4月1日消息，2021 年春季，meta 表示拒绝使用高通的芯片。具体原因在于，meta 质疑高通芯片的配套软件不够成熟，无法在未来的具体计算任务中发挥出芯片的最佳性能。一名知情人士透露，在评估各种选择之后，meta 决定继续使用现有芯片。
据报道，高通是全球最大的智能手机处理器供应商，在芯片的计算能力和能效方面都非常完善。2019 年高通宣布，基于在智能手机芯片领域的技术和经验，将进军数据中心人工智能芯片这个快速增长的市场。
2019年4月19号，高通在AI人工智能开放日活动上推出了面向云端AI领域的芯片Cloud AI 100，集成了一系列开发工具，包括编译器、调试器、分析器、监视器、芯片调试器和量化器。
此外，它还支持包括ONNX、Glow和XLA在内的运行时，以及Google的TensorFlow，Facebook的PyTorch、Keras、MXNet，百度的PaddlePaddle和微软的Cognitive Toolkit等机器学习框架。
Cloud AI 100采纳7纳米工艺打造，运算速度超过每秒100万亿次，相比之下，骁龙855的运算速度为每秒7万亿次。高通估计，这款产品的峰值性能是骁龙855和骁龙820的3至50倍，并且表示与传统的FPGA相比，它在推理任务中的速度提高了约10倍。
据悉，高通曾向meta示好，希望 meta 能成为高通首款数据中心 AI 芯片 AI 100 的标杆客户。在Mete将这款芯片与一系列其他选择进行对比测试后，高通的芯片在测试中表现良好， MLPerf 基础测试中取得了多项第一，单位能耗性能最优异。
然而到 2021 年春季，meta 表示拒绝使用高通的芯片。具体原因在于，meta 质疑高通芯片的配套软件不够成熟，无法在未来的具体计算任务中发挥出芯片的最佳性能。一名知情人士透露，在评估各种选择之后，meta 决定继续使用现有芯片。
对此，有网友表示：对于 meta 这样的公司来说，能效的提升可以给运营成本带来巨大的优化，看来这块蛋糕高通没有抢成功。
AI芯片产业竞争激烈，从不同维度来看，市场参与者之间的竞争态势都在逐步走向白热化。在数据中心 AI 芯片领域，英伟达目前占据了压倒性的优势。而高通芯片是全球数十亿部智能手机的核心，同时也支撑了智能手机拍照优化等 AI 功能，但 AI 100 是该公司在与英伟达竞争中的第一次尝试。
IDC 分析师肖恩拉乌（Shane Rau）表示，至少在未来 15 到 20 年内，市场对 AI 芯片的需求几乎是无限的。AI 芯片的销售额预计今年将达到 135 亿美元，到 2026 年还将增长至 413 亿美元。市调机构Tractica称，预计从2018到2025年的7年时间里，AI推理芯片将有10倍的增长，至2025年可达170亿美元。
尽管AI芯片市场的增长空间很大，但行业本身的特性以及当下AI所处的发展阶段，都决定了AI芯片企业会有一个相对较长的挫折期。
研发芯片需要面临时间和资金上的巨大挑战。在时间上，芯片的开发周期通常需要1－3年的时间。与此同时，在正常的时间里软件会有一个非常快速的发展，算法在这个期间内也将会快速更新，芯片如何支持这些更新也是难点。
再者，芯片成本很高。高昂的开发费用和编写芯片配套软件工程师的挖掘，再加上以年计算的开发周期，AI芯片企业在融资的早期阶段就需要大量资金注入，这样才能撑过没有收入的阶段。
但可以肯定，meta 的拒绝很可能只是高通在 AI 芯片领域暂时遇到的挫折。行业观察人士预计，在今年春季再次进行的测试中，高通的芯片也将表现良好。高通已经宣布了 AI 100 的首家客户：富士康工业互联网。该公司正在一台用于分析安防和交通摄像头视频的服务器中使用这款芯片。
与此同时，高通也在继续争取微软等其他潜在客户，但微软发言人拒绝对这方面的动态置评。
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