Metaは自社製AIチップの製造を初めて準備している。社内メモによると、同社は独自プロセッサ「Iris」の量産を9月に開始する見込みだ。

約6週間のバグテストを終えた後、Reutersが報じたこのチップは、サードパーティGPUで現在稼働している推論ワークロードの一部を引き継ぎ、MetaがAIインフラの構築と拡張をよりコントロールできるようにする。

これは同社にとって、AIワークロード向け自社シリコンへの最も重要な動きになる可能性がある。

しかし、これはハードウェアだけの話ではない。これは同社にとって、AIワークロード向け自社シリコンへの最も重要な動きになる可能性がある。Metaが数十億ドル規模のインフラ競争に深く関わっている時期に、この動きは極めて重要だ。CEOのMark Zuckerbergが、同社がAIの巨頭になり得ると信じていることは明らかだが、競合他社が中核インフラを支配している状況では、それはほぼ不可能だ。

推論向けカスタムシリコン

IrisはMetaのAIインフラ内で特定の役割を果たすよう設計されており、Metaの重いワークロードに最適化されたカスタムシリコンだ。IrisはMeta Training and Inference Accelerators（MTIA）プログラムを拡張するもので、対象となるAI推論ワークロードをカスタムシリコンに移行することを目的としている。

このプロセッサは、Facebook、Instagram、WhatsAppを含むMetaのアプリケーション群全体で、コンテンツランキングやレコメンデーション、生成AIサービスを支えるワークロードを処理する。

  • MTIA 300はすでに本番環境に導入され、Metaのプラットフォーム全体でランキングおよびレコメンデーションの推論を実行している。
  • 450および500のバリアントは、2027年までの生成画像・動画推論を対象としている。

これらの大量推論タスクをカスタムシリコンに移行することで、Metaはデータセンターのコストを削減し、日常業務における従来のハードウェア供給ボトルネックを回避できる。

AIサプライチェーンの確保

Metaのカスタムシリコンに対するモジュール式で迅速なアプローチは、従来の業界タイムラインに比べて積極的だ。同社は2027年まで約6ヶ月ごとに新世代を投入する計画である。

MetaはIrisの設計をBroadcomと共同で行い、製造はTSMCが担当する。ただし、カスタムシリコンは方程式の一部に過ぎない。AIインフラのスケーリングには、AIハードウェア需要が世界的なサプライチェーンに負担をかけ続ける中で、メモリ、ストレージ、ネットワーキングコンポーネントの安定供給も必要となる。

この拡大を支えるため、Metaはサプライチェーン全体で主要コンポーネントの確保も進めている。同社はSamsung Electronicsから高帯域メモリ、SanDiskからフラッシュストレージ、Sumitomo Electricから光ファイバーネットワーキング機器について長期契約を締結している。

この戦略は他のハイパースケーラーの類似投資と同様だ。GoogleはTPUプログラムの拡大を続け、AmazonはTrainiumおよびInferentiaプロセッサを開発している。

14ギガワットへのスケーリング

Irisの展開は、Metaのより広範なAIインフラ拡大の一環だ。同社は今年中に約7ギガワットのコンピューティング容量をオンライン化し、2027年にはそれを倍増させて14ギガワットにする計画である。この規模では、MetaのAIインフラは多くの小国よりも多くの電力を消費することになる。

この規模では、MetaのAIインフラは多くの小国よりも多くの電力を消費することになる。

また、このレベルでAIインフラをスケーリングするには、莫大な費用がかかる。Metaは2026年の設備投資を1250億ドルから1450億ドルの範囲と予測しており、企業史上最大級の単年インフラ投資家の一つとなる。

Metaは稀有なことを成し遂げた。つまり、支出を増やすことが実際に良いことだとWall Streetを納得させたということだ。

Wall StreetがAI支出を評価

しかしMetaは稀有なことを成し遂げた。つまり、支出を増やすことが実際に良いことだとWall Streetを納得させたのだ。AI支出の規模に対する投資家の懸念からテック企業の時価総額が1兆ドル規模で消失した後、Metaの株価は約8%上昇した。

2027年まで約6ヶ月ごとに新しいMTIAチップを計画するMetaは、商用のシリコンにのみ依存するのではなく、垂直統合型AIハードウェアがより低い推論コストと優れたパフォーマンスを実現できると賭けている。チップ設計を社内に取り込み、サプライチェーン全体で重要なコンポーネントを確保することで、同社はコスト、展開、最適化をよりコントロールしながらAIインフラをスケーリングする予定だ。

YOUTUBE.COM/THENEWSTACK

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