MetaとIntelの可能性とは？

MetaとIntel、AIチップ開発で組む真の狙いは何か？ 半導体業界の未来を読み解く。

ねえ、最近の「MetaがAIチップ開発でIntelと提携」というニュース、君も耳にしたかな？ 正直なところ、僕はこの情報に触れた時、ちょっと「おや？」と思ったんだ。僕がAI業界の片隅で20年もゴソゴソと動き回ってきた中で、Intelがかつてのような輝きを取り戻そうと、様々な手を打ってきたのは見てきた。一方で、AI半導体の世界はNVIDIAの独走状態が続き、カスタムチップ開発の波が押し寄せている。そんな中で、この提携が単なる一過性のものなのか、それとももっと深い戦略の転換点なのか、一緒に考えてみないか？

過去の経験から見るAI半導体市場の変遷

今から振り返れば、20年前のIntelは、サーバーCPU市場において文字通り「キング」だった。データセンターのほとんどがIntel Xeonプロセッサで動いていて、僕も75%以上の企業がIntelベースのインフラを構築するのを目の当たりにしてきたよ。しかし、AI、特にディープラーニングの時代が到来すると、状況は一変した。NVIDIAがGPUの汎用計算能力に目をつけ、CUDAのような強力なエコシステムを築き上げたことで、AIのトレーニングにはGPUが不可欠となったんだ。僕も当初は「ゲーム用チップが本当にエンタープライズで使えるのか？」と懐疑的だったけど、その性能とスケーラビリティは疑いようのないものになった。

そして、近年はさらに動きが加速している。Googleが自社でTPU（Tensor Processing Unit）を開発し、AmazonもInferentiaやTrainiumといったカスタムシリコンを投入。MicrosoftもMaiaやAthenaといったAIチップの開発を進めている。Meta自身も、Llamaシリーズのような大規模言語モデル（LLM）のトレーニングや、DINOv2のような視覚モデルの推論を効率的に行うために、MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）という自社開発のAIチップに力を入れているのは周知の事実だよね。これは、NVIDIAへの依存を減らし、コストを最適化し、そして何よりも自社のAIワークロードに特化した性能を追求するため。各社が数千億円規模の投資をして、AIインフラの「垂直統合」を進めているのが今のトレンドなんだ。

Intelの「Gaudi」シリーズ、Metaの「多様化戦略」

さて、今回の提携の核心に迫ろう。IntelがAIチップ市場でNVIDIAに対抗するために投入しているのが、Habana Labsを買収して手に入れた「Gaudi」シリーズだ。特に「Gaudi 2」や最新の「Gaudi 3」は、その性能とコストパフォーマンスで注目を集めている。MetaがこのIntelのGaudiチップを自社のAIインフラに採用し、共同で開発を進める、というのが今回の提携の骨子だ。

Metaにとってのメリットはいくつか考えられる。まず、最も大きいのはサプライチェーンの多様化とコスト削減だろう。現在、NVIDIAのH100やA100といったGPUは、非常に高価で入手困難な状況が続いている。大規模なAIモデルを運用するMetaのような企業にとって、チップの調達コストは莫大なものになる。Gaudiチップを導入することで、NVIDIA以外の選択肢を確保し、交渉力を高めることができる。これは単なるバックアッププランというより、リスクヘッジと費用対効果の改善を狙った、非常に現実的なビジネス戦略だ。

次に、オープンソース戦略との整合性も挙げられる。MetaはLlamaシリーズをオープンソースで公開するなど、AI分野でのオープンなエコシステム構築に積極的だ。IntelのGaudiシリーズも、NVIDIAのCUDAのようなプロプライエタリなエコシステムとは異なり、OneAPIといった比較的オープンなプログラミングモデルを推進している。この点も、Metaの哲学と合致する部分があるのかもしれないね。自社のMTIAとGaudiのような異なるアーキテクチャを組み合わせることで、特定のベンダーにロックインされずに、より柔軟でスケーラブルなAIインフラを構築できる可能性を探っているんだ。Open Compute Project (OCP)のような取り組みを通じて、データセンターのハードウェア設計を標準化し、オープンにすることでコストを削減してきたMetaの歴史を考えれば、この動きは非常に納得がいく。

一方、Intelにとってのメリットは、Metaという巨大な顧客を獲得することで、Gaudiシリーズの実績を積み、市場での存在感を高めることだ。NVIDIAの牙城を崩すには、単に高性能なチップを開発するだけでなく、それを大規模に採用してくれる顧客が必要不可欠だからね。MetaがGaudiを導入し、実際にLlamaなどのモデルで活用することで、他の企業に対する強力な導入事例となる。また、Intelが注力しているIntel Foundry Services (IFS)を通じて、将来的にはMetaのカスタムチップ製造も請け負う可能性もゼロではない。先進プロセス技術「Intel 18A」のような最先端の技術を実証する場にもなり得る。これは、半導体メーカーとしてのIntelの総合力をアピールする絶好の機会だと言えるだろう。

しかし、課題も山積しているんだ

もちろん、この提携が全て順風満帆に進むわけではない、と僕は見ている。Intelには、過去にAIチップ戦略で迷走した時期もあったし、エコシステムの構築という点ではNVIDIAのCUDAに大きく水をあけられている。OneAPIは素晴らしい構想だけど、現場の開発者がどれだけスムーズに移行できるか、あるいは新規プロジェクトで採用してくれるかは、まだ未知数な部分が多い。

MetaがGaudiをどの程度深く、そしてどのワークロードで活用していくのかも注視する必要がある。現在の主力であるLlama 3のような大規模モデルのトレーニングにおいて、NVIDIAのH100と同等、あるいはそれ以上の性能と効率を提供できるのか。推論フェーズでの優位性はどうか。これらの具体的な成果が見えてこないと、単なる「セカンドソース」戦略で終わってしまう可能性も否定できない。僕が多くのスタートアップのAI導入を見てきた経験から言えば、新しいハードウェアへの移行は、ソフトウェアスタックの再構築や最適化が必要になることが多く、想像以上に時間とコストがかかるものなんだ。

投資家と技術者が今、考えるべきこと

じゃあ、このニュースを受けて、投資家や技術者の君たちはどう考えるべきだろうか？

投資家として見るなら、 これはNVIDIA一強体制に対する「揺さぶり」の一手と捉えるべきだ。すぐにNVIDIAの牙城が崩れるわけではないだろうが、長期的な視点で見れば、AI半導体市場の競争は激化していく。Intelのファウンドリー事業、特にIFSの今後の展開にも注目が集まる。また、大規模AIモデルの運用コストが下がることは、AIの普及をさらに加速させる可能性がある。特定のAIチップベンダーだけに投資するのではなく、より広範な視点でポートフォリオを検討する良い機会かもしれないね。

技術者としてなら、 今こそ多様なAIハードウェアとそのエコシステムへの理解を深めるべき時だと僕は思う。特定のベンダーのツールに完全に依存するのではなく、OneAPIのようなオープンなプログラミングモデルや、異なるアーキテクチャの特性を理解し、それぞれのワークロードに最適なソリューションを選択できる能力が今後ますます重要になる。MetaがMTIAやGaudiをどのように活用し、NVIDIAのGPUとどのように共存させていくのか、彼らの技術ブログや国際会議（例えばNeurIPSやICMLなど）での発表には常にアンテナを張っておくべきだろう。多様なハードウェアに対応できるスキルは、君のキャリアにとって大きな強みになるはずだ。

結びとして、この提携が示す未来

今回のMetaとIntelの提携は、AI半導体市場が新たな段階に入ったことを示唆している、と僕は考えている。それは単に「Intelが頑張る」という話ではなく、AIを大規模に運用するハイパースケーラーが、自らの手でAIインフラの未来を形成しようとしている表れだ。NVIDIAのイノベーションは素晴らしいものがあるけれど、市場が成熟し、プレイヤーが増えれば、選択肢が増え、結果としてイノベーションがさらに加速する。

この提携が、数年後のAIの景色をどう変えているか、君はどう思う？ 僕の経験から言えば、大きな流れは常に小さな波から始まるものだからね。