據報導，Meta正在考慮在人工智能基礎設施上進行2000億美元的投資，這一雄心勃勃的舉動將超過一家科技公司先前的AI基礎設施支出。根據信息，該公司一直在評估潛在位置在路易斯安那州，懷俄明州和德克薩斯州，用於建設專門用於AI開發的大型數據中心。
元發言人否認了該報告，並指出:“我們的數據中心計劃和資本支出已經披露，已披露，
儘管如此，討論表明該公司越來越關注確保長期AI計算能力，以使機器學習需求保持步伐。
meta已經證明了其對AI計算的承諾為了培訓其Llama 4模型。
AI基礎設施支出在大型科技公司之間已經顯著升級，公司競賽以確保大規模模型培訓和部署所需的計算能力。
Microsoft計劃了8000億美元的擴張進入AI數據中心，但也通過取消租賃並停止在威斯康星州的33億美元項目來縮減投資。
亞馬遜通過在佐治亞州的110億美元數據中心擴張並從事其超級膨脹，從而增強其云優勢。圍繞其Trainium AI芯片建造的超級計算機，旨在為NVIDIA的GPU提供替代方案。
埃隆·馬斯克（Elon Musk）的Xai甚至宣布將其巨大的超級計算機大幅擴展到100萬GPU，這是一個前所未有的數字。
與此同時，Openai已從軟銀進行了400億美元的投資後，已經開始從Microsoft Azure轉移，這反映了尋求獨立計算解決方案的AI公司的更廣泛的行業趨勢。
Meta的潛在擴張與這一策略相吻合，隨著對計算資源的控制與AI模型中的進步一樣重要，並且該公司似乎希望獨立於Azure和Amazon Web服務等雲提供商。
能源和可持續性挑戰
在此級別上縮放AI計算基礎架構提出了巨大的能源和可持續性挑戰。據估計，僅比當前開發的新基礎架構項目要小得多，據估計，它已經消耗了150兆瓦，遠遠超過了許多政府資助的超級計算機的功率。
擴大數據中心的運營，估計遠遠超過了許多政府資助的數據中心運營的功率，據估計，llama 4培訓集群估計要耗盡150兆瓦。在這個規模上，需要解決對功耗，冷卻和環境影響的擔憂。
Microsoft通過使用無水冷卻系統和沙特支持的AI Chipmaker Groq採取了措施，已採取措施專注於通過優化推理而不是訓練來減少功率需求的節能AI芯片。
元的潛在擴展將需要與電網和本地監管機構進行廣泛的協調。隨著政府在全球範圍內收緊數據中心能源使用的限制，該公司可能在確保必要的基礎設施以支持2000億美元的項目時面臨挑戰。