Meta 聯手 AWS 採購數千萬 Graviton 核心：押注智慧體 CPU 算力

過去兩年大家聊 AI 軍備競賽，注意力全被輝達的 GPU 搶走了。但當大模型開始被做成能跑複雜任務的智慧體，幕後的計算瓶頸悄悄換了地方。

Meta 和亞馬遜雲科技（AWS）宣佈達成大單，Meta 將在自身算力組合中引入數千萬顆 AWS Graviton 處理器核心，一躍成為全球最大的 Graviton 客戶之一。

智慧體幹活，為什麼需要這麼多 CPU？

這次交易的主角 AWS Graviton 並不是用來訓練大模型的 GPU，而是亞馬遜自研的 Arm 架構 CPU。

大模型訓練階段確實離不開 GPU，但一旦進入所謂的 Agentic AI 時代，系統需要自主推理、規劃步驟、寫程式碼、呼叫外部搜尋，並且在多個環節之間即時協調。這些繁複的任務排程與資料流轉，基本全壓在通用 CPU 身上。

Meta 首批部署將採用最新的 Graviton5 核心。亞馬遜方面表示，Graviton5 具備更高的資料處理速度與頻寬，能專門應對大規模智慧體系統持續推理和執行任務時的密集計算。

Meta 基礎設施負責人 Santosh Janardhan 表示，支援數十億人使用智慧體體驗需要極高的效能和效率，擴充 Graviton 算力是他們分散計算架構風險的關鍵一步。

雲巨頭混戰背後的算力拼圖

有意思的是這筆交易公佈的時機。AWS 恰好選在 Google Cloud Next 大會剛剛收尾的週五放出訊息，截胡意味明顯。要知道去年 8 月，Meta 才剛與 Google Cloud 簽下一份為期 6 年、總額 100 億美元的算力合同。

現在的 Meta 顯然不想把身家性命綁在任何單一供應商上。它一邊自己建資料中心、研發硬體，另一邊在 Google、微軟 Azure 和 AWS 之間反覆平衡。

而對亞馬遜來說，這也是一次關鍵的肌肉展示。就在本月初，Anthropic 剛承諾未來 10 年在 AWS 投入 1000 億美元，主力消耗亞馬遜的自研 AI 晶片 Trainium。如今 Meta 又接手了數千萬顆 CPU 核心，讓亞馬遜自研晶片矩陣的兩個拳頭產品都找到了標杆買家。

亞馬遜執行長 Andy Jassy 本月在年度致股東信中就曾直接將矛頭對準輝達和英特爾，放言要靠價效比贏得企業客戶。目前輝達也推出了針對智慧體工作流的 Arm 架構 Vera CPU，但輝達是把晶片賣給各家企業和雲廠商，而 AWS 則是把自研晶片封裝成雲算力來租售。

為什麼重要

我們認為，Meta 砸重金採購自研 CPU，標誌著 AI 算力競賽正在從單一的暴力堆疊顯示卡，轉向針對實際任務流的異構精細化佈局。

對於想要開發複雜工作流的工程師來說，這是一個清晰的訊號：未來智慧體系統的大頭開銷，不僅在模型單次輸出那幾個詞，更在於多步規劃、工具呼叫和流程編排上的系統級損耗。CPU 的吞吐效率和延遲，將直接決定多 Agent 系統的響應速度與商業化成本。

從商業策略上看，Meta 這步棋走得很聰明。智慧體要跑向數十億普通使用者，推理成本必須壓到極致，用定製化的 Arm CPU 去分擔非生成階段的工作，價效比遠高於盲目採購高價算力晶片。

不過這也給業內丟擲了一個現實問題。當各大巨頭都在用自研硬體構築高牆，上層的軟體生態正在被迫進行多晶片架構適配。怎樣在輝達、亞馬遜與自建硬體之間保持程式碼的靈活遷移，看起來會是所有 AI 團隊接下來幾年繞不開的隱形代價。