Metaは、10万台以上のNvidia H100 AI GPUを用いた巨大なトレーニングクラスターで次世代AIモデル「Llama 4」を訓練している。この規模は、同社のCEOマーク・ザッカーバーグ氏が「これまでに見たことのないもの」と述べるほどで、AIの推論能力やパフォーマンスが強化されているとされる。

この取り組みはMicrosoftやGoogle、さらにイーロン・マスク氏のxAIとの競争を背景にしており、MetaはAI技術のオープンソース化を進めることで他企業との差別化を図っている。Llama 4は、他社のAPI依存型のモデルとは異なり、研究者や企業が自由に活用できるオープンソースの特性を持つ。

一方、巨大なクラスターに伴う膨大な電力消費が問題視され、10万台のGPUが年間370GWhの電力を消費することから、エネルギーの確保が重要課題となっている。Metaを含むAI大手は原子力発電など新たな電力供給源の導入を模索しているが、今後のAIの発展がエネルギー問題と密接に関連していることが浮き彫りとなった。

Llama 4に投入された計算資源の規模とその意図

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Metaは、10万台を超えるNvidia H100 AI GPUを用いた膨大なクラスターでAIモデル「Llama 4」を訓練している。これはマーク・ザッカーバーグ氏が「他に類を見ない規模」と表現するほどで、AIの開発史においても前例のない投資規模である。

MetaのGPU調達計画は、さらに規模を拡大させるとされ、将来的には50万台以上のH100相当のGPUを確保する見込みである。このような計算資源は、AIモデルのトレーニングで複雑なデータを処理し、高度な推論能力とパフォーマンスを実現するために不可欠であり、競合他社のMicrosoftやGoogleとの技術的な差別化を図るための重要な戦略と考えられる。

このような計算資源を投入する背景には、AIモデルの進化が企業間の競争を左右するというMetaの戦略があると考えられる。例えば、GoogleのGeminiやOpenAIのGPT-4oといった他社モデルは高性能であるが、API利用に限定されている。

一方、MetaはLlama 4をオープンソース化することで、開発の自由度を高め、研究者や他企業が多様な活用を行えるようにし、AIの未来を形作ろうとしているのである。Metaが膨大な計算リソースをもってLlama 4の発展を加速させることは、AI研究や社会にとってどのような影響を及ぼすのかが注目されている。

オープンソース化とその戦略的意義

Metaは、Llamaシリーズをオープンソースで提供することで、AI技術のアクセス拡大を目指している。これは、AIモデルへのアクセスをAPI経由に限定するOpenAIやGoogleと一線を画しており、研究者や企業が独自にLlama 4をカスタマイズし、利用できるという点で意義がある。

また、中国ではオープンソースのAIコードをもとにした開発が盛んであり、既にLlamaシリーズと同等の性能を持つAIモデルが登場している。これにより、Llama 4がグローバルなAI開発の一翼を担い、多様な分野での応用が期待されている。

一方で、オープンソース化により商業利用には制限が加えられ、利用条件が設けられているため、AIの普及拡大を実現しながらも制御を効かせる方針が伺える。この戦略は、技術のコモディティ化を抑えつつ、他社と差別化を図る試みともいえるだろう。

また、オープンソースに対するMetaのアプローチは、ユーザーのニーズに応じた柔軟な開発を促し、AI市場全体におけるMetaの影響力を高める効果が期待されている。

AIクラスターの電力消費問題と持続可能性の課題

AIモデルのトレーニングには膨大な電力が必要である。現代のAI GPUは年間最大3.7MWhを消費し、10万台規模のクラスターが必要とする電力量は年間で370GWhにも達する。この消費量は、アメリカの数百万世帯の電力供給に相当し、エネルギー問題に大きな影響を及ぼすとみられる。

マーク・ザッカーバーグ氏はAIの拡大には電力の確保が課題になると指摘しており、持続可能な電力供給への対策が急務となっている。イーロン・マスク氏がメンフィスに大型発電機を導入した例や、Googleが温室効果ガス排出量を増加させつつもAI開発を優先している状況など、他社もエネルギー問題に直面している。

Metaの競合であるMicrosoftやOracle、Amazonは小型原子炉や原子力発電所への投資を検討しており、AIデータセンターの持続的な運用に向けたエネルギー確保が各企業の課題となっている。AIクラスターが国家の電力網に与える影響が深刻化する中で、クリーンエネルギーの活用や分散型電力供給の導入が求められているといえる。