根據雙方披露的信息，此次合作的核心內容之一是 Meta 將在其數據中心部署數百萬顆英偉達芯片，包括 Blackwell 架構 GPU、下一代 Rubin 架構 GPU 以及基于 Arm 的 Grace 中央處理器。值得注意的是，這是英偉達 Grace CPU 首次實現大規模獨立部署，挑戰了傳統 x86 架構的壟斷地位。此外，Meta 還計劃在 2027 年引入性能更強悍的 Vera 系列處理器，進一步強化其在高能效 AI 算力領域的布局。
此次合作的深度遠超單純的硬件采購。兩家公司的工程團隊將針對 Meta 的下一代大規模語言模型（如代號 "Avocado" 的 Llama 4 繼任者）進行軟硬件協同設計，以實現底層性能的優化。通過整合 CPU、GPU、網絡技術（如 Spectrum-X 以太網平臺）及軟件生態，英偉達為 Meta 提供了覆蓋訓練、推理和數據處理的統一解決方案。
英偉達創始人黃仁勛表示，目前還沒有哪家公司能像 Meta 一樣大規模部署人工智能，Meta 將前沿研究與工業級基礎設施相結合，為數十億用戶打造了全球規模最大的系統。" 全球沒有任何一家企業能達到 Meta 的 AI 部署規模，而協同設計的能力將使雙方的技術潛力得到最大化釋放。" 他說。
通過 CPU、GPU、網絡和軟件的深度協同設計，英偉達會將完整平臺帶給 Meta 的研究人員和工程師，助力他們構建下一代人工智能前沿的基礎。Meta 首席執行官扎克伯格則稱，與英偉達擴大合作，借助其 Vera Rubin 平臺構建領先的集群，從而為全世界每個人提供個人超級智能。對于 Meta 而言，這一合作既是對其自研芯片戰略的補充，也是應對競爭對手壓力的關鍵舉措。
盡管 Meta 近年來積極開發自有 AI 芯片，但此次大規模采購英偉達芯片的舉動，被解讀為對外部算力需求的長期鎖定，以確保其在 AI 商業化競爭中不落后于谷歌、微軟等對手。扎克伯格強調，此舉是實現 " 為全球用戶提供個人超級智能 " 愿景的重要基石。
此外，Meta 在聲明中提及，公司會把英偉達的安全技術整合到通信應用程序 WhatsApp 的 AI 功能中。扎克伯格稱，引入英偉達的機密計算技術，Meta 能在提升性能的同時，滿足數據安全與隱私保護的嚴苛要求。
分析師認為，此次合作的規?？赡苓_到數百億美元級別。Meta 上月宣布，公司 2026 年資本支出最高將達到 1350 億美元，其中很大一部分將用于 AI 基礎設施的建設。Creative Strategies 芯片分析師 Ben Bajarin 指出："Meta 的大規模采用，驗證了英偉達同時布局 CPU 與 GPU 的‘全棧式’基礎設施戰略。" 他強調，這些芯片專門為推理工作負載和智能代理型任務設計，而 AI 行業正從訓練時代走向推理時代。
值得注意的是，Meta 近年來一直在推進自研 AI 芯片戰略，旨在針對其獨特工作負載優化性能并降低成本。然而，據知情人士透露，相關項目遭遇技術挑戰和部署延遲，促使公司繼續倚重英偉達的成熟解決方案。盡管如此，Meta 并未完全依賴英偉達，去年 11 月有消息稱，Meta 正考慮在 2027 年于數據中心引入谷歌的張量處理器 ( TPU ) ，以實現算力來源的多元化。
此次合作對英偉達的競爭對手 AMD 造成了直接影響。消息公布后，AMD 股價在盤后交易中一度跌超 4%，而 Meta 和英偉達的股價則分別上漲 1.5% 和 1.8%，顯示出市場對這一合作的高度認可。
市場普遍認為這份超大規模訂單打消了投資者對大客戶轉向自研芯片的擔憂。華爾街分析師指出，英偉達通過打包 Grace CPU、Rubin GPU 和 Spectrum-X 網絡技術的模式，成功鞏固了其在 AI 基礎設施領域的定義權，而 Meta 的龐大資本開支計劃則凸顯了其爭奪 AI 領導地位的決心。不過，也有觀點關注到，Meta 可能因此面臨利潤壓力，但其長期算力保障策略仍被視為對抗競爭對手的有效防御手段。
從行業角度看，英偉達與 Meta 的合作反映了 AI 計算重心正從模型訓練向推理階段轉移。推理任務需要高效、低延遲的計算能力，而英偉達的 Grace CPU 正是針對這一需求設計的，其性能功耗比顯著優于傳統 CPU。隨著 Meta 每天服務數十億用戶的 AI 推理需求不斷增長，采用專門優化的 Grace CPU 將成為其控制能耗、提升效率的關鍵策略。
這一合作協議的達成也預示著行業競爭態勢的劇烈洗牌。對于英特爾與 AMD 等傳統芯片巨頭而言，Meta 向 Arm 架構 CPU 的大規模傾斜無疑是一個嚴峻的預警信號，暗示著超大規模數據中心市場的權力結構正在發生結構性位移。據多份權威分析報告顯示，包括亞馬遜、Alphabet 以及 Meta 在內的頭部企業在 2026 財年的資本開支仍將保持高速增長，數百億美元的資金正加速流向以英偉達 GPU 為核心的數據中心建設，這種持續的、確定性極高的需求，有效對沖了市場此前對 "AI 投資回報率不足 " 的擔憂。
