Meta、韓国のAIチップ新興FuriosaAIを買収交渉中か

エヌビディア製チップの品不足と価格高騰が続くなか、メタが次の一手として選んだのは、代替チップを手がける企業の買収そのものでした。

Forbesの報道によると、メタは韓国のAI半導体スタートアップFuriosaAIの買収に向けた交渉を進めています。関係者によると、早ければ今月中にも合意に達する可能性があるとのことです。メタ以外にも複数の企業が同社に関心を示しています。

FuriosaAIは買収交渉の前、約8000億ウォン（約5億5000万ドル）の評価額で新たな資金調達を進めていました。サムスン電子やAMDのエンジニアを務めたペク・ジュンホ氏が2017年に創業し、韓国ネット大手のネイバーやDSCインベストメントなどから累計1億1500万ドルの出資を集めています。

性能半分、消費電力は4分の1

FuriosaAIが得意とするのは、大規模言語モデル（LLM）の推論を高速化・省電力化するアクセラレーターです。

2021年に第1世代チップWarboyを投入したのに続き、2024年8月にはデータセンター向けの最新チップRNGDを発表しました。メタのLlamaシリーズのような生成AIモデルの運用に照準を合わせています。

ペクCEOは昨年、エヌビディアのH100が1台あたり約5000万ウォンに達し、深刻な品不足に陥っている点を指摘していました。そこで同社が打ち出したのが徹底した効率性です。

RNGDの処理性能はH100の約半分にとどまるものの、消費電力はわずか4分の1で済みます。システム構築にかかるトータルコストも、エヌビディア構成と比べて約50パーセント削減できるとしています。

今年、最大650億ドルもの設備投資を計画しているメタにとって、電力消費とコストの抑制は最重要課題です。同社はブロードコムとの提携を通じて独自チップの開発も進めていますが、完成度の高い推論チップを持つ外部チームを取り込むことで、インフラ構築の時間を大きく短縮できます。

なぜ重要か

ユーザーや開発者にとって、メタのこうした投資はLlamaなどオープンモデルの推論コスト低下に直結します。将来的に自前インフラの電力効率が改善されれば、より安価で安定したモデルの提供基盤が整うことになります。

業界全体で見れば、ビッグテックによる「脱エヌビディア」の主戦場が、学習用から日常的に電力を食い続ける推論用へと移ったことを示しています。自社開発だけで間に合わせるのではなく、実績のあるファブレス企業を丸ごと買い取る動きは、他のクラウド大手にも波及しそうです。

メタの戦略は非常に手堅いと見えます。学習向けでエヌビディアと真っ向勝負する無謀さを避け、性能を半分に抑えてでも消費電力を4分の1にするという実用的な選択肢を取りにいきました。ハイパースケール環境の電気代に悩むメタにとって、極めて合理的な計算です。

一方で、買収後の統合には懸念も残ります。独自のチップアーキテクチャを既存のソフトウェア基盤にスムーズに組み込めるか、創業チームの開発ペースを維持できるかは未知数です。まだ競合他社も動いている段階であり、交渉の行方が注目されます。