メタの新型 AI チップは 9 月から量産開始
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メタはGPUコスト削減と部品不足への対応として、ブロードコムと共同設計しTSMCが製造する独自AIチップ「MTIA」の量産を9月に開始すると発表した。
AI深層分析を開く2026年8月2日 10:59
AI深層分析
キーポイント
独自AIチップ量産の開始
メタは内部メモによると、最新バージョンのAI専用チップ(MTIA)の生産を9月から開始する予定であり、少なくとも1つのチップが約6週間でテストを通過した。
サプライチェーンと製造パートナー
チップ設計はブロードコムと共同で行うが、製造はTSMCに委託し、RAMはサムスン、ストレージはサンディスク、光ファイバー機器は住友電気工業から調達する。
モジュラー設計による柔軟性
MTIAプログラムではモジュール型チップレットを採用し、AIの急速な進化に伴う需要変化に対応できるよう、世代ごとに最新技術とワークロード洞察を取り入れて短期間で展開する。
GPU依存からの脱却と投資
同社はNvidiaやAMDからのGPU購入コストを削減する狙いがあるが、依然としてこれらの企業への支出も継続し、今年度の資本支出は1250億〜1450億ドルを見込んでいる。
大規模な計算容量の確保と展開計画
Meta は Muse Spark シリーズの学習・導入のために年間7ギガワットの計算容量を今年中に配備し、翌年には倍増させる計画だ。
重要な引用
Each MTIA generation builds on the last, using modular chiplets, incorporating the latest AI workload insights and hardware technologies, and deploying on a shorter cadence.
Meta is working with Broadcom on the chip design, but it will use Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) to manufacture them.
It plans to deploy 7 gigawatts of compute this year, and double that next
Meta isn't the only company trying to stem the tide of capital going to Nvidia.
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編集コメント
メタが独自チップの量産を9月に開始することは、AIハードウェア市場における寡占構造への挑戦として注目される。同社の巨額な資本支出計画と併せて見れば、今後のAIインフラ競争の行方を示す重要な指標となるだろう。
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前例のない部品の不足の中で GPU コストを削減しようとする試みの一環として、Meta は Reuters 報道 によると、内部文書を引用し、最新の AI 専用チップの製造を 9 月に開始する見込みです。
同文書によれば、少なくとも 1 つのチップは約 6 週間でテストフェーズを通過しました。Meta は Broadcom と共同でチップ設計に取り組んでいますが、製造には台湾積体電路製造会社(TSMC)を使用します。また、レポートによると、RAM はサムスンから、ストレージはサンディスクから、光ファイバー機器は住友電気工業から購入しているとのことです。
Meta は 3 月、同社が Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) プログラムの下で開発した 4 つの新しいチップについて詳細を 発表 しました。これらの一部は現在導入中か、今年または来年中に導入される予定です。同社は、AI が急速に進化する中でチップが量産される頃にはニーズが変化する可能性を見越して、これらのチップを設計する際にモジュラーアプローチを採用しています。
「各 MTIA の世代は前世代に基づき、モジュラーなチップレットを使用し、最新の AI ワークロードの洞察とハードウェア技術を組み込み、より短いサイクルで展開されます」と、同社は当時述べています。
これらのチップは、Nvidia や AMD などの半導体メーカーから GPU を購入する際の費用削減に寄与すると期待されていますが、Reuters の報道によると、同社は依然としてこれらのプロバイダーにも多額の支出を予定しています。Meta は、MTIA チップを使用して、ランキングおよび推薦アルゴリズムのモデルトレーニング、より広範な AI ワークロード、および自社のアプリケーションを対象とした推論(inference)に活用する意向です。このソーシャルメディア企業は 2023 年以降、独自 AI チップの生産を開始しています。
Meta は、さまざまな AI 取り組みを推進するために十分な計算容量を確保するため、巨額の資金を投じてきました。同社は今年 4 月、今年の設備投資額が 1,250 億ドルから 1,450 億ドルの間になると発表しており、その多くは AI 関連の取り組みに充てられる見込みです。
同社は世界中でデータセンターおよび電力に関する契約を次々と締結し、新しい Muse Spark シリーズの AI モデル(Muse Spark)のトレーニングと展開に必要な計算容量を確保するために数百億ドル規模の支出を行ってきました。Reuters の報道によると、同社は今年 7 ギガワットの計算容量を展開し、翌年にはその倍に増やす計画です。
また、昨年 ARM とも提携し、推薦システム向けの計算リソースを確保する契約を結んでいます。これに加え、AMD からは AI 関連のニーズに対応するための「Instinct GPU」向けに数十億ドル規模の契約を結び、Amazon からは同社が自社開発した CPU を AI 用途で利用する契約も数十億ドル規模で締結しています。
Meta は、Nvidia への資金集中の流れを食い止めようとする企業の中で唯一ではありません。OpenAI は先月 Broadcom と共同で推論用プロセッサを開発中だと発表し、Anthropic もサムスンと独自のチップ開発を検討していると言われています。Amazon と Google の両社は AI 学習および推論用の独自チップを開発しており、急増する需要に応えるために多数のスタートアップがこの分野で活動しています。
Meta はコメントを控えています。
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AI インフラの自立化に向けた具体的な生産スケジュールと、Nvidia 依存からの脱却という重要な市場動向を報じており、新規性が高い。日本企業への直接的な影響や詳細は限定的であるため、関連性は低めだが、業界全体へのインパクトは大きい。
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- AI関連度
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- 25
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