- Meta，Facebook 的母公司，已宣布计划大幅提升计算能力，以训练其下一代大型语言模型 Llama 4。
- 扎克伯格表示，Llama 4 需要的资源是 Llama 3 的十倍，以在 AI 领域保持竞争力。此举旨在确保 Meta 在快速发展的人工智能领域保持竞争力。
本刊观点
训练大型语言模型的成本不断上升，给 Meta 和 OpenAI 带来了挑战。尽管对灵活基础设施的投资至关重要，但生成式 AI 的短期收入可能有限。Meta 在印度的 AI 聊天机器人成功展示了 AI 在新兴市场的潜力，并强调了在竞争格局不断演变时需具备战略远见。
-Lilith Chen，BTW 记者
发生了什么
在最近的一次财报电话会议上，马克·扎克伯格透露，Llama 4 的训练需求预计将远高于拥有 800 亿参数的 Llama 3。这一公告是在 Meta 推出 Llama 3.1 405B 之后发布的，这是Meta迄今为止最大的模型，参数高达 4050 亿，令人印象深刻。为了满足未来 AI 项目日益增长的需求，扎克伯格强调了提前建设必要基础设施容量的重要性。他指出新项目的筹备周期很长，表明 Meta 采取了前瞻性的开发策略。
Meta 首席财务官苏珊·李也分享了公司战略，指出正在考虑多个数据中心项目，以增强 AI 训练能力。她表示，这些投资预计将增加 2025 年的资本支出。2024 年第二季度，Meta 的资本支出增长了近 33%，达到 85 亿美元，主要由服务器和数据中心的大量投资驱动，这突显了公司推进 AI 计划的决心。
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为何重要
训练大型语言模型的成本不断攀升是 AI 领域的一大关切，各公司都在努力提升能力。例如，有报告称 OpenAI 每年在模型训练上花费约 30 亿美元，并额外花费 40 亿美元向微软租用服务器。
Meta 首席财务官苏珊·李指出，随着公司扩大生成式 AI 训练能力，其基础设施将设计为具有灵活性，能够高效分配资源用于 AI 推理和核心排序任务。但她警告说，Meta 预计生成式 AI 产品在短期内不会带来可观的收入贡献。
在财报电话会议上，Meta 还强调了其面向消费者的 AI 聊天机器人的成功，该产品在印度获得了显著的吸引力，使其成为该产品的最大市场。这一增长突显了 AI 应用在不同地区的潜力。