メタ・プラットフォームズ、エヌビディアへの依存低減に向け上半期に自社開発の新型チップ「Arke」を投入へ
メタ・プラットフォームズは、エヌビディア製プロセッサへの依存低減とコスト・エネルギー削減を目的とし、2027年上半期より次世代自社製AIチップのデータセンター導入を計画している。ブロードコムとの共同設計およびTSMCによる製造を進め、初期テストでは設計上の欠陥は見られず高い性能効率が確認されている。今後は推論用チップの開発・導入に注力し、マルチギガワット規模でのコスト効率最適化を目指す方針である。なお、エヌビディアやAMD製GPUの調達は今後も継続する見通しである。

TradingKey - メタ・プラットフォームズ(META)は、2027年上半期に次世代の自社開発AIチップをデータセンターへ導入開始する計画であり、同社によると、この取り組みはエヌビディア製プロセッサへの依存度を下げつつ、AIモデル運用時のコストとエネルギーの削減に貢献するという。
報道によると、メタは早ければ2023年には自社開発AIチップの計画を発表しており、現在は社内で「Arke」というコード名で呼ばれる同シリーズの第3世代製品「MTIA 450」のテストを実施している。次世代「MTIA 500」(コード名:Astrid)の設計作業は約1か月で完了する見込みであり、2027年末までにデータセンターへの導入が予定されている。メタはこのチップを、過去の世代よりも広範に導入する計画である。
メタのエンジニアリング担当副社長であるイージューン・ソン(Yee Jiun Song)氏はインタビューで、各世代で技術的リスクをわずかに高める代わりに、エネルギー単位あたりおよび投資単位あたりの性能向上を含む、より優れた性能を実現していると述べた。ソン氏によると、これらのチップはメタとブロードコムが共同設計し、TSMCが製造している。TSMCは9月1日に新しい12個のチップの最初のバッチを納品し、実際の性能は事前のシミュレーション結果からの誤差が2%〜3%以内にとどまった。エンジニアリングチームは同日のうちにこれらのチップを使用してメタ自身のモデルを実行した。初期テストでは設計上の欠陥は見つからなかったが、ファウンドリ側の歩留まりが向上している一方で、まだ数か月のデバッグと最適化が必要とされている。
データセンター業界のコア指標である消費電力に基づき、メタは12か月以内に1ギガワットを超える自社開発チップを導入することを約束しており、その後は「さらに加速する見込み」だとしている。ソン氏はまた、この予測はAI市場および関連需要の急激な落ち込みがないことを前提としていると付け加えた。
メタのスーパーインテリジェンス・ラボ(Superintelligence Lab)はチップのチューニングに参加しており、将来のAIモデルやその推論段階での要件に関する知見をハードウェアチームに提供している。ソン氏は、メタが自ら大量のエンジニアリング作業を完了させたため、自社開発チップは「現在エヌビディアが出荷しているどの製品よりも」効率的に自社のAIモデルを実行できると述べた。
戦略的方向性に関して、メタは以前、学習と推論の両方のタスクに対応可能な「Olympus」というコード名のチップを計画していたが、推論用チップに集中するために同プロジェクトは中止された。ソン氏は、導入規模がマルチギガワットレベルに拡大するとコストが決定的に重要になり、学習と推論の両方を処理するチップが約30%高価になるのであれば、大規模導入においては「到底受け入れられない」と述べた。なお、メタは今後もエヌビディアやAMDから大量のGPUを購入し続ける予定である。
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