据知情人士透露，Facebook正在开发新的机器学习芯片，其中一款AI推理芯片主要用于推荐算法等；另一款则主要进行视频转码任务，提高Facebook用户观看录制和直播视频的质量。
如果Facebook成功，其芯片将会在性能有所提升的同时，变得更加便宜。同时，自研芯片还有助于Facebook降低数据中心的碳排放，并减少对英特尔、高通等芯片厂商的依赖。
早在2018年5月26日，Facebook首席AI科学家Yann LeCun，在故乡巴黎举行的Viva科技峰会上，就首次披露了Facebook在AI芯片方面的具体方向。
LeCun说，Facebook之所以自己搞芯片，是因为传统资源无法满足新时代需求，传统方法已经失效，我们需要一款AI芯片，实时分析和过滤视频内容。
2019年，Facebook就曾与英特尔、高通和博通合作，一起开发用于人工智能推理和视频转码的半定制ASIC（专用集成电路）芯片，提升芯片的性能、功耗和效率。
现在，Facebook则正在单独开发推理和视频转码芯片，没有让外部的芯片公司参与。
此外，Facebook的一位发言人称，Facebook内部团队一直在与芯片合作伙伴探索提高计算性能和能耗的方法。
一位知情人士提到Facebook的芯片设计师最初和外部芯片公司一起修改现有的芯片设计。
知情人士认为，Facebook正在开发的自研芯片并不会完全取代其现有的芯片，而是将会和其他公司设计的半定制芯片一起用于自己的数据中心。
今年早些时候，Facebook的工程师在一篇博客中写道，Facebook正在大力投资半定制ASIC芯片。相比通用芯片，这些半定制ASIC芯片可以处理30倍以上的人工智能任务。此外，半定制ASIC芯片的能效也要更高。
Facebook每天要用半定制ASIC芯片处理近2.5亿个视频，如果可以完成开发并拥有匹配的软件，其完全定制的ASIC芯片能够做得更好。
2018年时，LeCun曾表示Facebook的视频审核任务越来越重，而且直播带来的实时分析、过滤的压力也越来越大。
比如有些用户在Facebook Live上直播的事情，可能有点不忍直视，还危害公众安全，这时候就需要快速发现并马上拿掉。
但如果通过现行的一般方法，需要耗费大量的计算资源，而且功耗巨大。
“传统方式已经失效”，LeCun说。
而且看得到的趋势是，视频正在成为信息传递的主流方式，不管是实时直播，还是短视频、长视频内容，都对计算资源和功耗提出了更高要求。此外，出于监管的考虑，也需要更高效的硬件处理器。
所以Facebook首席AI科学家认为，不光Facebook，当前大家都有强动力、强需求去设计AI芯片，专芯专用。
LeCun还举例解释，就像越来越多的智能手机配备了功能强大的芯片，可以让用户直接在手机终端就可以完成语音识别、图像解析、视频处理和AR等功能一样，未来，越来越多本来以软件为核心的公司，也会考虑、涉足硬件。
一位比较了解Facebook的人士透露，Facebook还在为Oculus VR头显等个人计算设备设计芯片。
彭博社此前报道称，Facebook已聘请谷歌芯片设计团队的前负责人Shahriar Rabii来领导VR/AR芯片设计工作。今年4月，以色列《国土报》称，Facebook计划在以色列设立一个芯片设计中心。
责编：Demi
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