Meta、今年9月にカスタムAIチップの生産を開始へ
Metaは、今年9月に最新のAI特化型チップの生産を開始する計画を立てており、シリコンの自立に向けた取り組みを加速させています。自社製ハードウェアを開発することで、このソーシャルメディアの巨人は、NvidiaやAMDの高コストなGPUへの依存度を大幅に削減すると同時に、次世代のAIワークロードに向けて大規模なインフラを最適化することを目指しています。
Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) の拡張
今後の生産開始は、MetaのMeta Training and Inference Accelerator (MTIA) プログラムにとって重要な節目となります。従来のモノリシックなチップ設計とは異なり、Metaはモジュール式の「チップレット」アプローチを採用しています。この戦略により、最新のAIワークロードに関する知見やハードウェア技術をより短い開発サイクルに取り入れ、より迅速な反復が可能になります。AIモデルの要件がほぼ毎月進化する現状において、このモジュール性は極めて重要です。
内部報告によると、これらの新しいチップのうち少なくとも1つは、わずか6週間でテストフェーズを成功裏に完了しました。Metaは設計アーキテクチャにおいてBroadcomと協力しており、ハイエンド製造にはTaiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) を活用しています。これらのチップのサプライチェーンはすでに強固であり、RAMにはSamsung、ストレージにはSandisk、光ファイバー機器には住友電工が関わっています。
NvidiaおよびAMDへの依存度低減
AIモデルの複雑化が進む中、専用ハードウェアのコストは莫大な資本負担となっています。Metaは積極的な支出ロードマップを示しており、今年の設備投資額を1,250億ドルから1,450億ドルの間と予測しています。この予算の大部分は、Muse SparkシリーズのAIモデルをトレーニングおよびデプロイするために必要な計算能力を確保するために充てられます。
Metaは引き続き、数十億ドル規模のAMD Instinct GPUやその他のサードパーティ製ハードウェアを購入し続けますが、MTIAチップは特定の大量タスクを処理するように設計されています。これには、InstagramやFacebookの基盤であるランキングおよびレコメンデーション・アルゴリズムのトレーニングや、さまざまな消費者向けアプリケーション向けの汎用AI推論などが含まれます。
「シリコン主権」を巡る広範な競争
Metaの動きは、「シリコン主権（silicon sovereignty）」へと向かう業界全体の大きなシフトの一部です。単一の支配的なチッププロバイダーの時代は、ハイパースケーラーやAI研究所によって挑戦を受けています。GoogleやAmazonはすでにカスタムシリコンプログラムを成功させており、現在はOpenAIやAnthropicもBroadcomやSamsungといったパートナーと共に同様の道を模索していると報じられています。
このハードウェアを支えるため、Metaは物理インフラもかつてないスピードで拡張しています。同社は今年、7ギガワットの計算能力を導入する計画であり、来年にはその数値を倍増させる予定です。カスタムシリコンとデータセンターの電力の両方に対するこの大規模な投資は、AIの未来が基盤となるハードウェアの効率性によって決まるという現実を浮き彫りにしています。
主なポイント
- モジュール式ハードウェア戦略: MetaはMTIAプログラムにチップレットベースの設計を採用しており、より迅速な反復と、進化するAIワークロードへの適応を可能にしています。
- 戦略的なサプライチェーン: 生産体制には、設計のBroadcom、製造のTSMC、メモリのSamsungを含む、強力なパートナー・エコシステムが関わっています。
- 大規模なインフラ投資: Metaは、最大1,450億ドルの設備投資（CAPEX）を予測し、計算能力の導入量を14ギガワットに倍増させる計画を立てることで、長期的なAIの覇権獲得に向けて体制を整えています。