一份內部備忘錄顯示，2022年夏末，Meta執行長馬克‧祖克柏（Mark Zuckerberg）召集公司高階主管團隊，分析公司運算能力長達五個小時，特別是處理尖端人工智慧的能力。
備忘錄指出，儘管Meta在人工智慧研究方面進行了高調的投資、並且公司越來越依賴人工智慧來支持其成長，但在主要業務採用昂貴的人工智慧優化軟硬體系統上，這家社群媒體巨頭的速度比較緩慢，這妨礙了其在規模擴張中跟上創新步伐的能力。如果要支援人工智慧工作，Meta需要「從根本上改變我們的實體基礎設施設計、軟體系統以及提供穩定平台的方法」。
據公司披露，此次改組使Meta的資本支出每季度增加了約40億美元，幾乎是2021年的兩倍，並導致其暫停或取消了在四個地點建立數據中心的計劃。
而Meta正面臨嚴峻財務困境，自去年11月以來，該公司一直在進行規模空前的裁員。
同時，去年11月ChatGPT橫空出世，引發了科技巨頭之間的競爭，它們紛紛發布生成式AI產品。而五位消息人士則稱，生成式AI需要大量的運算能力，這加劇了Meta擴容的迫切性。
消息人士透露，Meta在人工智慧上應用GPU較為緩慢，是主要問題之一。 GPU晶片非常適合人工智慧處理，因為它們可以同時執行大量任務，縮短了處理數十億條資料所需的時間。然而，GPU晶片價格較高，晶片製造商Nvidia控制著80%的市場，並在相應的軟體方面保持領先地位，消息人士稱。
直到去年，Meta主要使用大量普通CPU來運行AI工作負載。 CPU是電腦世界的主力晶片，雖然已經稱霸資料中心數十年，但在人工智慧工作方面表現不佳。
這導致競爭對手在AI領域的發展超過了Meta。他們使用GPU晶片並擁有更好的AI軟體，因此能夠更快地開發新的AI產品和服務。
據兩位消息人士透露，Meta公司也開始使用自己內部設計的客製化晶片來訓練AI。但到了2021年，這種雙管齊下的方法被證明比以GPU為核心建構的方法更慢、效率更低效。 GPU晶片在運行不同類型的模型方面也比Meta的晶片更靈活，這兩位消息人士說。
後來，隨著祖克柏將公司轉向元宇宙，算力不足使得公司無法應對威脅，包括TikTok的崛起和蘋果主導的廣告隱私變化。
這些問題引起了前Meta董事會成員彼得·蒂爾（Peter Thiel）的關注。 2022年初，他辭去了職務，沒有解釋原因。據兩位知情人士透露，在他離任前的一次董事會會議上，蒂爾指出祖克柏和他的高層過於專注於元宇宙的發展，而忽略了Meta的核心社群媒體業務，這讓公司容易受到TikTok等競爭對手的挑戰。
Meta曾計劃在2022年推出客製化晶片，但後來放棄，轉而在同年訂購了數十億美元的Nvidia GPU晶片。此時Meta已經落後於Google等同行，後者在2015年開始部署自己客製化的GPU版本，稱為TPU。
Meta接下來開始重組人工智慧部門，任命了兩位新的工程師領導。在這段時間內，數十位高階主管離開了Meta公司，幾乎全部更換了人工智慧基礎設施領導層。
接下來，Meta公司開始改造其資料中心，以適應引進的GPU，這些晶片需要更多的功率和產生更多的熱量，必須緊密地聚集在一起，並在它們之間進行專門的網路連線。這項工作需要大量的網路容量和新的液冷系統來管理集群的熱量，因此需要對它們進行「完全重新設計」。
隨著工作的推進，Meta開始內部計畫開發一款更為雄心勃勃的新型晶片，類似於GPU，既能訓練人工智慧模型，又能進行推理。兩位消息人士透露，該項目將於2025年左右完成。
Meta的發言人Jon Carvill拒絕就晶片項目發表評論。
雖然Meta正在擴大GPU規模，但微軟和Google等公司正在推廣商業生成式人工智慧產品，而Meta在這方面沒有太多實質進展。
Meta財務長在二月承認，公司目前沒有將大部分運算能力用於生成式工作。她說：「基本上我們所有的人工智慧能力都用於廣告、動態消息和Reels。」Reels是Meta公司類似於TikTok的短視頻格式，廣受年輕用戶歡迎。
據四位消息人士透露，Meta公司直到ChatGPT在去年11月推出後，才開始優先考慮開發生成式人工智慧產品。雖然該公司的AI研究部門自2021年底以來一直在發布技術原型，但沒有專注於將其轉化為產品。然而，隨著投資者的興趣不斷高漲，祖克柏在今年2月宣布成立了一支新的高層次生成式人工智慧團隊，他說這個團隊將「加速」該公司在這一領域的工作。
首席技術長安德魯·博斯沃思也在本月表示，生成式人工智慧是他和祖克柏花費最多時間的領域，並預測Meta公司將在今年推出新產品。
兩位熟悉新團隊的人士表示，該團隊的工作處於早期階段，主要是建立基礎模型，這是一種核心程序，以後可以進行微調和適應不同的產品。
Meta公司發言人Carvill表示，該公司已經在不同的團隊上開發生成式人工智慧產品超過一年了。他確認，在ChatGPT推出後的幾個月裡，這項工作加速了。
以上是Meta人工智慧開發失誤，不及時用GPU導致落後對手的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
