備忘錄指出，儘管 Meta 在人工智慧研究進行高調投資、並且公司越來越依賴人工智慧來支持其成長，但在主要業務採用昂貴的人工智慧優化軟硬體系統上，Meta的速度比較緩慢，也阻礙其在規模擴張中跟上創新步伐的能力。
網易科技報導，根據公司披露，此次改組使 Meta 的資本支出每季增加約 40 億美元（約1224億台幣），幾乎是 2021 年的2倍，並導致其暫停或取消在4個地區建立資料中心的計畫。
去年 11 月，當ChatGPT 橫空出世，引發科技巨頭之間的競爭，紛紛發表生成式 AI 產品。5位消息人士稱，生成式 AI 需要大量的計算能力，這加劇 Meta 擴充的緊迫性。
消息人士透露，Meta 在人工智慧上應用 GPU 較緩慢是主要問題之一。GPU 晶片適合AI處理，因為它們可以同時執行大量任務，縮短處理數十億條資料所需的時間。然而消息人士稱，GPU 晶片價格較高，晶片製造商輝達控制 80% 的市場，並在相應的軟體方面保持領先地位。
直到去年，Meta 主要使用大量普通 CPU 來運作 AI 工作負載。CPU 是電腦世界的主力晶片，雖然已經稱霸資料中心幾十年，但其在人工智慧工作表現不佳。
這導致競爭對手在 AI 領域的發展超過 Meta。他們使用 GPU 晶片並擁有更好的 AI 軟體，因此能夠更快地開發新的 AI 產品和服務。
網易科技指出，據兩位消息人士透露，Meta 還開始使用自己內部設計的訂製晶片來訓練 AI。但到了 2021 年，這種雙管齊下的方法被證明比以 GPU 為核心構建的方法更慢、效率更低。GPU 晶片在運作不同類型的模型也比 Meta 的晶片更靈活。
Meta 曾計畫在 2022 年推出訂製晶片，但後來放棄，轉而在同年訂購數十億美元的 輝達GPU晶片。此時 Meta 已經落後谷歌等同業，後者在 2015 年開始部署自己訂製的 GPU 版本，稱為 TPU。
據透露，Meta 直到 ChatGPT 在去年 11 月推出後，才開始優先考慮開發生成式人工智慧產品。雖然公司的 AI 研究部門自 2021 年底以來一直在發表技術原型，但沒有專注於將其轉化為產品。隨著投資者的興趣不斷高漲，薩克柏在今年 2 月宣布成立一支新的高層次生成式人工智慧團隊，他說這個團隊將加速在這一領域的工作。
Meta 發言人 Carvill 表示，該公司已經在不同的團隊上開發生成式人工智慧產品超過1年，他確認，在 ChatGPT 推出後的幾個月裡，這項工作也更加速進行中。
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