司擴展資料中心，“NVIDIA 是否賣 CPU” 這個問題正透過實際部署逐步得到答案。這份更廣泛的 Meta 與 NVIDIA 的合作展現了 NVIDIA CPU 正逐漸成為大規模推論架構的核心部分，即使超大規模雲端運營商也在實驗自訂晶片和競爭對手的加速器平台。

總結來說，Meta 的多年硬體合作協議凸顯了人工智慧從以訓練為主的 GPU 集群向以推論為優化的架構轉變，並圍繞 Grace 和 Vera 等先進 CPU 建構。然而，面對英特爾、AMD、雲端原生處理器及專業新創公司在相同工作負載上的競爭，NVIDIA 在將其新 CPU 策略轉化為長期資料中心主導地位方面仍面臨複雜的挑戰。