Meta宣布將重新改造新一代基礎建設架構，其中涵蓋硬體及軟體堆疊層面，藉此強化人工智慧技術發展，並且能更有效率地佈署各項新技術，進而透過人工智慧驅動未來元宇宙應用發展。
在新一代針對人工智慧設計的基礎設施架構中，將包含Meta第一個用於執行人工智慧模型的客製化晶片，以及全新人工智慧運作最佳化資料中心設計，並且配備1萬6000組GPU進行加速運算的超級電腦。
同時，Meta更強調人工智慧是其產品核心，不僅提升個人化體驗程度、開發更安全且公正的產品，並且創造更豐富的體驗，更能協助企業商家接觸到最重視的受眾。
接下來，Meta更計畫調整程式編寫的方式，透過內部開發的生成式人工智慧程式編寫輔助工具──Code Compose，藉此提高開發人員在軟體開發生命週期的工作效率。
從2010年設立第一個資料中心之後，Meta更從2015年的Big Sur硬體，到PyTorch程式語言開發，再到去年針對人工智慧研究設計的超級電腦，目前將以三大方式精進基礎建設架構：
• MTIA (Meta Training and Inference Accelerator)： MTIA是Meta第一個由內部開發的客製化加速器晶片系列，專門用於處理推理相關的工作。MTIA針對內部的工作內容設計，其提供運算效能及處理效率優於CPU。藉由同時部署MTIA晶片與GPU，將能提高每項工作的績效、減少延遲，並且提升處理效率。
• 新一代資料中心：Meta的新一代資料中心設計除了支援現有產品外，更將協助未來新的人工智慧硬體展開訓練及推理。這個新資料中心將為人工智慧最佳化所設計，支援液體冷卻式人工智慧硬體設備 (liquid-cooled AI hardware) 及高效人工智慧網絡，將數千個人工智慧晶片串聯在一起，形成資料中心規模的人工智慧訓練集 (AI training clusters)。
無論其開發的時間與成本都將提升，還能與其他新的硬體設備相輔相成，像是 Meta 為了支援持續成長的影音內容而首度在內部開發的 ASIC 解決方案──MSVP (Meta Scalable Video Processor)。
• Research SuperCluster (RSC)人工智慧超級電腦：Meta的RSC是全世界最快的人工智慧超級電腦之一，可訓練新一代的大型人工智慧模型支援新的擴增實境 (AR)工具、內容理解 (Content Understanding)系統、即時翻譯技術等，配備1萬6000個GPU，全數皆可透過3層Clos網絡結構存取，為2000個訓練系統各自提供足夠資源。
從去年開始，RSC已經開始參與各項研究計畫，例如Meta推動、在今年初公佈的大型語言模型LLaMA (Large Language Model Meta AI)。
另外，特別量身打造設計的基礎建設架構，將讓Meta在實體層面、虛擬層面、軟體層面，以及對應用戶實際使用的端對端體驗全面提升。目前Meta從資料中心到伺服器設備，乃至於維持所有運行的機械系統，均由自行設計、開發及運行，不僅從頂端到底層掌握整個架構，更根據Meta實際需求設計。
而Meta預期未來大量自製基礎建設架構將顯得更加重要，並且預期未來10年將會看見更多客製化晶片設計，以及針對特定領域打造的人工智慧計處建設架構，以及針對大規模佈署需求設計的新系統與工具，將使Meta藉由最新研究成果開發更複雜的人工智慧模型。
