最近、NVIDIAやAMDと巨額な調達契約を結んだにもかかわらず、SNSの巨大企業であるMetaは自社の「チップ製造」計画を堅持し続けています。ブルームバーグ3月5日の報道によると、Metaの最高財務責任者（CFO）のサスン・リー（Susan Li）氏は水曜日にモーガン・スタンレーのテクノロジー会議で、同社がカスタムチップの開発に取り組んでおり、最終的にはAIモデルのトレーニングを独自に支えられるようになることを明らかにしました。

現在、Metaはクラウドサービスプロバイダーではありませんが、世界最大級のデータセンター運営企業の一つです。サスン・リー氏は、Metaの自社開発戦略は「易から難へ」というものであると述べました。初期のカスタムチップは、並び替えや推薦などの特定のワークロードに使用され、すでに大規模に展開されています。しかし彼女は、時間が経つにつれて用途範囲を拡大し、最終的には本格的なAIモデルトレーニングに適したプロセッサを開発することを目指していると強調しました。

チップの調達戦略について語る際には、サスン・リー氏は非常に現実的でした。彼女は、Metaはさまざまなアプリケーションのニーズに応じて、NVIDIAやAMDの汎用チップと自社開発のカスタムチップの間で最適なバランスを見つけると述べました。この「二本足での歩み」により、現在のAIビジネスの爆発的な需要に対応できるだけでなく、長期的には単一のサプライヤーへの依存を減らし、自社のアルゴリズムに最適化された演算効率を高めることができるのです。

Metaがメタバースや生成型AI分野に継続的に多額の資金を投入する中、自立可能な下部構造のハードウェアアーキテクチャを持つことはその核心戦略となっています。このソフトウェアからハードウェアへの全面的な進化は、AI時代においてMetaがより多くの交渉力と技術的主導権を獲得しようとする動きを示しています。

ポイント

  • 🚀 トレーニング用チップの自社開発：Metaは、単純な推薦アルゴリズムから複雑なAIモデルトレーニングに至るまで、カスタムチップの適用範囲を広げることを計画しています。

  • 🤝 混合調達戦略：自社開発を行う一方で、MetaはNVIDIAやAMDとの深い協力を維持し、演算力供給チェーンの柔軟性を確保します。

  • 💡 カスタマイズされた演算力：CFOは、カスタムチップが特定のワークロード処理において優位であり、データセンターのコスト最適化の鍵だと強調しています。