Meta、2年間で4世代を進めるMTIAロードマップを公開

Metaは2026年3月11日、Xでnext-gen AIを拡張するにはcustom siliconが重要だと述べ、Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)ファミリーの進化を説明した。MetaはMTIAを次世代のAI experiencesを支えるhomegrown silicon familyとして紹介し、大規模AI servingの経済性と運用負荷をhardware roadmapに直接結び付けている。

Metaのthreadが強調したのはtime-to-marketの問題だ。従来のchip cycleは年単位で動く一方、model architectureは月単位で変わり得る。Metaはそのギャップを埋めるためにMTIA開発を加速し、2年間で4世代を進めたと述べた。リンク先のMeta AIブログも、幅広いAI modelをグローバルに、しかも可能な限り低いコストでservingすることは業界でも最も難しいinfrastructure課題の一つだと説明している。

今回の更新: MTIA roadmapとtechnical updateの公開。

Metaの論点: hardware iterationをAI modelの変化速度に合わせる必要があること。

運用上の狙い: inference costとdeployment efficiencyを抑えながらAI experiencesを拡張すること。

この発表が重要なのは、MetaがAI compute strategyを単なるmodelの話ではなくfull-stackの課題として扱っている点にある。より速いchip roadmapを自前で持てば、自社のworkload、software stack、product requirementに合わせてinference infrastructureを調整しやすくなる。特に巨大なconsumer serviceでは、latency、power efficiency、total costの小さな改善でもグローバル規模では大きな差になる。

一次情報は2026年3月11日のMetaのX投稿と、リンク先のMeta AIブログFour MTIA Chips in Two Years: Scaling AI Experiences for Billionsである。MetaはMTIAを一回限りのacceleratorではなく、継続的に進化するsilicon familyとして説明しており、その点で単なるhardware marketing postより意味が大きい。