IT之家 3月11日配信、彭博社の報道によると、Metaは2027年末までに自社開発の第4世代新人工知能チップを展開する予定であり、急速に拡大するAI事業の計算能力を支えるために、カスタムチップの開発を進めている。現地時間の水曜日、Metaはこれら新しいチップの計画を正式に発表した。名称はMTIA 300、MTIA 400、MTIA 450、MTIA 500である。この動きは、ハードウェア供給の多様化と外部チップメーカーへの依存度低減を目的とし、激しい競争と高コストのAI競技において支出を抑えることを狙っている。Metaはまた、他社からのチップ調達も継続し、最近ではNVIDIAやAMDと数十億ドル規模の契約を締結し、AIハードウェアを購入している。Metaは、MTIA 300はすでに量産に入り、コンテンツの並び替えや推奨モデルの訓練に使用されていると述べている。MTIA 400（コードネーム：アイリス/Iris）は実験室でのテストを終え、間もなく展開される予定だ。MTIA 450およびMTIA 500（それぞれコードネーム：アルク/Arkeとアストリッド/Astrid）は、2027年に大規模展開を計画している。Metaのエンジニアリング副社長、宋義俊（Yee Jiun Song）は、これらの製品は同時に開発が進められており、MTIA 450は2027年初頭に、MTIA 500は半年後にリリースされる見込みだと述べている。「AI分野の発展を振り返ると、過去2、3ヶ月の間でも、業界の進展速度は想像を超えるものだった」と宋義俊は語る。「チップの研究開発は計算能力の進化に追いつく必要があるため、我々は技術ロードマップを継続的に見直し、最も実用的な製品を作り出すことに努めている。」Metaは競争力のあるAIモデルや製品の研究開発に大規模に投資しており、これにより前例のない計算能力の需要が生まれている。同社は一方でNVIDIAやAMDに一部のAIプロジェクトを支援させつつ、もう一方でチップ設計の人材チームを拡充し、自社開発の製品を目指している。昨年、CEOのマーク・ザッカーバーグが自社の研究開発の進捗に我慢できなくなり、Metaは韓国のスタートアップ企業FuriosaAIの買収を試みた。しかし、相手側が8億ドル（IT之家注：現レートで約55.01億元人民币）という買収提案を拒否したため、Metaは米国カリフォルニア州サンタクララに本拠を置くスタートアップ企業Rivos Inc.を買収し、400人以上の従業員を取り込んだ。新たに加わった人員は、Metaの自社チップ開発チーム（Metaトレーニング＆推論アクセラレーターチーム、MTIA）の複数のプロジェクトを同時に推進するのに役立っている。MTIAは、社内のニーズに合わせてより効率的な計算アーキテクチャを構築することに焦点を当てており、その適用範囲は、Instagramの情報流の内容決定や推薦システムから、大規模な生成型AI推論（訓練済みモデルを用いて指示に基づきテキストや画像を生成すること）まで多岐にわたる。高官たちは自社開発のチップの優位性を繰り返し強調しているが、同時にMetaは世界最大のグラフィックス処理装置（GPU）の調達者の一つでもあり、GPUは主にAIモデルの訓練と実行に使用されている。Metaは最近、NVIDIAやAMDとそれぞれ数百億ドル規模の契約を締結し、今後数年間にわたり膨大なAI計算能力を確保している。この戦略は、Metaの二重戦略を示している。一方では業界のパートナーから従来型ハードウェアを調達し、もう一方では、Metaプラットフォームに特化したタスクに適合させるためのカスタムチップへの継続的な投資を行っている。「我々は汎用市場向けに開発しているわけではないので、チップは全シナリオに対応する必要はない」と宋義俊は述べる。「不要な機能を省くことで、コストを効果的に削減できる。」しかし、チップの製造コストと難易度は依然として巨大だ。製品の設計からサードパーティ（通常はTSMC）への委託生産までには、数十億ドルと多くの時間が必要となる。宋義俊は、チームは通常、設計から量産までに2年を要すると述べている。カスタムチップは、大規模に使用され高い稼働率を維持できる場合にのみ、収益化が可能となる。先月、The Informationは、Metaが設計の難しさから、コードネーム「オリンパス（Olympus）」と呼ばれる最高峰のAI訓練用チップのプロジェクトを中止し、より低難度のバージョンの開発に切り替えたと報じた。Metaの広報担当者はこの報道についてコメントを控えたが、定期的にチップのロードマップを評価・更新し、製品展開から得た経験を蓄積していると述べている。今月早々、Metaの最高財務責任者のスーザン・リー（Susan Li）は、モルガン・スタンレー主催の会議で、AIモデルの訓練に使用できるプロセッサの開発に引き続き取り組んでいると表明した。
Metaは2027年末までに第4世代の自社開発AIチップを展開し、計算能力の需要に対応し、外部依存を低減する計画です。
IT之家 3月11日配信、彭博社の報道によると、Metaは2027年末までに自社開発の第4世代新人工知能チップを展開する予定であり、急速に拡大するAI事業の計算能力を支えるために、カスタムチップの開発を進めている。
現地時間の水曜日、Metaはこれら新しいチップの計画を正式に発表した。名称はMTIA 300、MTIA 400、MTIA 450、MTIA 500である。この動きは、ハードウェア供給の多様化と外部チップメーカーへの依存度低減を目的とし、激しい競争と高コストのAI競技において支出を抑えることを狙っている。Metaはまた、他社からのチップ調達も継続し、最近ではNVIDIAやAMDと数十億ドル規模の契約を締結し、AIハードウェアを購入している。
Metaは、MTIA 300はすでに量産に入り、コンテンツの並び替えや推奨モデルの訓練に使用されていると述べている。MTIA 400（コードネーム：アイリス/Iris）は実験室でのテストを終え、間もなく展開される予定だ。MTIA 450およびMTIA 500（それぞれコードネーム：アルク/Arkeとアストリッド/Astrid）は、2027年に大規模展開を計画している。
Metaのエンジニアリング副社長、宋義俊（Yee Jiun Song）は、これらの製品は同時に開発が進められており、MTIA 450は2027年初頭に、MTIA 500は半年後にリリースされる見込みだと述べている。
「AI分野の発展を振り返ると、過去2、3ヶ月の間でも、業界の進展速度は想像を超えるものだった」と宋義俊は語る。「チップの研究開発は計算能力の進化に追いつく必要があるため、我々は技術ロードマップを継続的に見直し、最も実用的な製品を作り出すことに努めている。」
Metaは競争力のあるAIモデルや製品の研究開発に大規模に投資しており、これにより前例のない計算能力の需要が生まれている。同社は一方でNVIDIAやAMDに一部のAIプロジェクトを支援させつつ、もう一方でチップ設計の人材チームを拡充し、自社開発の製品を目指している。
昨年、CEOのマーク・ザッカーバーグが自社の研究開発の進捗に我慢できなくなり、Metaは韓国のスタートアップ企業FuriosaAIの買収を試みた。しかし、相手側が8億ドル（IT之家注：現レートで約55.01億元人民币）という買収提案を拒否したため、Metaは米国カリフォルニア州サンタクララに本拠を置くスタートアップ企業Rivos Inc.を買収し、400人以上の従業員を取り込んだ。
新たに加わった人員は、Metaの自社チップ開発チーム（Metaトレーニング＆推論アクセラレーターチーム、MTIA）の複数のプロジェクトを同時に推進するのに役立っている。MTIAは、社内のニーズに合わせてより効率的な計算アーキテクチャを構築することに焦点を当てており、その適用範囲は、Instagramの情報流の内容決定や推薦システムから、大規模な生成型AI推論（訓練済みモデルを用いて指示に基づきテキストや画像を生成すること）まで多岐にわたる。
高官たちは自社開発のチップの優位性を繰り返し強調しているが、同時にMetaは世界最大のグラフィックス処理装置（GPU）の調達者の一つでもあり、GPUは主にAIモデルの訓練と実行に使用されている。Metaは最近、NVIDIAやAMDとそれぞれ数百億ドル規模の契約を締結し、今後数年間にわたり膨大なAI計算能力を確保している。
この戦略は、Metaの二重戦略を示している。一方では業界のパートナーから従来型ハードウェアを調達し、もう一方では、Metaプラットフォームに特化したタスクに適合させるためのカスタムチップへの継続的な投資を行っている。
「我々は汎用市場向けに開発しているわけではないので、チップは全シナリオに対応する必要はない」と宋義俊は述べる。「不要な機能を省くことで、コストを効果的に削減できる。」
しかし、チップの製造コストと難易度は依然として巨大だ。製品の設計からサードパーティ（通常はTSMC）への委託生産までには、数十億ドルと多くの時間が必要となる。宋義俊は、チームは通常、設計から量産までに2年を要すると述べている。カスタムチップは、大規模に使用され高い稼働率を維持できる場合にのみ、収益化が可能となる。
先月、The Informationは、Metaが設計の難しさから、コードネーム「オリンパス（Olympus）」と呼ばれる最高峰のAI訓練用チップのプロジェクトを中止し、より低難度のバージョンの開発に切り替えたと報じた。Metaの広報担当者はこの報道についてコメントを控えたが、定期的にチップのロードマップを評価・更新し、製品展開から得た経験を蓄積していると述べている。
今月早々、Metaの最高財務責任者のスーザン・リー（Susan Li）は、モルガン・スタンレー主催の会議で、AIモデルの訓練に使用できるプロセッサの開発に引き続き取り組んでいると表明した。