メタのAI人材流出と1350億ドルのチップ支出ラッシュ

執筆：Ada、深潮 TechFlow

庞若鳴はメタでの席に座る前から去った。

2025年7月、ザッカーバーグは、総額2億ドルを超える複数年報酬パッケージを用いて、AppleからAIインフラ分野で最も需要の高い華人エンジニア、パンルオミンを引き抜いた。パンルオミンはMetaのスーパーインテリジェンスラボに配属され、次世代AIモデルのインフラ構築を担当した。

7か月後、OpenAIに引き抜かれた。

The Informationの報道によると、OpenAIは数ヶ月にわたり庞若鳴の採用活動を展開した。庞若鳴は以前、同僚に「Metaでとても満足して働いている」と語っていたが、最終的には退職を選択した。Bloombergの報道によると、彼のMetaでの報酬プランはマイルストーンに連動しており、早期退職は未行使株式の大部分を放棄することを意味する。

2億ドルでは、7か月の忠誠は買えない。

これは単なる転職の話ではありません。

庞若鳴は最初に去ったわけではない。

先週、Metaのスーパーインテリジェンスラボ開発者プラットフォーム製品責任者であるMat Vellosoも退職を発表した。彼は昨年7月にGoogle DeepMindを退職してMetaに加わったが、わずか8か月余りで去った。さらにさかのぼると、2025年11月、Metaで12年間在籍したチューリング賞受賞者で最高AI科学者であるYann LeCunが退職し、自身が長年提唱してきた「ワールドモデル」の創業を発表した。Geoffrey Hintonの核心的な弟子であり、Metaの生成AI研究副社長であるRuss Salakhutdinovも最近、退職を公表した。

Meta AIの人材流出を理解するには、Llama 4がどれほど打撃だったかを理解する必要がある。

2025年4月、MetaはLlama 4シリーズのScoutとMaverickモデルを大々的に発表した。公式の仕様データは非常に優れており、MATH-500やGPQA Diamondなどの主要ベンチマークで、GPT-4.5およびClaude Sonnet 3.7を圧倒すると主張している。

しかし、メタの野心を担うこのフラグシップモデルは、オープンソースコミュニティによる第三者による盲検テストで急速に本質が露呈し、実際の汎化能力と推論能力が宣伝と断崖的な差があった。コミュニティの強い疑問に対し、首席AI科学者であるヤン・レクンは最終的に、テスト段階で「異なるテストセットを走らせるために異なるモデルバージョンを使用し、最終スコアを最適化した」と認めた。

厳格なAI学術界および工学界において、これは許されないレッドラインを越える行為である。言い換えれば、チームはLlama 4を過去の問題集だけを解ける「地方の受験生」に仕立て上げ、真に先進的な知能を持つ「優等生」にはしなかった。数学の試験には数学の問題集の達人を、プログラミングの試験にはプログラミングの問題集の達人を提示する。各単一テストでは非常に強そうに見えるが、実際には同じモデルではない。

これはAI学術界では「チェリー・ピッキング」と呼ばれ、受験教育界では「代試」呼ばれます。

「オープンソースの灯台」と自負してきたメタにとって、この騒動は開発者エコシステムにおける最も貴重な信頼資産を直接崩壊させた。その直接的な代償として、ザッカーバーグは元のGenAIチームのエンジニアリング基準に「完全に信頼を失い」、その後の外部からの経営陣迎え入れとコアインフラ部門の権限剥奪の幕開けとなった。

彼は143億から150億ドルを投じて、データアノテーション企業Scale AIの49％株式を取得し、28歳のScale AICEOアレクサンダー・ワンをMetaの最高AI責任者に任命し、MetaスーパーアイントellIGENCEラボ（MSL）を設立した。チューリング賞受賞者であるレキュンは、新しいアーキテクチャにおいてこの28歳の若者に報告することになった。10月、MetaはMSLの約600の職位を削減し、その中にはレキュンが創設したFAIR研究部門のメンバーも含まれていた。

当初计划于2025年夏季发布的旗舰模型Llama 4 Behemoth也被一再推迟，从夏季延至秋季，最终无限期搁置。

Metaは、次世代テキストモデルの開発コード名を「Avocado」、画像/動画モデルの開発コード名を「Mango」として進めている。AvocadoはGPT-5およびGemini 3 Ultraと対抗することを目的としており、当初2025年末の提供予定だったが、パフォーマンステストとトレーニングの最適化が目標を満たさなかったため、2026年第1四半期に延期された。Metaは、Llamaシリーズの従来のオープンソース方針を放棄し、Avocadoをクローズドソースでリリースすることを検討している。

メタはAIモデルにおいて二つの致命的な誤りを犯した。第一に、ベンチマークの不正を行い、開発者コミュニティの信頼を直接損なったこと。第二に、十年の歳月をかけて育てる必要のある基礎研究部門であるFAIRを、四半期ごとのKPIを追求する製品組織に無理やり組み込んだこと。この二つの出来事が重なり、現在の人材流出の根本的な原因となっている。

人材が逃げており、チップにも問題が発生している。

The Informationの報道によると、Metaは先週、内部で開発していた最先端のAIトレーニングチッププロジェクトを中止した。

メタの自社開発チップ計画はMTIA（Meta Training and Inference Accelerator）と呼ばれる。同社の初期ロードマップは雄大で、MTIA v4は「Santa Barbara」、v5は「Olympus」、v6は「Universal Core」と呼ばれ、2026年から2028年にかけて順次提供される予定である。Olympusは、メタの初の2nm chipletアーキテクチャを採用したチップとして設計されており、ハイエンドモデルのトレーニングとリアルタイム推論の両方をカバーすることを目的としており、最終的にはNVIDIAをメタのトレーニングクラスタから置き換えることを目指している。

現在、この最先端のトレーニングチップが削除されました。

メタは進展がないわけではない。MTIAは推論側でいくつかの成果を収めている。コード名「Iris」のMTIA v3推論チップは、メタのデータセンターで大規模に導入され、主にFacebook ReelsおよびInstagramのレコメンドシステムに使用されており、総所有コストを40％～44％削減したとされている。しかし、推論とトレーニングは別物である。推論はモデルを実行することであり、トレーニングはモデルを学習させることである。メタは自社で推論チップを作ることができるが、NVIDIAと正面から対抗できるトレーニングチップは作れていない。

これは歴史上初めてではない。2022年、Metaは自社開発の推論チップを試みたが、小規模導入に失敗した後、直ちに断念し、NVIDIAに大口注文を出した。

自社開発チップの開発が挫折し、メタの外部調達の急増を直接加速した。

2026年1月、Metaは今年の資本支出予算を1150億～1350億ドルと発表し、これは昨年の722億ドルのほぼ2倍である。この資金の大部分はチップに使われる。

10日以内に3筆の大口注文が次々と成立：

2月17日、MetaはNVIDIAと複数年にわたる世代を超える戦略的提携契約を締結しました。Metaは「数百万個」のNVIDIA Blackwellおよび次世代Vera Rubin GPUに加え、Grace独立CPUを導入します。アナリストは、この取引規模が数百億ドル級であると推定しており、Metaは世界で初めてNVIDIA Grace独立CPUを大規模に導入するスーパーコンピュータ顧客となりました。

2月24日、MetaはAMDと600億〜1000億ドルの複数年半導体契約を締結しました。MetaはAMDの最新MI450シリーズGPUと第6世代EPYC CPUを調達します。この取引の一環として、AMDはMetaに最大1億6千万株の普通株購入権を発行し、これはAMDの約10％に相当し、株価は1株あたり0.01ドルで、納入マイルストーンに応じて段階的に付与されます。

2月26日、The Informationの報道によると、Metaは、次世代大規模言語モデルのトレーニングと運用のために、Google CloudのTPUチップを複数年にわたって賃貸する数十億ドル規模の契約をGoogleと締結した。また、両社は、Metaが2027年からTPUを直接購入して自社のデータセンターに導入することについても協議している。

10日以内に、あるソーシャルメディア企業が3つの半導体サプライヤーに合計で1,000億ドルを超える可能性のある注文を同時に出した。

これは多様化戦略ではありません。パニック購入です。

メタはなぜこんなに急いでいるのか？

まず、自社開発のチップに期待できない。最先端のトレーニングチッププロジェクトが中止されたことで、Metaは今後見通せる期間、AIトレーニング要件を外部調達に頼らざるを得なくなる。推論用のMTIAチップは推薦システムなどの成熟した業務を処理できるが、GPT-5に匹敵する先進モデルであるAvocadoをトレーニングするには、NVIDIAまたは同等のハードウェアが必要だ。

第二に、競合は待ってくれません。OpenAIは、マイクロソフト、ソフトバンク、アラブ首長国連邦の主権財産基金などから膨大なリソースを獲得しています。Anthropicは、GoogleとAmazonからそれぞれ100万個のTPUとTrainiumチップの供給を確保しています。Google Gemini 3は、TPU上で完全にトレーニングされています。Metaが十分な計算リソースを獲得できなければ、この競争の入场券すら手に入れられません。

第三、おそらく最も根本的な点として、ザッカーバーグは「研究開発力」の不足を「購買力」で補う必要がある。Llama 4 の失敗、核心人材の流出、自社開発チップの挫折——この三つの出来事が重なり、MetaのAIストーリーはウォールストリートの前で脆くなった。今、NVIDIA、AMD、Googleの三大契約を結ぶことは、少なくとも「我々には資金がある」「我々は購入している」「我々はあきらめていない」というシグナルを発信している。

メタの現在の戦略は、ソフトウェアがうまくいかなければハードウェアを破壊し、人材を維持できなければチップを購入することだ。しかし、AI競争はチェックを書けば勝てるゲームではない。計算能力は必要条件であり、十分条件ではない。トップレベルのモデルチームと明確な技術ロードマップがなければ、いくら多くのチップを備えても、それは倉庫内の高価な在庫に過ぎない。

2月のメタの3件の取引を振り返ると、ほとんどの人が見落としていた興味深い詳細があります。

メタはNVIDIAから現在のBlackwellと将来のVera Rubinを購入し、AMDからはMI450と将来のMI455Xを購入し、Googleからは現在のIronwood TPUをレンタルしており、来年は直接購入する予定である。

3つのサプライヤー、3つの完全に異なるハードウェアアーキテクチャとソフトウェアエコシステム。

これは、MetaがNVIDIAのCUDA、AMDのROCm、GoogleのXLA/JAXという3つの全く異なる基盤エコシステムの間で繰り返し切り替えることを意味する。複数ベンダー戦略はサプライチェーンリスクを分散させ、ハードウェア調達のプレミアムを抑えることができるが、その分、工学的複雑性が指数関数的に増大する。

これはMetaが現在直面している最も致命的な弱点である。兆単位のパラメータを有するモデルを、この3つの根本的に異なるハードウェア上で効率的にトレーニングするには、CUDAを理解するエンジニアだけでなく、クロスプラットフォームトレーニングフレームワークをゼロから構築できるアーキテクトが必要である。

このような人物は世界中で100人にも満たないだろう。庞若鳴はその一人である。

1000億ドルを投じて世界で最も複雑なハードウェアを購入しながら、そのハードウェアを操れる人材を失い続けている——これがザッカーバーグのこの博打における最も魔術的な光景だ。

少し距離を置いて見ると、ザッカーバーグが過去18か月間にAIに対して取った行動の流れは、彼が当時メタバースに全面的に賭けた時のリズムと驚くほど似ている：

トレンドを察して大規模な投資を行い、大量に人を採用する。挫折に直面し、戦略を急転換して再び大規模な投資を行う。

2021年から2023年はメタバースの時代だったが、毎年数百億ドルの損失を出し、最終的に株価は380ドルから88ドルまで下落した。2024年から2026年はAIの時代であり、同様に無制限に資金を投入し、頻繁に組織を再編し、「私を信じて、私はビジョンを持っている」という物語が繰り返されている。

異なるのは、今回のAIのブームがメタバースよりもはるかに現実的であることです。また、メタは資金が豊富で、広告事業から十分なキャッシュフローを生み出しており、2025年第四四半期のメタの売上は599億ドルで、前年同期比24%増加しました。

問題は、お金でチップを購入でき、計算能力を購入でき、机に座っている人を雇うこともできるが、残ってくれる人を買うことはできないということである。

庞若鳴はOpenAIを選んだ。Russ Salakhutdinovは去った。LeCunは起業を選んだ。

ザッカーバーグの現在の賭けは、十分な数のチップを購入し、十分に大きなデータセンターを構築し、十分な資金を投じれば、必ずこれらのリソースを活用できる人材を見つけるか、育成できるという考えである。

この賭けは成立する可能性がある。Metaは、1000億ドルを超える営業キャッシュフローを誇る、世界で最も裕福なテクノロジー企業の1つである。OpenAIからAnthropic、Google、その他の競合他社まで、Metaは継続的に人材を引き抜いている。量子位の報道によると、Metaのスーパーインテリジェンスチーム44人のうち、約40％がOpenAI出身である。

しかし、AIコンペティションの厳しい現実とは、計算リソースの保有量、人材リスト、モデルのパフォーマンスがすべて公開されていることである。Llama 4のベンチマーク不正事件は、この業界ではPPTやPRだけでリーダー地位を維持できないことを証明した。

市場は最終的に一つのことだけを重視する：あなたのモデルが十分に優れているかどうか。

AI軍備競争は2026年に入り、食物連鎖の順位がほぼ明確になった：

上位はOpenAIとGoogleです。OpenAIは最も強力なモデル、最大のユーザー基盤、そして最も積極的な資金調達を有しています。Googleは自社開発のチップ、自社開発のモデル、および自社開発のクラウドインフラストラクチャによる完全な垂直統合を実現しています。AnthropicはClaudeモデルの製品力とGoogle、Amazonからの二重の計算リソース供給により、上位グループに安定して位置しています。

Meta？最も多くの資金を投入し、最も多くのチップ契約を結び、最も頻繁に組織再編を行ってきたが、これまでに市場を納得させるような先進的なモデルを提示していない。

メタのAIストーリーは、2005年のヤフーに似ている。当時ヤフーはインターネットで最も裕福な企業の一つであり、次々と買収し資金を投じていたが、グーグルのような検索エンジンを生み出すことはできなかった。お金がすべてを解決するわけではない。ザッカーバーグが考えなければならないのは、メタがAIで何をすべきかであり、流行るものすべてを購入することではない。

もちろん、メタの讣告を書くのはまだ早すぎる。月間アクティブユーザー35.8億人、四半期収益599億ドル、世界最大のソーシャルデータセット——これらはどの競合他社にも真似できない資産である。

もしコード名「Avocado」の次世代モデルが2026年に予定通りにリリースされ、再びトップクラスに戻ることができれば、ザッカーバーグの巨額投資と再編は「危機を救う戦略的決断」として評価されるだろう。しかし、またも期待に応えられなければ、この1350億ドルは、電源が入り熱を発するシリコンウェハの倉庫群に過ぎなくなる。

結局のところ、シリコンバレーのAI軍備競争には、チェックを振るスーパーバイヤーが欠けていない。欠けているのは、これらの計算能力を用いて未来を生み出す方法を知っている人だ。