Meta 联手 AWS 采购数千万 Graviton 核心：押注智能体 CPU 算力

过去两年大家聊 AI 军备竞赛，注意力全被英伟达的 GPU 抢走了。但当大模型开始被做成能跑复杂任务的智能体，幕后的计算瓶颈悄悄换了地方。

Meta 和亚马逊云科技（AWS）宣布达成大单，Meta 将在自身算力组合中引入数千万颗 AWS Graviton 处理器核心，一跃成为全球最大的 Graviton 客户之一。

智能体干活，为什么需要这么多 CPU？

这次交易的主角 AWS Graviton 并不是用来训练大模型的 GPU，而是亚马逊自研的 Arm 架构 CPU。

大模型训练阶段确实离不开 GPU，但一旦进入所谓的 Agentic AI 时代，系统需要自主推理、规划步骤、写代码、调用外部搜索，并且在多个环节之间实时协调。这些繁复的任务调度与数据流转，基本全压在通用 CPU 身上。

Meta 首批部署将采用最新的 Graviton5 核心。亚马逊方面表示，Graviton5 具备更高的数据处理速度与带宽，能专门应对大规模智能体系统持续推理和执行任务时的密集计算。

Meta 基础设施负责人 Santosh Janardhan 表示，支持数十亿人使用智能体体验需要极高的性能和效率，扩充 Graviton 算力是他们分散计算架构风险的关键一步。

云巨头混战背后的算力拼图

有意思的是这笔交易公布的时机。AWS 恰好选在 Google Cloud Next 大会刚刚收尾的周五放出消息，截胡意味明显。要知道去年 8 月，Meta 才刚与 Google Cloud 签下一份为期 6 年、总额 100 亿美元的算力合同。

现在的 Meta 显然不想把身家性命绑在任何单一供应商上。它一边自己建数据中心、研发硬件，另一边在 Google、微软 Azure 和 AWS 之间反复平衡。

而对亚马逊来说，这也是一次关键的肌肉展示。就在本月初，Anthropic 刚承诺未来 10 年在 AWS 投入 1000 亿美元，主力消耗亚马逊的自研 AI 芯片 Trainium。如今 Meta 又接手了数千万颗 CPU 核心，让亚马逊自研芯片矩阵的两个拳头产品都找到了标杆买家。

亚马逊首席执行官 Andy Jassy 本月在年度致股东信中就曾直接将矛头对准英伟达和英特尔，放言要靠性价比赢得企业客户。目前英伟达也推出了针对智能体工作流的 Arm 架构 Vera CPU，但英伟达是把芯片卖给各家企业和云厂商，而 AWS 则是把自研芯片封装成云算力来租售。

为什么重要

我们认为，Meta 砸重金采购自研 CPU，标志着 AI 算力竞赛正在从单一的暴力堆叠显卡，转向针对实际任务流的异构精细化布局。

对于想要开发复杂工作流的工程师来说，这是一个清晰的信号：未来智能体系统的大头开销，不仅在模型单次输出那几个词，更在于多步规划、工具调用和流程编排上的系统级损耗。CPU 的吞吐效率和延迟，将直接决定多 Agent 系统的响应速度与商业化成本。

从商业策略上看，Meta 这步棋走得很聪明。智能体要跑向数十亿普通用户，推理成本必须压到极致，用定制化的 Arm CPU 去分担非生成阶段的工作，性价比远高于盲目采购高价算力芯片。

不过这也给业内抛出了一个现实问题。当各大巨头都在用自研硬件构筑高墙，上层的软件生态正在被迫进行多芯片架构适配。怎样在英伟达、亚马逊与自建硬件之间保持代码的灵活迁移，看起来会是所有 AI 团队接下来几年绕不开的隐形代价。