Meta（META.US）は独自開発のAIチップに力を入れる！来年上半期にデータセンターを導入し、推論コストと消費電力の削減を目指す

ジートン財経APPによると、Meta Platforms（META.US）は、2027年前半に次世代自社開発AIチップをデータセンターに導入する計画であり、カスタムチップによってAIモデル運用に必要なエネルギー消費とコストを削減することを目指している。同時に、同社は関連チップの導入規模を1ギガワット以上にコミットしており、AI需要が引き続き強い場合、今後さらに導入ペースを加速させると述べている。

Metaエンジニアリング副社長Yee Jiun Songはインタビューで、同社第3世代自社開発AIプロセッサー「MTIA 450」が現在テスト段階にあり、このチップのコードネームは「Arke」であると語った。次世代の「MTIA 500」はコードネーム「Astrid」で、約1か月後には設計を完了し、2027年末までにデータセンターに導入される予定だという。

Songによれば、Metaの各世代カスタムチップは、より高性能を追求する代わりに、技術的な課題が増している。その中には、単位消費電力性能と単位コストパフォーマンスの改善も含まれている。これにより、AIインフラへの投資が拡大する中、Metaは自社開発チップによって計算能力の効率化と長期的な運用コスト削減を図っていることがうかがえる。

Broadcomと共同設計、TSMCで製造 導入規模は1ギガワット超に

Metaは現在Broadcom（AVGO.US）とカスタムAIチップを共同開発しており、製造はTSMC（TSM.US）が担当している。Songは、Metaが12か月以内に関連チップを1ギガワット規模で導入することをすでにコミットしていると明かした。AI需要が強いままであれば、その後の導入ペースもさらに速まる見込みだという。

現在、Arkeはすでに実地テスト段階にある。9月1日、TSMCから最初の12個のArkeチップがMetaに納入され、実際の性能とシミュレーション結果との誤差はわずか2～3％であった。

特筆すべきは、このプロセッサーがすでにMeta自社のAIモデルを実行できており、さらにDeepSeekやAlibaba（BABA.US）のモデルも動かしている点だ。これは、Metaの自社開発チップが社内向け専用モデルだけでなく、さまざまなAIモデルの運用にも対応可能であることを示している。

トレーニングと推論の「両立」から撤退 Metaは自社開発チップをAI推論にフォーカス

Metaの自社開発AIチップ戦略も調整を経験してきた。

以前、同社は「Olympus」というチップを開発し、AIモデルのトレーニングと推論の双方で利用することを目指していたが、コスト面などを理由にこのプロジェクトは中止された。その後、Metaは自社開発チップの焦点をAI推論により集中させることにした。Songは「これらは当社の汎用推論用主力チップとなる」と述べている。

MetaがAI機能をFacebook、Instagram、他プロダクトに統合し続けるなか、モデルの呼び出し量が拡大し、推論に必要な計算リソースもそれに伴い増加している。このため、単なる演算能力の増強よりも、各AI推論あたりのコストと消費電力の削減が、Metaにとってますます重要になっている。

この結果、Metaの自社開発チップ戦略はより明確な方向性を形作るに至り、すべてのAI計算タスクを一度にカバーしようとするのではなく、まず大量かつ継続的な推論ワークロードに特化した専用チップを作成し、ワットごと、ドルごとの性能向上によってAIインフラ全体の運用コストを削減する方針となっている。

AIインフラ競争は自社開発チップにも拡大 Metaは「非常に堅実な」製品ロードマップを有する

大手テック企業がAIインフラ投資を強化し続ける中で、自社開発チップはAIコストのコントロールとデータセンター効率向上の重要な手段となりつつある。Metaが今回推進しているMTIA 450およびMTIA 500は、自社開発チッププロジェクトがテスト段階から大規模導入段階へ移行しつつあることを示している。

現在の計画によれば、テスト中のMTIA 450は2027年前半にデータセンターへの導入が予定されており、次世代MTIA 500は2027年末までに実装される見込みである。今後の世代製品ではさらに処理速度とスループットが引き上げられる予定だ。Songは、Metaがカスタムチップについて「非常に堅実なロードマップ」を策定済みであると述べた。