文章总结： 文章报道Meta因自研芯片项目失败转而采取多元化采购策略，一周内分别与英伟达、AMD和谷歌达成大额芯片协议。此举旨在解决巨大的算力缺口与焦虑，降低对单一供应商的依赖。这一战略不仅重塑了AI芯片市场格局，也暴露了英伟达产能瓶颈给竞争对手带来的机遇。
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文章分类： AI安全,供应链安全,安全大事件
Meta的’算力三角恋’：一边买英伟达，一边租谷歌，还要入股AMD
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2026年2月27日 15:19
广东
Meta的”算力三角恋”：一边买英伟达，一边租谷歌，还要入股AMD
导读： 2月27日，硅谷爆出一则重磅消息——Meta与谷歌达成数十亿美元的AI芯片租用协议。这意味着什么？全球AI算力战争的格局正在改写。Meta一边与英伟达签下”卖身契”，一边租用谷歌TPU，还要入股AMD。扎克伯格的焦虑，藏不住了。
一、一周三笔大单：Meta的算力”海王”策略
过去七天，Meta在AI芯片领域连下三城。
第一笔：英伟达
2月17日，Meta与英伟达宣布达成多年战略合作伙伴关系。扎克伯格亲自站台，承诺部署数百万颗英伟达Blackwell与Rubin架构GPU。
第二笔：AMD
2月24日，Meta与AMD签署价值超过1000亿美元的协议，未来五年采购支撑6吉瓦计算能力的MI450系列芯片。作为”甜头”，AMD授予Meta认股权证，允许后者以低价收购约10%的股份。
第三笔：谷歌
2月27日，Meta与谷歌达成协议，租用谷歌的TPU（张量处理单元）用于开发新AI模型，协议为期数年，价值数十亿美元。双方还在洽谈，Meta可能在明年直接购买TPU部署在自己的数据中心。
一周之内，Meta同时牵手AI芯片领域的三大玩家。
这不是”脚踩三条船”，这是明晃晃的”算力三角恋”。
二、自研芯片折戟：扎克伯格的”芯”酸往事
Meta为什么要搞”多边关系”？
答案很简单：自研芯片，失败了。
据多位知情人士透露，Meta内部代号”Olympus”的最先进AI训练芯片项目已被叫停。这个项目原本是Meta对标英伟达的重头戏，采用与英伟达类似的SIMT架构。
Olympus的核心GPU设计来自Meta去年收购的初创公司Rivos。Rivos当时承诺，其GPU能跑英伟达的CUDA代码。
能跑是一回事，跑得稳不稳、能不能大规模量产，是另一回事。
Meta原计划最早2026年第四季度完成Olympus的设计，算上量产周期，真正规模化部署还要大幅度延后。
这已经不是Meta第一次在自研芯片上栽跟头。
此前内部代号为”Iris”的第二代训练芯片，也已经被放弃。Iris采用的是SIMD架构，硬件设计相对容易，但软件编程难度大，训练AI模型时效率不高。
一位参与Meta芯片项目的人士透露，公司内部一直存在怀疑的声音：想要造出性能媲美英伟达的芯片，风险太高了。延迟、重新设计、功耗控制，任何一个环节出问题，都可能让这颗芯片失去实用价值。
Meta高管层最终做了一个现实的决定：与其继续在自研芯片上消耗时间，不如直接外部采购。
三、为什么选谷歌TPU？Gemini替它打了样
Meta选择谷歌TPU，是一个值得玩味的决定。
众所周知，AI训练是英伟达最强势的领域。大多数分析师曾认为，短期内很难有人能在训练技术上挑战英伟达。
但谷歌Gemini的表现，给Meta吃了一颗定心丸。
Gemini是基于TPU训练出来的模型，在多个基准测试中已经与GPT-4、Claude等顶级模型不相上下。这说明，TPU完全有能力支撑大模型的训练任务。
不过，过去的卡点在于，谷歌TPU只能通过谷歌云使用。客户想把模型跑在TPU上，就得把数据和计算任务都放进谷歌的数据中心。
这对很多公司来说是个障碍——涉及到数据安全、合规要求、成本控制等诸多问题。
自Anthropic开始，谷歌调整策略，支持外部采购。Meta和谷歌的合作大体如此：先租用，预计明年直接购买TPU部署在自己的数据中心。
还有一个因素可能促使Meta下决心：去年包括OpenAI和Meta在内的一些客户，在部署英伟达最新的Blackwell芯片时遇到了技术故障和其他复杂问题，没能按预期规模顺利上线。
这给了谷歌TPU一个窗口期。
四、AMD的”推理”定位：性价比之选
训练的问题有了着落，推理环节的需求同样惊人。
AMD由此进入Meta的视野。
2月24日的协议中，Meta采购的MI450系列芯片，主要用途就是推理。
MI450系列采用Chiplet设计，将多个小芯片拼在一起，定制化空间更大。Meta采购这些芯片后，可以针对自己的应用场景优化。
值得注意的是，这笔交易最特别的地方是股权绑定。
AMD授予Meta认股权证，允许后者以”白菜价”收购大约10%的股份。全部行权的前提是AMD股价涨到600美元——而现在AMD的股价还在200美元左右。
这意味着，AMD市值要在现在的基础上多出两个自己，Meta才能真正拿到这10%的股权。
这是一个对赌协议。
AMD CEO苏姿丰在发布合作公告前的记者会上承认：”Meta有很多选择。我希望确保当他们思考下一步需要什么时，我们始终是他们明确考虑的对象。”
五、英伟达的王牌：CUDA护城河还在
Meta这种”算力多边主义”，对英伟达意味着什么？
短期来看，英伟达依然是最大的赢家。
Meta与英伟达的协议涉及数百万颗GPU，是三者中规模最大的。而且，英伟达的GPU在训练领域依然无可替代。
更重要的是，英伟达有一张还无法被取代的王牌——CUDA护城河。
“硬件不是护城河，大家都能设计出来。AMD投了几百亿美金，性能也更好，但一直干不过英伟达，核心点就在于CUDA生态。”一位国产芯片创业者透露。
CUDA生态的工具包集成度非常高，不想写的函数、代码都可以快速找到。全球数百万AI开发者已经习惯了CUDA的编程范式，这种迁移成本是巨大的。
黄仁勋早就预判了这一切。
2025年，他在一次分析师会议上表示：”大多数科技公司最终会放弃自研AI芯片。”他的理由是，英伟达的GPU性能会一直领先，竞争对手的芯片则永远差一步。
但英伟达面临的现实是，光靠性能领先不够。
台积电的产能是一切的根源：只要供给不足，市场就会留下缺口，竞争对手就有机会。
所以，除了抱团大客户锁单，英伟达也在推动”循环融资”——去年投了Anthropic，条件是对方继续使用其芯片。同时，还在与OpenAI讨论一笔300亿美元的股权投资。
六、闷声发财的博通：藏在TPU背后的赢家
在这场混战中，有一家公司始终保持低调，但赚得盆满钵满：博通。
谷歌的TPU，从生产到封装，一直是博通在操盘。博通负责与台积电对接，提供关键的SerDes IP，让TPU之间能高速互联实现并行计算。
分析师估算，仅这一块业务，博通就能进账至少80亿美元。
博通的角色还不止于此——它同时为谷歌供货，也在做定制芯片业务。其手里握着核心的封装技术和IP，短期内谁也绕不开。
当然，谷歌与博通也不是铁板一块。两家公司经常因为定价产生分歧，谷歌已经开始寻找替代合作伙伴。
联发科的出现是一个关键信号——联发科很快将开始生产一款低配版TPU，目的是帮谷歌节省运行AI的成本。
七、写在最后：一切都源于算力焦虑
刚刚结束的英伟达业绩会上，黄仁勋被问及硅谷巨头7000亿美元年度资本支出时，他说对客户们很有信心。
其实更关键的是后半句：
“在这个AI新世界里，计算直接创造收入。没有计算，就无法生成token；没有token，收入增长就无从谈起。”
Meta的焦虑就来自于此——对算力不足的恐惧。
扎克伯格1月在Threads上透露，到2030年前要部署”几十吉瓦”的数据中心算力，未来要达到”数百吉瓦甚至更多”。仅2025年，Meta就花了720亿美元建设AI数据中心，今年计划投入1350亿美元。
算力需求极大，要求Meta必须制定多元化采购策略。
这无法依赖一家供应商，也不能依赖一家供应商。
从很多场合的分享来看，扎克伯格心里清楚，算力就是AI时代的资源储备。谁手里储备多，谁就能跑得更快。
对英伟达、谷歌、AMD、博通这几家供应商来说，Meta这种多供应商策略既是机会也是压力——
机会在于，蛋糕确实在变大。
压力在于，谁也没法再靠独家供应躺着赚钱了。
AI芯片战争的下半场，才刚刚开始。
参考来源：
- The Information《Meta与谷歌达成AI芯片租用协议》
- 新浪财经《Meta扩大与英伟达合作，行业竞争态势加剧》
- 虎嗅《14亿留不住庞若鸣，扎克伯格怎么了？》
- 界面新闻《扎克伯格与黄仁勋签署超大规模协议》
- 英伟达2026财年第四季度财报电话会议
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