英伟达与Meta达成数10亿美元芯片采购协议
美国芯片制造商英伟达（NVIDIA）与社交媒体巨头Meta昨日宣布，双方达成一项多年期协议，Meta计划采购价值数10亿美元的英伟达芯片。协议包括大规模部署NVIDIA Grace CPU及数百万颗Blackwell和Rubin GPU，用于构建超大规模数据中心以支持其长期AI基础设施规划。
根据协议条款，Meta将建设专为训练和推理优化的数据中心。这是Meta继2024年底预购35万颗H100 GPU后，进一步扩大与英伟达合作的举措。此前Meta预计至2025年底将获得总计130万颗GPU（部分为竞品产品），此次协议确认了其对英伟达CPU和最新GPU的持续依赖。
技术分析机构Creative Strategies首席执行官本·巴贾林指出，此次合作反映AI软件对CPU需求的结构性转变。他在接受采访时强调：“生成式AI的出现使传统通用CPU架构面临新挑战，数据中心CPU需求正加速增长。”
芯片分析机构Semianalysis近期报告佐证了这一趋势。该机构以微软OpenAI数据中心为例指出，当前GPU生成的海量数据需要数万台CPU进行处理和管理，这是AI发展催生的新需求。但巴贾林同时强调，CPU仍是先进AI硬件系统的一部分，Meta采购的GPU数量仍远超CPU。
值得注意的是，该协议发生在全球AI实验室加速芯片自主化进程的背景下。OpenAI已与博通合作研发自用AI芯片，谷歌主要依赖其自研TPU，微软则采用混合架构。英伟达2023年斥资20亿美元收购低延迟芯片公司Groq，以此强化其在推理芯片领域的竞争力。此外，OpenAI两周前刚宣布计划使用Cerebras技术扩充算力，AMD也与OpenAI达成60亿颗芯片采购协议。
编辑点评
此次协议凸显AI硬件供应链的深刻变革。从GPU霸主地位到CPU市场突破，英伟达通过‘端到端解决方案’战略，试图在生成式AI普及带来的算力革命中巩固领先地位。Meta作为全球最早布局生成式AI的科技企业之一，其采购模式可能引发行业效仿，推动数据中心架构从GPU主导向CPU-GPU协同体系转型。
更关键的是，协议揭示了当前AI行业面临的结构性矛盾。尽管科技巨头加速自研芯片进程，但NVIDIA仍凭借先发优势和生态系统绑定占据主导地位。分析显示，GPU供应短缺仍是推动合作的核心因素，这与2023年美国对华芯片出口管制导致的全球供应链压力高度相关。未来两年，芯片制造商间的竞争将从单纯技术比拼转向生态系统的深度绑定。
从全球科技产业角度看，该协议可能加速算力基础设施的标准化进程。英伟达通过收购整合低延迟计算技术，同时推动Blackwell等新一代产品，或将进一步压缩竞争对手的市场空间。但微软与AMD的联合研发、Cerebras等初创企业的异军突起，也预示着AI硬件市场多元化趋势不可逆。这一动态将直接影响中国AI企业获取先进算力的路径，值得持续关注。