Meta 自研 AI 晶片大躍進！聯手台積電打造 MTIA 300～500，「半年一代」對決輝達|數位時代 BusinessNext

Meta 自研 AI 晶片大躍進！聯手台積電打造 MTIA 300～500，「半年一代」對決輝達

Meta 宣布在 2026 年至 2027 年間推出四代自製 AI 晶片，目標是降低推論成本，挑戰 Nvidia 在該領域的領導地位。

從推薦演算法到 AI 推論：MTIA 的代際分工

四代晶片各有不同的主攻戰場。MTIA 300 已進入量產，主要承接 Facebook 與 Instagram 的內容排序與廣告推薦訓練工作，是整個家族的「基礎款」。

MTIA 400（代號 Iris）則剛完成實驗室測試，即將進入 Meta 資料中心部署，效能較上一代提升 400% FP8 算力、高頻寬記憶體頻寬增加 51%，一個機架可容納 72 顆 MTIA 400，形成完整的規模化推論節點。

最關鍵的轉折發生在 MTIA 450（代號 Arke）和 MTIA 500（代號 Astrid）。這兩代晶片是「推論優先」哲學的完整體現，先為生成式 AI 推論最佳化，再向上兼容訓練工作，與主流 GPU 以訓練為核心的設計方向完全逆轉。

Meta 明確表示 MTIA 450 將在 2027 年初大規模部署，MTIA 500 則在同年稍晚接續上線。

千億資本支出下的供應多角化策略

Meta 對 AI 基礎設施的投入規模可觀：2026 年資本支出預定落在 1,150 至 1,350 億美元（約合新台幣 3.7 至 4.3 兆元）之間。在這個量級下，即便小幅提升單位效能，累積省下的成本也相當驚人，這也正是 Meta 自製晶片的核心動機。

不過自製並不等於排他。Meta 近期也與 Nvidia 和 AMD 各簽訂了數百億美元的 GPU 採購協議，鎖定了未來幾年的大量算力。Song 坦承，Meta 在 HBM 供應方面「相當擔心」，但表示已為現有規劃確保了足夠的供應量。

在外購 GPU 的同時大力投資自製晶片，這種「雙軌並行」的供應多角化策略，是 Meta 有別於純外採的 AI 基礎設施布局，同時也是繼 Google TPU、Amazon Trainium 之後，另一個超大規模雲端業者在 AI 晶片賽道試圖打出差異化的案例。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

當海外投資、跨境消費與留學成為日常，跨國匯款流程卻不夠便捷。國泰世華銀行以 CUBE App 小額跨境匯款服務，讓海外投資、跨境消費與留學匯款像日常轉帳一樣簡單。

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如何讓跨國匯款像轉帳一樣簡便且安全？從用戶需求出發的改變

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跨境金流創新不僅滿足便利性，24 小時全天候服務仍兼顧安全性，把關風險

要將複雜的跨境金流流程轉化成 App 上的幾次點擊，背後是一場龐大的金融工程。

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除了營運流程，跨境金流還必須因應不同國家的法規與收款規則做調整，為此，國泰世華銀行重新調整系統架構與作業流程，降低使用者填寫匯款資料的門檻，服務上線後，亦持續優化操作介面與使用體驗。

例如，香港收款帳戶需分別填寫分行代碼與帳號，若格式錯誤便可能遭退匯；日本則因法規要求，首次跨境匯款前必須完成 eKYC 驗證，因此，團隊在系統介面加入對應提醒、欄位檢核與流程引導，有效降低因資料填寫錯誤造成的退匯情形，以及減少使用者的操作困擾。

服務推出後，國泰世華銀行觀察到：跨境金流逐漸從低頻金融交易轉變為數位生活的重要環節，應用情境也從支付海外留學費用、海外投資，延伸至跨境旅遊、跨境購物、國際活動報名等更多元的生活場景，因此，除了持續優化系統介面與服務功能，國泰世華也將目光延伸至整體跨境生活體驗，透過內外部資源協作，串聯更多元的跨境生活場景，讓金融服務從「完成一筆匯款」，進一步走向「滿足地球村生活圈需求」，以更便利、安全且貼近使用情境的服務，陪伴用戶自在連結全球，真正融入用戶的每日生活。