Meta、初の自社製AIトレーニングチップのテストを開始

Facebookを所有するMeta社は、人工知能（AI）システムのトレーニング用として初の自社製チップをテストしている。これは、より多くのカスタムチップを設計し、Nvidiaなどのサプライヤーへの依存を減らすという同社の目標に向けた画期的な出来事だ。

推定投資予算1190億ドル

世界最大のソーシャルメディア企業Metaは、このチップの小規模なテストを開始しており、試験が成功した場合には、広範囲での使用に向けて生産を拡大する計画だ。

Meta bắt đầu thử nghiệm chip đào tạo AI nội bộ đầu tiên- Ảnh 1. — Facebookを所有するMeta社は、人工知能（AI）システムのトレーニング用として初の自社製チップをテストしている。

自社製チップの開発への取り組みは、成長を促進するためにAIツールに大きく賭けているMetaの膨大なインフラコストを削減する長期計画の一環だ。

InstagramやWhatsAppも所有するMetaは、2025年の総支出が1140億ドルから1190億ドルの範囲になると予測しており、そのうち最大650億ドルの設備投資は主にAIインフラへの投資が牽引することになる。

情報筋によると、Meta の新しいトレーニングチップは専用のアクセラレータであり、特定の AI タスクのみを処理するように設計されているとのことです。これにより、AI ワークロードで一般的に使用される統合グラフィック処理装置 (GPU) よりもエネルギー効率が高くなる可能性があります。

情報筋によると、Meta 社はこのチップの製造に世界最大の契約チップ製造会社 TSMC と協力するという。

テスト展開は、Meta がチップの最初の「テープアウト」を完了した後に開始されました。テープアウトとは、初期設計をチップ製造工場に送るというシリコンチップ開発における大きなマイルストーンです。一般的なテープアウトプロセスには数千万ドルの費用がかかり、完了するまでに約 3 ～ 6 か月かかり、テストが成功する保証はありません。失敗した場合、Meta は問題を診断し、テープアウト手順を繰り返す必要があります。

このチップは、同社のMeta Training and Inference Accelerator（MTIA）シリーズの最新製品です。このプログラムは何年もの間、困難なスタートを切っており、以前にも同様の開発段階にあったチップの開発を中止したことがある。

しかし昨年、Meta は Facebook や Instagram のニュースフィードに表示されるコンテンツを決定する推奨システムのために、MTIA チップを使用して推論 (ユーザーが AI システムと対話する際に AI システムを実行するプロセス) を実行し始めました。

メタは2026年までに社内トレーニングチップを使用する予定

Metaの幹部は、AIシステムに大量のデータを与えて操作方法を「教える」という計算集約的なプロセスであるトレーニングに、2026年までに自社製チップを使い始めたいと述べている。

Meta bắt đầu thử nghiệm chip đào tạo AI nội bộ đầu tiên- Ảnh 2. — Metaの幹部は、2026年までにトレーニングに自社製チップを使い始めたいと述べている。

幹部らによると、推論チップと同様に、トレーニングチップの目標はまず推奨システムを開発し、その後Meta AIチャットボットのような生成AI製品に使用することだ。「我々はレコメンデーションシステムのトレーニング方法、そして生成AIのトレーニングと推論をどう考えるかを検討している」とメタの最高製品責任者、クリス・コックス氏は先週、モルガン・スタンレーのテクノロジー、メディア、通信カンファレンスで語った。

コックス氏は、メタのチップ開発の取り組みをこれまでのところ「歩く、這う、そして走る」状況と表現したが、幹部らは推奨システム向けの第1世代推論チップを「大成功」と考えていると述べた。

Metaは以前、トレーニングチップの現在のものと同様の小規模なテスト展開で失敗したため、社内のカスタム推論チップをキャンセルし、代わりに2022年にNvidiaから数十億ドル相当のGPUを注文することを再開した。

それ以来、このソーシャルメディア企業はNvidiaの最大の顧客の1つであり続け、推奨および広告システムやLlamaプラットフォームモデルラインなどのモデルをトレーニングするためのGPUを大量に蓄積してきた。これらのユニットは、毎日アプリを使用する 30 億人以上の人々のために推論も実行します。

AI研究者が、データと計算能力を追加することで大規模な言語モデルを「スケールアップ」し続けることで、どれだけの進歩を遂げられるのかについて懐疑的になるにつれ、今年、これらのGPUの価値が疑問視されるようになった。

こうした疑念は、中国の新興企業DeepSeekが1月下旬に新しい低コストモデルを発表したことでさらに強まった。このモデルは、現在のほとんどのモデルよりも推論を重視して計算効率を最適化する。

DeepSeek が引き起こした AI 関連銘柄の世界的な売りにより、Nvidia の株価は一時 5 分の 1 ほど下落した。それ以来、同社は損失の大半を取り戻したが、投資家たちは同社のチップがトレーニングと推論の業界標準であり続けると見込んでいる。しかし、その後、より広範な貿易上の懸念から、同社の株価は下落している。

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出典: https://www.baogiaothong.vn/meta-bat-dau-thu-nghiem-chip-dao-tao-ai-noi-bo-dau-tien-192250312120123752.htm