Metaが独自チップ4種を発表——SNS企業がシリコンを作る時代

MetaがBroadcomと共同開発した独自AIチップ「MTIA」シリーズ4種を発表。TSMCが製造し、2027年までに順次展開。SNS企業による半導体内製化の意味とは。

SNS企業が、自分たちのチップを自分たちで設計する——そんな時代が、静かに、しかし確実に始まっています。

Metaは2026年3月、Broadcomと共同開発した独自AIチップ「MTIA（Meta Training and Inference Accelerators）」の新世代4種を発表しました。製造を担うのは、世界最大の半導体受託製造企業であるTSMC（台湾積体電路製造）です。設計の基盤にはオープンソースの命令セットアーキテクチャ「RISC-V」が採用されており、特定企業への依存を避ける姿勢も見えます。

4つのチップ、それぞれの役割

今回発表された4種のチップは、用途によって明確に役割が分かれています。

まず「MTIA 300」はすでに量産段階に入っており、FacebookやInstagramのコンテンツランキングやレコメンドアルゴリズムのトレーニングに使われます。毎日数億人が利用するこれらのアプリで「あなたへのおすすめ」を決める計算処理を、Metaは自社チップで賄おうとしているのです。

残る3種——MTIA 400、450、500——は主に「推論（インファレンス）」用、つまり学習済みのAIモデルを動かしてテキストや画像を生成する処理に特化しています。MTIA 400は「市場の主要製品と競争力のある性能」とMetaは主張しており、データセンターへの導入が間近に迫っています。MTIA 450はMTIA 400の2倍の高帯域幅メモリを搭載し、2027年初頭に出荷予定。最上位のMTIA 500は2027年後半に登場し、さらに大容量のメモリと「低精度データにおける革新」を含むとされています。

Metaのエンジニアリング担当VP、YJ Song氏はこう説明しています。「AIモデルは従来のチップ開発サイクルよりも速く進化しています。長期間待つのではなく、私たちは意図的に反復的なアプローチを取っています」。この言葉は、半導体業界の常識への挑戦とも読めます。通常、チップの開発から量産までには3〜5年かかるとされますが、Metaはモジュール式の「チップレット」設計を採用することで、このサイクルを大幅に短縮しようとしています。

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なぜ今、この発表なのか

実は今年初め、Metaが高性能チップの自社開発規模を縮小しているという報道が出ていました。NvidiaやAMDとの数十億ドル規模の購入契約、さらにはGoogle製チップのレンタル契約を相次いで締結していたことも、その見方を裏付けるように見えました。

今回の発表は、そうした「内製化後退」という物語を打ち消す意図があることは明らかです。しかし現実は複雑です。カスタムシリコンの開発は依然として莫大なコストと技術的難易度を伴い、Metaが当面、AIハードウェアの大部分を外部から調達し続けることは変わらないでしょう。独自チップと外部調達の二重戦略が、少なくとも当面は続くことになります。

同じ方向性は業界全体に広がっています。OpenAIもBroadcomと組んで独自アクセラレーターの開発を進めており、かつては「チップはNvidiaから買うもの」だった時代が終わりつつあります。

日本への視点：TSMCと日本の半導体戦略

この動きは、日本にとっても他人事ではありません。

Metaのチップを製造するTSMCは現在、熊本県に第1工場（JASM）を稼働させており、第2工場の建設も進んでいます。日本政府が数千億円規模の補助金を投じてTSMCを誘致した背景には、まさにこうした「AIチップ需要の爆発的拡大」があります。MetaやOpenAIのような企業が独自チップを量産するほど、TSMCへの発注は増え、熊本工場の稼働率にも影響する可能性があります。

また、ソニーはTSMCの熊本工場に出資しており、半導体サプライチェーンへの関与を深めています。トヨタをはじめとする日本の製造業も、AIによる生産最適化や自動運転開発において、こうした高性能チップへの依存度を高めています。

一方、日本国内では労働力不足が深刻化しており、AIによる業務自動化への期待は高まっています。MetaのAIチップが支えるレコメンドエンジンや生成AI機能は、日本のユーザーにとってもInstagramやFacebookの体験を直接変える技術です。