

> Meta与英伟达正式确立跨世代深度合作，计划引入数百万颗Blackwell及下一代Rubin架构GPU。此次千亿美元级规模的联手，标志着大模型基础设施建设迈入全栈融合时代。

## 芯片矩阵的大规模进驻
为了稳固在通用人工智能赛道的话语权，Meta正在对其底层算力基础进行史无前例的扩张。根据双方最新达成的多年期战略协议，Meta将在其超大规模数据中心网络内，部署高达数百万量级的英伟达Blackwell GPU。更具前瞻性的是，专为智能体AI推理设计的下一代Rubin架构GPU也已提前锁定采购清单。

值得注意 此次硬件部署打破了单一加速器的范畴。Meta决定史无前例地大规模采用基于Arm架构的Grace CPU。这是Grace系列处理器首次脱离捆绑销售形态，在独立的大规模生产场景中获得应用，深刻凸显了英伟达在数据中心通用计算领域的渗透力。

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## 软硬协同的全栈优化工程
硬件的简单堆砌已无法满足超大模型的运行效率，深度定制与联合优化成为必然趋势。目前，两家公司的顶尖工程团队已启动联合攻坚，目标直指Meta核心生产级AI工作负载的全栈加速。

通过这项合作，英伟达的CPU、GPU、高速网络通信技术及其配套的软件工具链，将与Meta复杂的超大规模生产环境产生化学反应式的融合。业内权威预测指出，这一战略绑定涉及的资金与资源规模将触及千亿美元量级，其所产生的算力辐射效应，势必对未来全球科技产业格局产生深远影响。

英伟达与Meta达成跨代战略合作 敲定千亿美元级算力部署


> 告别对通用 GPU 的单一依赖，OpenAI 联合博通打造定制 AI 推理芯片，计划于 2026 年下半年投入使用。该战略旨在通过 3 纳米工艺与系统阵列设计，构建高达 10GW 的算力管道，从底层硬件重构人工智能的经济模型。

## 联合研发定制推理引擎

OpenAI 与博通（Broadcom）的深度合作标志着 AI 硬件领域的一个转折点。双方已完成首款定制 AI 推理芯片的设计工作，这并非对现有硬件的简单复刻，而是专为 OpenAI 的 “o1” 系列推理模型及未来的 GPT 版本量身定制。与英伟达 H100 等通用型产品不同，新款芯片采用了独特的 “系统阵列” 设计，旨在极致优化 Transformer 架构中密集的矩阵乘法计算任务。

据供应链消息，该芯片将采用台积电最先进的 3 纳米工艺制造。博通将其行业领先的以太网架构与高速 PCIe 互联技术直接集成于芯片中，这种软硬协同设计预计将使单位 token 生成的能耗降低 30%，为未来五年内 10 吉瓦（GW）的庞大算力部署奠定能效基础。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 垂直整合对抗巨头垄断

这一战略举措不仅是技术层面的升级，更是商业格局的突围。长期以来，英伟达在高端 AI 训练与推理芯片市场占据绝对主导权。OpenAI 转向自研芯片，不仅能减少对外部供应商的依赖，更大大增强了其在面对谷歌、亚马逊等拥有自研芯片能力的科技巨头时的成本竞争力。

OpenAI CEO 萨姆・阿尔特曼提出的 “从晶体管到 token” 理念正在成为现实。通过将芯片设计权掌握在手中，OpenAI 试图将整个 AI 处理流程视为一个统一的管道，最大化每瓦功耗的产出效率。尽管目前在先进封装技术方面仍面临产能挑战，但这并未动摇其重塑 AI 基础设施的决心。

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