メタは、自家製AIチップのテストを開始し、Nvidiaの優位性に挑戦します

ジャカルタ - Facebook、Instagram、WhatsAppの親会社であるMetaは、人工知能(AI)システムを訓練するために自家製チップの試験を開始しました。この動きは、独自のカスタムチップを開発し、Nvidiaなどの外部サプライヤーへの依存を減らすためのカリフォルニア州の会社の取り組みにおける重要なマイルストーンを示しています。

ロイター通信が引用した情報筋によると、このチップは小規模にテストされており、トライアルが成功すれば生産を増やす計画がある。社内チップの開発は、AIテクノロジーへの巨額の投資とともに、膨大なインフラストラクチャコストを削減するというメタの長期戦略の一部です。

Metaは、2025年の総支出額は1,140億〜1,190億米ドル(1,874.7兆ルピア〜1,956.9兆ルピア)に達し、そのうち最大650億米ドルの設備投資が主にAIインフラストラクチャに使用されると推定しています。

情報筋の1人は、このメタAIチップは専用の加速器であり、AIタスクのみを処理するように特別に設計されていると述べています。このアプローチは、AIワークロードに広く使用されている従来のGPUよりも電力効率が高いと考えられています。

このチップは、世界最大のチップメーカーの1つである台湾セミコンダクターマニュファクチャリングカンパニー(TSMC)によって製造されています。チップの製造プロセスはテーブルアウト段階に達し、シリコン開発における重要なマイルストーンである生産のための工場への初期設計の出荷です。

ただし、この段階にはリスクがないわけではありません。最初のトライアルが失敗した場合、Metaはエラーを分析し、テープアウトプロセスを繰り返す必要がありますが、これには3〜6か月かかり、最大数千万ドルの費用がかかる可能性があります。

最新のチップは、近年さまざまな問題が発生しているメタトレーニングおよび会議アクセラレータ(MTIA)プログラムの一部です。以前、Metaは小規模テスト段階で失敗した後、同様のチッププロジェクトをキャンセルしていました。

しかし、昨年から、Metaは、ユーザーが対話するときにAIシステムを実行するプロセスである説明のためにMTIAチップを、FacebookとInstagramのコンテンツを定義する推奨システムに使用し始めました。

今後、Metaはこのチップをレコメンデーションシステムだけでなく、Meta AIチャットボットなどの生成AI製品にも使用する予定です。Metaは、2026年までにこれらのチップの広範な使用をAIモデルトレーニングに適用することを目標としています。

メタは独自のチップを開発していますが、同社は依然としてNvidiaの主な顧客です。2022年、以前のカスタムチップのテストに失敗した後、メタは実際に数十億ドル相当のNvidia GPUを注文しました。

GPUは、広告システムや大規模な言語モデルであるLlama Foundation Model Seriesなど、さまざまなAIモデルのトレーニングに使用されています。さらに、Nvidiaのチップは、毎日30億人以上のメタアプリユーザーの説明も処理しています。

しかし、AI業界におけるNvidiaの優位性は疑問視され始めています。AI研究者は、AIモデルを強化するためにより多くのデータと計算能力に依存する「スケールアップ」アプローチの有効性をますます疑っています。

中国を拠点とするAIスタートアップのDeepSeekが、従来のAIモデルと比較して、説明を通じてコンピューティング効率をより最適化する費用対効果の高いモデルを発表して以来、これらの疑念はますます強くなっています。

DeepSeekの発売は、世界のAI株式市場にパニックを引き起こし、Nvidiaの株式は20%急落し、最終的に回復しました。それでも、投資家は、NvidiaチップがAIトレーニングとアドレンスの業界標準であると依然として信じています。

メタは現在、AI戦略の重要な段階に入っています。この社内のAIチップが成功すれば、メタはNvidiaへの依存を減らし、運用コストを削減することができます。ただし、これらのトライアルが以前のように失敗した場合、メタは再びAIニーズを満たすためにNvidiaのGPUに依存する可能性があります。

AI分野で大きな野心を持つこのメタの動きは、人工知能業界のゲームチェンジャーになるだけでなく、AIチップ市場におけるNvidiaの優位性に対する新たな挑戦にもなり得ます。