Meta 传洽购韩国芯片商 FuriosaAI：意在降低对英伟达依赖

买不到足够的英伟达芯片怎么办？扎克伯格的选择很直接：既然市面上的卡又贵又抢手，那就干脆把做芯片的公司买下来。

据 Forbes 报道，Meta 正在洽谈收购韩国 AI 芯片初创公司 FuriosaAI。知情人士透露，讨论最快可能在本月敲定。眼下 Meta 并不是唯一的意向买家，还有多家公司也看上了这家韩国团队。

在这笔潜在收购传出前，FuriosaAI 正试图以约 8000 亿韩元（约合 5.5 亿美元）的估值进行新一轮融资。自 2017 年成立以来，这家公司已经累计筹集了 1.15 亿美元，投资方包括韩国互联网巨头 Naver、DSC Investment，以及本月初刚刚注资 20 亿韩元的 CRIT Ventures。

专挑英伟达的软肋打

FuriosaAI 由前三星电子工程师白俊镐（June Paik）创立，他也曾任职于 AMD，目前持有公司 18.4% 的股份。在韩国芯片生态里，这是一家罕见专注于大模型推理加速的无晶圆厂芯片设计团队。

早在 2021 年，他们就推出了第一代 AI 芯片 Warboy。到了 2024 年 8 月，团队发布了专门针对大语言模型和超大规模数据中心的新一代加速芯片 RNGD。

白俊镐此前接受采访时直言，英伟达的垄断不可能永远持续，单张 H100 动辄卖到 5000 万韩元，不仅价格昂贵而且严重缺货。

他们的策略不是去硬拼峰值算力，而是主打能效和性价比。按照白俊镐的说法，RNGD 的性能大约是英伟达 H100 的一半，但耗电量只有后者的四分之一。算上整体建造成本，基于他们芯片搭建系统的总花销只有英伟达方案的一半左右。

这种特性恰好卡在大模型落地的痛点上。对于 Meta 来说，运行自家的 Llama 2、Llama 3 并不总需要昂贵的训练卡，大批量的线上推理更看重能耗比和单次查询成本。

650 亿预算下的自研突围

今年 1 月，Meta 刚刚宣布今年的资本支出将高达 650 亿美元，其中绝大部分都要砸进 AI 基础设施。如果全拿来买英伟达，成本压力可想而知。

在此之前，Meta 一直在推进自研加速器，并与博通（Broadcom）合作开发定制芯片。但自研芯片的研发周期长、试错成本极高，直接收购一家已经跑通量产架构的团队，显然能省下不少时间。

加上上个月 DeepSeek 的爆火让行业意识到，模型优化和推理成本的控制已经成了新战场的关键，Meta 显然不想在算力成本上掉队。

为什么重要

对普通开发者和中小企业来说，这笔交易最直接的信号是：算力竞赛的重心已经全面转向了推理端。一旦 Meta 成功将 FuriosaAI 收入囊中，并将其芯片大规模部署到自家的服务节点，未来调用 Llama 系列开源模型的推理成本有望进一步拉低。

对行业来说，科技巨头去英伟达化的动作正在从单纯的软件适配走向深水区。自研芯片太慢、找代工定制又受制于人，直接买下成熟的无晶圆初创团队成了最高效的捷径。如果 Meta 本月坐实这笔收购，很可能会引发新一轮针对二线 AI 芯片初创团队的抢购潮。

从策略上看，我们认为 Meta 这一步走得相当务实。他们没有好高骛远去抢夺最难攻克的训练卡市场，而是直接盯上了每天都在烧钱的推理端。RNGD 拿一半性能换四分之一功耗的思路，非常契合超大规模数据中心的实际账本。

不过潜在隐患同样存在。收编一家韩国初创团队后，如何将其专有架构融入 Meta 原有的软硬件生态，以及如何维持原团队的研发节奏，都会考验扎克伯格团队的整合能力。更别说目前还有其他竞购方在场，这笔交易能否在本月最终落锤，仍有变数。