前Meta高管重磅爆料：AI芯片战场的真相，英伟达还能笑多久？
一位前Meta（脸书母公司）的高级芯片架构师在一次闭门访谈中罕见开口，深度拆解了当前AI芯片领域的底层博弈逻辑。这位不愿透露姓名的技术大牛，曾深度参与Meta自研芯片MTIA的架构设计与部署策略，对英伟达（NVIDIA）、AMD、谷歌TPU、亚马逊Trainium等主流AI加速器有着第一线的实战经验。
他直言：“现在市场对AI芯片的理解太表面了，真正的战场不在算力数字，而在SerDes、互联协议、功耗控制与软件生态的系统级整合。”
今天，我们就把这场“内部人”访谈的精华整理成文，带你穿透资本市场的狂热叙事，看清AI硬件的真实竞争格局。
英伟达的“护城河”：不只是GPU，而是NVLink背后的SerDes黑科技
很多人以为英伟达的统治力来自于CUDA和GPU算力，但这位前Meta高管却点出了一个更底层、更致命的优势——SerDes（串行器/解串器）技术。
英伟达在NVLink中使用的SerDes，单向带宽高达900 Gbps，而目前市面上最好的以太网SerDes也就800 Gbps。更重要的是，英伟达的方案在功耗效率上碾压以太网，而且在处理链路错误率方面的开销极低。
这听起来可能很技术，但它的实际意义是：当上千颗GPU互联训练一个万亿参数模型时，每一次通信延迟和纠错损耗都会被指数级放大。英伟达通过定制SerDes+NVLink+NVSwitch的垂直整合，构建了一个“内部高速公路网”，而其他玩家还在用“公共高速”——拥堵、收费高、还经常堵车。
更关键的是，这位高管指出，以太网阵营（包括AMD、Meta、亚马逊等）必须在芯片级SerDes性能上追平英伟达，否则哪怕算力再强，也难以突破大规模训练的瓶颈。
他直言：如果你的SerDes不能在芯片边缘（beachfront）做到和英伟达一样的速度、功耗和可靠性，那你的整个AI集群效率就永远低人一等。这解释了为什么Meta和谷歌宁愿投入巨资自研芯片，也不愿完全依赖外部GPU——因为互联效率决定了训练成本，而成本直接决定商业可行性。
AMD的机会窗口：推理战场正在打开，但ROCm生态仍是“半成品”
谈到AMD，这位前高管给出了相对积极但谨慎的评价。他认为：在大规模训练领域，英伟达仍是无可争议的王者；但在推理、分布式推理和小规模训练场景，AMD的表现其实相当不错。
他特别提到，AMD的ROCm软件栈目前已经达到“对超大规模公司和部分新兴云服务商可行”的水平，但对于更广泛的开发者市场——尤其是中小企业和独立AI实验室——ROCm仍然不够成熟、文档混乱、调试困难，生态支持远不如CUDA。
但他也强调，ROCm的差距正在缩小。“现在ROCm距离‘广泛可用’可能只差一层窗户纸。一旦AMD能打通主流框架的无缝支持、提供稳定的驱动更新、建立像CUDA那样的开发者社区，就会迎来一个真正的机会窗口。”不过，他紧接着泼了一盆冷水：“但我们目前并不在这个窗口期内。英伟达还在加速迭代，Blackwell之后还有Rubin，而AMD的MI300系列虽然纸面参数亮眼，实际落地仍需时间验证。”换句话说，AMD不是没有机会，但需要耐心、资源和一次精准的生态爆破。
Meta自研芯片MTIA：被低估的“推荐系统杀手”，正在悄悄抢英伟达饭碗
很多人只盯着英伟达和谷歌TPU，却忽略了Meta的MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）。这位前高管透露，MTIA v2虽然是几年前发布的“老将”，但在Meta内部的推荐系统、广告排序等典型AI工作负载上，性能和能效依然优于同期英伟达GPU。而即将大规模部署的MTIA v3，则被Meta内部视为“改变游戏规则”的产品。
他说：“MTIA v3在推荐类AI任务上的每瓦性能（performance per watt）和每美元成本（cost per inference）将全面超越我们能从英伟达买到的任何方案。”更关键的是，MTIA完全基于以太网互联——从单芯片到整个数据中心，全部使用标准以太网协议。这意味着Meta可以摆脱对NVLink生态的依赖，构建一个更开放、更灵活、更低成本的AI基础设施。
他补充道：“MTIA不仅能承接推理任务，还能分担一部分小规模训练和分布式训练负载。随着模型越来越‘稀疏化’‘模块化’，专用芯片的优势会越来越明显。”
这其实揭示了一个重要趋势：通用GPU在“全栈式”大模型训练上仍有优势，但在垂直场景（如推荐、搜索、广告）中，定制ASIC正在以“更省电、更便宜、更高效”的方式蚕食英伟达的市场份额。Meta不是唯一这么做的——谷歌用TPU、亚马逊用Trainium、微软也在秘密开发Maia——这是一场由超大规模公司主导的“去英伟达化”运动。
谷歌TPU：内部绝对统治，但云客户仍要英伟达
谈到谷歌TPU，这位高管直言：“在谷歌内部，TPU几乎100%主导AI训练和推理。从PaLM到Gemini，所有大模型都跑在TPU上。”
但有趣的是，谷歌云（Google Cloud）的外部客户却大量使用英伟达GPU。为什么？答案很简单：开发者生态。
TPU虽然快，但编程模型封闭，调试工具不友好，社区支持弱。而英伟达的CUDA就像AI界的Windows——哪怕性能差一点，大家也愿意用，因为熟悉、稳定、资源多。
他指出，这种“内外双轨制”其实反映了整个AI芯片行业的根本矛盾：超大规模公司追求极致效率，可以承受自研芯片的高前期成本；而普通企业更看重开发效率和迁移成本，宁愿多花点钱买GPU。
因此，TPU短期内很难在公有云市场撼动英伟达的地位，除非谷歌彻底开放TPU生态——但这会削弱其内部优势，几乎不可能。
博通（Broadcom）真正的护城河：不是技术，而是工程资源与生态协同
很多人以为博通（Broadcom）靠的是SerDes技术领先，但这位前高管却给出了不同视角。他说：“博通最大的优势根本不是某个具体技术，而是它拥有整个半导体行业最庞大的工程团队、最深厚的晶圆厂合作关系、最成熟的工具链基础设施，以及最稳定的现金流来支撑这一切。”
他举例道：“像联发科（MediaTek）这类公司，可能在某个芯片设计上很厉害，但它们没有几百个专门优化SerDes的工程师，没有和台积电共建的联合研发团队，也没有能支撑十年迭代的EDA工具链。而博通可以同时并行推进十几个项目，每个项目都有专属的物理设计、信号完整性、热管理团队——这种系统级的工程能力，才是真正的护城河。”
这也解释了为什么博通能持续为英伟达、Meta、谷歌等巨头提供高端互联芯片（如Tomahawk交换机、Jericho DNX等）。它卖的不只是芯片，而是一整套“可预测、高可靠、快速迭代”的工程解决方案。在AI时代，这种基础设施级的能力，比单点性能突破更重要。
总结：未来三年，AI芯片将进入“分层竞争”时代
综合这位前Meta高管的观察，我们可以清晰看到AI芯片市场正在分化为三个层级：
第一层：超大规模训练——英伟达仍占绝对主导，谷歌TPU紧随其后，其他玩家难以撼动，预计至少维持到2028年；
第二层：垂直场景推理（推荐、广告、搜索等）——Meta MTIA、亚马逊Trainium、微软Maia等ASIC将加速替代GPU，凭借能效和成本优势抢占市场份额；
第三层：通用推理与中小企业市场——英伟达凭借CUDA生态继续统治，AMD ROCm有望在未来2-3年打开突破口，但需解决软件成熟度问题。
而互联技术（SerDes+协议）将成为决定集群效率的关键瓶颈。谁能在芯片边缘实现更高带宽、更低功耗、更低延迟的互联，谁就能在AI基础设施的下一阶段占据主动。
这场访谈彻底打破了“算力即一切”的迷思。AI芯片的战争，早已不是浮点性能的比拼，而是一场关于系统架构、软件生态、工程资源与商业策略的综合较量。英伟达依然强大，但它的城墙，正在被一群沉默的ASIC巨兽从内部瓦解。