Meta、初の自社製AI学習チップをテスト中　NVIDIA依存脱却狙う

Metaが自社開発した初のAIトレーニング向けチップのテスト運用を開始したと、ロイターが報じました。膨大なインフラコストを抑え、NVIDIA製GPUへの過度な依存から脱却することが狙いです。

Metaは設計完了後の製造テスト段階であるテープアウトを経て、データセンター内での小規模な試験配備を開始しました。テストが順調に進めば、2026年までに同チップを実際のAI学習に実戦投入する計画です。

レコメンドから生成AIの学習へ

このチップは、Metaの自社製プロセッサ群である「MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）」シリーズに属します。汎用的なNVIDIA製GPUと異なり、AIタスクに特化した専用アクセラレータとして設計されているため、電力効率の面で優位性があります。

同社は昨年、推論用のMTIAチップをFacebookやInstagramのフィード推薦システムに導入済みです。今回のトレーニング用チップも同様に、まずは広告や投稿の推薦アルゴリズムの学習から開始し、将来的には「Meta AI」チャットボットのような生成AIモデルの学習にも活用領域を広げていく方針です。

過去の頓挫を乗り越えた再挑戦

Metaの半導体開発は平坦な道のりではありませんでした。かつて自社開発した推論チップは小規模テストで期待した成果を出せず、プロジェクト自体が中止に追い込まれた経緯があります。

その反動として、Metaは2022年にNVIDIA製GPUを数十億ドル規模で大量発注し、同社最大の顧客の1社となりました。今回のトレーニング向けチップのテストは、インフラの自立に向けたリベンジとなります。

なぜ重要か

一般ユーザーやMetaのサービスを利用するクリエイターにとって、直ちに何かが変わるわけではありません。しかし、MetaがLlamaのようなオープンモデルを無償提供し続けられるかどうかは、ひとえに計算資源のコストにかかっています。インフラ費用を圧縮できれば、同社のAI開発ペースは一段と加速します。

業界全体から見れば、NVIDIAに対する最大の脅威は競合半導体メーカーではなく、自社チップを開発する巨大IT企業そのものです。GoogleのTPUやAmazonのTrainium、MicrosoftのMaiaに続き、Metaもトレーニング用シリコンを実用段階に近づけています。

今回のMetaのアプローチは堅実だと考えられます。最初から最前線の巨大言語モデルに投入するのではなく、自社の主力収益源であるフィード推薦システムで実績を積む道を選んでいるからです。ただし、ハードウェア以上に難しいとされるソフトウェア環境やコンパイラの整備が追いつくかが、2026年導入に向けた最大の障壁となるはずです。