（１）現象：Meta透露將進一步擴大部署自研AI晶片，以降低AI基礎建設成本與能源消耗。第三代AI處理器MTIA 450已進入測試階段，其中12顆晶片已由台積電交付，實際效能與模擬結果差距僅約2%至3%。Meta並規劃2027年上半年開始部署相關晶片，未來12個月內部署總功率超過1GW，次世代MTIA 500則預計於2027年底前導入資料中心。

（２）原因：隨大型AI模型訓練與推論規模持續擴張，GPU採購、電力與資料中心營運成本同步攀升，促使大型雲端與平台業者加速開發客製化ASIC。Meta與博通合作設計MTIA系列晶片，希望針對自身AI工作負載最佳化效能與功耗，降低對輝達與AMD通用型AI加速器的依賴，同時提高算力基礎建設的成本控制能力。

（３）影響：大型科技公司自研AI晶片趨勢持續升溫，AI算力市場可能由GPU主導進一步走向GPU與客製化ASIC並行。對半導體供應鏈而言，即使晶片架構改變，先進製程、先進封裝、高速網路、伺服器與電源需求仍將隨AI資料中心規模擴張而增加；其中Meta規劃將整體運算能力提升至14GW，也顯示大型雲端業者的AI基礎建設投資仍維持高檔。另一方面，若自研ASIC部署規模持續擴大，也可能逐步分散部分原本集中於輝達GPU的AI晶片需求。

（４）受影響股票：台積電(2330)

日月光投控(3711)