ソーシャルメディア大手Metaは、前例のないAIインフラコストの圧力に直面しており、AI関連支出だけで650億ドルに急増すると予想され、年間総支出は1190億ドルに達する可能性があります！この途方もない請求書に直面し、同社はついに自社開発のAIチップの道に乗り出し、この分野で目覚ましい進歩を遂げています。最新の報告によると、Metaは小規模な自社開発チップの導入を開始しようとしており、これはMetaがNVIDIAとその高価なGPUへの依存から徐々に脱却し、AIモデルのトレーニングにかかる莫大なコストを削減することを意味しています。

Metaが自社開発チップの決定を下したのは衝動的なものではなく、実際には一度このプロジェクトを棚上げしていました。その理由は、開発過程における多くの課題に関連している可能性があります。しかし現在、Metaの幹部はこれらの障害を克服したようで、自社開発チップに大きな期待を寄せており、2026年にはAIモデルのトレーニングにまず使用を開始し、その後、AIチャットボットなどの生成AI製品にも適用範囲を広げることを期待しています。

チップ　テクノロジー (3)

画像出典：画像はAIによって生成され、画像ライセンスサービスプロバイダーMidjourneyによって提供されています。

ロイター通信が匿名の情報筋の話として報じているところによると、Metaの自社開発AIチップは専用のアクセラレータであり、その唯一の使命は、AI関連のあらゆる重いタスクを効率的に処理することです。NVIDIAの高価なGPUの購入コストに直接対抗するだけでなく、自社開発チップはインフラのエネルギー消費量も大幅に削減できます。特定のAIタスク向けに設計されているため、このチップは汎用GPUをはるかに上回るエネルギー効率を実現し、Metaの電力コストを大幅に削減することになります。

台湾積体電路製造（TSMC）が、このカスタムチップの製造を担当するとのことですが、どの製造プロセスを使用するかは報告書では明記されていません。しかし、詳細情報として、MetaはすでにこのAIチップの最初のテープアウト（流片）を成功させており、これは通常、数百万ドルの費用がかかり、完了までに6か月かかる複雑なプロセスです。それでも、テープアウトが成功したからといってすべてが順調というわけではありません。チップがMetaのパフォーマンス要件を完全に満たすかどうかは、依然として不確定です。チップが期待どおりに機能しなかった場合、Metaは問題の調査、故障の診断にさらに時間と労力を費やす必要があり、テープアウトを再度行う必要が生じる可能性があり、開発コストがさらに増加する可能性があります。

以前、開発の困難さなどの理由から、Metaは自社開発AIチップ計画を一時中断していましたが、現在はこれらの障害を克服したようです。Metaの上層部は、自社開発チップが2026年から機能することを期待しており、その第一の目標はMeta独自のAIシステムのトレーニングに使用することであり、その後、注目を集めているAIチャットボットなどの生成AI製品に段階的に適用していく予定です。一方、NVIDIAはGPU販売の急増による恩恵を依然として享受しており、Metaは依然としてその最も収益性の高い顧客の1つですが、Metaの自社開発チップの進展に伴い、この状況は近い将来に変化する可能性があります。