Metaが初の自社製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、このチップを使った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より広範な利用のために生産を増やす計画だ。

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、これにはAIインフラへの投資が主因となる最大650億ドルの設備投資も含まれる。

Metaの新しいトレーニングチップは専用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情報筋は述べています。これにより、AIワークロードに一般的に使用される統合型グラフィック処理装置（GPU）よりもエネルギー効率が向上します。

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。

テストの展開は、Meta社がチップの最初の「テープアウト」を完了した後に開始されました。これはシリコンチップ開発における重要なマイルストーンであり、初期設計をチップ製造工場に送り込むことを意味します。典型的なテープアウトプロセスは数千万ドルの費用がかかり、完了までに約3～6ヶ月かかりますが、テストが成功する保証はありません。もし失敗した場合、Meta社は問題を診断し、テープアウトの手順を繰り返す必要があります。

このチップは、同社の「メタトレーニングおよび推論アクセラレータ（MTIA）」シリーズの最新作である。このプログラムは、長年にわたって困難なスタートを切り、開発の同様の段階でチップがキャンセルされたこともある。

しかし昨年、Meta は MTIA チップを使用して推論を実行し始めました。推論とは、ユーザーが AI システムとやりとりしながら AI システムを実行するプロセスで、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に使用されるものです。

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

メタの幹部は、AIシステムに大量のデータを与えて操作方法を「教える」という計算集約型の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。

推論チップと同様に、トレーニングチップの目標はレコメンデーションシステムから始め、その後Meta AIチャットボットのような生成AI製品に活用することだと幹部らは述べた。「レコメンデーションシステムのトレーニング方法を検討し、次に生成AIのトレーニングと推論をどのように考えるかを検討しています」と、Metaの最高製品責任者であるクリス・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述べた。

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、幹部らはレコメンデーションシステム向けの第1世代推論チップを「大成功」とみなしていると述べた。

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パイロット展開で失敗したため、社内カスタム推論チップの開発をキャンセルし、代わりに2022年にNvidiaに数十億ドル相当のGPUを注文することを再開した。

ソーシャルメディア企業はそれ以来、NVIDIAの最大の顧客であり続け、レコメンデーション・広告システムやLlamaプラットフォームモデルファミリーなどのモデルをトレーニングするために、多数のGPUを導入してきました。これらのユニットは、同社のアプリを毎日利用する30億人以上の人々のための推論処理も担っています。

AI研究者が、データと計算能力を追加して大規模言語モデルを「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っていることから、今年、こうした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の発表をきっかけにAI関連銘柄が世界的に売り込まれた際、NVIDIAの株価は一時5分の1ほど下落した。その後、投資家は同社のチップが学習・推論の業界標準であり続けると見込んでいたため、株価は下落分の大部分を取り戻したが、その後、貿易摩擦への懸念が広がり、再び下落に転じた。

[広告2]
出典: https://www.baogiaothong.vn/meta-bat-dau-thu-nghiem-chip-dao-tao-ai-noi-bo-dau-tien-192250312120123752.htm