备忘录指出，尽管 Meta 在人工智慧研究进行高调投资、并且公司越来越依赖人工智慧来支持其成长，但在主要业务采用昂贵的人工智慧优化软硬体系统上，Meta的速度比较缓慢，也阻碍其在规模扩张中跟上创新步伐的能力。
网易科技报导，根据公司披露，此次改组使 Meta 的资本支出每季增加约 40 亿美元（约1224亿台币），几乎是 2021 年的2倍，并导致其暂停或取消在4个地区建立资料中心的计划。
去年 11 月，当ChatGPT 横空出世，引发科技巨头之间的竞争，纷纷发表生成式 AI 产品。5位消息人士称，生成式 AI 需要大量的计算能力，这加剧 Meta 扩充的紧迫性。
消息人士透露，Meta 在人工智慧上应用 GPU 较缓慢是主要问题之一。GPU 晶片适合AI处理，因为它们可以同时执行大量任务，缩短处理数十亿条资料所需的时间。然而消息人士称，GPU 晶片价格较高，晶片制造商辉达控制 80% 的市场，并在相应的软体方面保持领先地位。
直到去年，Meta 主要使用大量普通 CPU 来运作 AI 工作负载。CPU 是电脑世界的主力晶片，虽然已经称霸资料中心几十年，但其在人工智慧工作表现不佳。
这导致竞争对手在 AI 领域的发展超过 Meta。他们使用 GPU 晶片并拥有更好的 AI 软体，因此能够更快地开发新的 AI 产品和服务。
网易科技指出，据两位消息人士透露，Meta 还开始使用自己内部设计的订制晶片来训练 AI。但到了 2021 年，这种双管齐下的方法被证明比以 GPU 为核心构建的方法更慢、效率更低。GPU 晶片在运作不同类型的模型也比 Meta 的晶片更灵活。
Meta 曾计划在 2022 年推出订制晶片，但后来放弃，转而在同年订购数十亿美元的 辉达GPU晶片。此时 Meta 已经落后谷歌等同业，后者在 2015 年开始部署自己订制的 GPU 版本，称为 TPU。
据透露，Meta 直到 ChatGPT 在去年 11 月推出后，才开始优先考虑开发生成式人工智慧产品。虽然公司的 AI 研究部门自 2021 年底以来一直在发表技术原型，但没有专注于将其转化为产品。随著投资者的兴趣不断高涨，萨克柏在今年 2 月宣布成立一支新的高层次生成式人工智慧团队，他说这个团队将加速在这一领域的工作。
Meta 发言人 Carvill 表示，该公司已经在不同的团队上开发生成式人工智慧产品超过1年，他确认，在 ChatGPT 推出后的几个月里，这项工作也更加速进行中。
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