Meta 加速自建 AI 算力！Iris 晶片 9 月投產、明年算力拚翻倍

Meta Platforms 將於 2026 年 9 月啟動新一代自研 AI 晶片 Iris 生產。根據路透社取得的內部備忘錄，Iris 隸屬 Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）計畫，主要用於 Facebook、Instagram 等平台的 AI 推論工作，並協助公司將整體算力從今年的 7GW，提高至 2027 年的 14GW。

Iris 由 Meta 依照自家資料中心需求規劃，與博通（Broadcom）合作設計，後續交由台積電生產。內部測試顯示，晶片約六週便完成除錯與驗證，期間未發現重大問題。Meta 也計畫加快晶片更新速度，至 2027 年前約每六個月推出一款 AI 處理器。

透過自研晶片，Meta 希望降低運算成本，並提高硬體供應與部署彈性。Iris 現階段將與 Nvidia、AMD GPU 搭配使用，公司仍會持續採購大量 GPU，以支援大型模型訓練與各項 AI 服務。

配合算力擴建，Meta 今年 AI 基礎設施支出最高可能達 1,450 億美元，涵蓋資料中心、伺服器、晶片與網路設備。公司也已向三星電子、Sandisk 與住友電工採購記憶體、儲存設備及光纖產品。隨著 Iris 進入生產階段，市場後續將關注其成本效益、能源效率與實際部署進度。

同一時間，Meta 推出 Muse Spark 1.1 模型的付費 API 服務，輸入每百萬 token 1.25 美元、輸出每百萬 token 4.25 美元，並提供新用戶 20 美元額度。這是 Meta 首次直接向開發者銷售大模型能力，聚焦代理任務、程式碼撰寫與多模態推理。

市場對此反應正面，Meta 股價隨後上漲約 4.7%。投資人看好自研晶片有助降低硬體成本，結合廣告業務穩定成長，以及 API 開拓新收入來源。

分析機構 SemiAnalysis 近期報告指出，Meta 除算力擴張外，還透過 143 億美元投資 Scale AI 引入關鍵人才與 SEAL 團隊，並將約 3000 名工程師轉向強化學習任務生產，藉由內部真實工作流程轉化為訓練數據。這些布局顯示 Meta 正將資源高度集中於超級智能實驗室，試圖在未來六個月加速追趕，挑戰 AI 領域第三極位置。

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