
Alexis Björlin博士
日前,Meta公司宣布聘请博通与英特尔资深专家Alexis Björlin博士担任基础设施硬件工程副总裁。她将直接向Meta资深专家与基础设施负责人Jason Taylor报告。在这次看似平常的招聘之下,又隐藏着怎样的潜台词?或者说,Meta公司为什么需要这样一位重量级业内专家来领导硬件工程?我们有幸与Taylor当面交流,聊聊他的招聘思路与Meta数据中心发展战略等话题。
Taylor首先解释道,Meta公司拥有自己一套独特的数据中心要求,这是为了满足公司极为复杂多样的业务诉求。Meta公司需要处理大量视频流,解决方案正是内部原创设计的视频转码芯片。只要用过Instagram或者Facebook,大家应该就能理解这些芯片的实际功用。
Meta公司还在大量运用计算机视觉、文本到语音、语言翻译等技术,而相关训练已经从CPU转移至英伟达GPU。Taylor也感谢了业界为这些工作负载提供的强大且高度匹配的芯片产品。
采访中Taylor还聊到另一个有趣的话题,即推荐引擎。相信大家已经在各大电子商务网站上体验过推荐引擎功能,我们只要查看或购买某些商品,这类引擎就会显示出我们可能感兴趣的其他相关商品。Netflix也提供类似的服务,比如在观看某段视频之后再推荐两三段相关视频。Meta旗下的Facebook与Instagram等项目也充分吸纳了推荐引擎的能力,并大量运用到机器学习技术作为加持。

Jason Taylor
根据Jason Taylor的介绍,Meta的芯片战略主要侧重于同AMD、博通、英特尔及英伟达等行业领先厂商的合作,而且这种思路在短期之内不会改变。Meta似乎也在与Marell开展合作。但面对当前相当惊人的工作负载多样性,特别是在AI等领域,Meta也迫切需要找到一条新的解决路径。具体来讲,Taylor主要关注负载在内存及网络带宽需求方面的快速增长,以及未来如何利用新的定制化芯片提供更强大的推荐功能。好在通过对人员、合作伙伴及内部芯片研发项目的大力资助,这些持续增长的需求正得到良好解决。
在某种意义上讲,这也正是Meta决定聘用Alexis Björlin博士的一大理由。Alexis Björlin博士的加入有望帮助Meta满足快速增长的数据中心需求,具体包括涉及CPU、GPU以及网络合作伙伴的通用芯片与定制化内部专用型处理器需求。与拥有强大半导体合作伙伴的苹果不同,Meta在这方面的储备相对偏弱,所以加大投资显然是正确的选择。Taylor在采访中也对此表示认同,相信他所言非虚。
很高兴看到Meta公司能够深下心来、为创造更多原研芯片而不懈努力。纵观过去十余年,我认为“芯片正在吞噬全世界”。期待看到Meta未来发布更多内部原研芯片,我们也将在Meta公布新消息后第一时间带来报道。
好文章,需要你的鼓励
AI颠覆预计将在2026年持续,推动企业适应不断演进的技术并扩大规模。国际奥委会、Moderna和Sportradar的领导者在纽约路透社峰会上分享了他们的AI策略。讨论焦点包括自建AI与购买第三方资源的选择,AI在内部流程优化和外部产品开发中的应用,以及小型模型在日常应用中的潜力。专家建议,企业应将AI建设融入企业文化,以创新而非成本节约为驱动力。
字节跳动等机构联合发布GAR技术,让AI能同时理解图像的全局和局部信息,实现对多个区域间复杂关系的准确分析。该技术通过RoI对齐特征重放方法,在保持全局视野的同时提取精确细节,在多项测试中表现出色,甚至在某些指标上超越了体积更大的模型,为AI视觉理解能力带来重要突破。
Spotify在新西兰测试推出AI提示播放列表功能,用户可通过文字描述需求让AI根据指令和听歌历史生成个性化播放列表。该功能允许用户设置定期刷新,相当于创建可控制算法的每周发现播放列表。这是Spotify赋予用户更多控制权努力的一部分,此前其AI DJ功能也增加了语音提示选项,反映了各平台让用户更好控制算法推荐的趋势。
Inclusion AI团队推出首个开源万亿参数思维模型Ring-1T,通过IcePop、C3PO++和ASystem三项核心技术突破,解决了超大规模强化学习训练的稳定性和效率难题。该模型在AIME-2025获得93.4分,IMO-2025达到银牌水平,CodeForces获得2088分,展现出卓越的数学推理和编程能力,为AI推理能力发展树立了新的里程碑。