Meta：千億の計算能力を買えるが、重要な人を引き留められない

執筆：エイダ、ディープタイド TechFlow

パン・ルオミンはメタの席に座る前に去っていった。

2025年7月、ザッカーバーグはAIインフラ分野で最も引っ張りだこの中国人エンジニアを、総額2億ドルを超える長期報酬プランでAppleから引き抜いた。パン・ルオミンはメタのスーパーインテリジェンス研究所に配属され、次世代AIモデルのインフラ構築を担当した。

7か月後、OpenAIが彼を引き抜いた。

The Informationによると、OpenAIは数か月にわたるパン・ルオミンへの採用攻勢を展開した。かつてパン・ルオミンは同僚に「Metaで働いてとても楽しかった」と語ったこともあったが、最終的には退職を決断した。ブルームバーグによると、Metaでの彼の報酬はマイルストーンに連動しており、早期退職は未実現の株式の大部分を放棄することを意味していた。

2億ドルでは7か月の忠誠心は買えない。

これは単なる転職の話ではない。

一人の離脱は、多くの人々へのシグナルだ。

パン・ルオミンは最初の例ではない。

先週、Metaのスーパーインテリジェンス研究所の開発者プラットフォーム責任者であるMat Vellosoも退職を発表した。彼は昨年7月にGoogle DeepMindを離れ、Metaに入ったが、わずか8か月足らずで辞めた。さらに遡ると、2025年11月、Metaに12年間在籍したチューリング賞受賞者でありチーフAIサイエンティストのヤン・ルカンは、辞職して起業し、彼が長年推進してきた「世界モデル」の実現に向けて動き出した。ジェフリー・ヒントンの核心弟子であり、Metaの生成AI研究副社長のラス・サラフトディノフも最近、正式に退社を発表した。

Meta AIの人材流出を理解するには、Llama 4がどれほどダメージを与えたかを知る必要がある。

2025年4月、Metaは大々的にLlama 4シリーズのScoutとMaverickモデルをリリースした。公式の論文データは華麗で、MATH-500やGPQA Diamondといった主要ベンチマークでGPT-4.5やClaude Sonnet 3.7を圧倒したと謳った。

しかし、このMetaの野望を背負ったフラッグシップモデルは、オープンソースコミュニティの第三者による盲検テストですぐに「真の姿」を露呈し、実用的な一般化や推論能力は宣伝と大きく乖離していた。コミュニティからの激しい疑念を受けて、チーフAIサイエンティストのヤン・ルカンは最終的に、「テスト段階で異なるモデルバージョンを使い、異なるテストセットを実行して最終スコアを最適化した」と認めた。

この行為は、AI学術界やエンジニアリング界の厳しい基準からすれば、決して許されるものではない。要するに、チームはLlama 4を「過去の真題だけを解く小さな町の問題解決者」に育て上げ、最先端の知性を持つ「優等生」には仕立てなかったのだ。数学のテストでは数学の答案を見せ、プログラミングのテストではプログラミングの答案を見せる。各項目のテストは確かに強そうに見えるが、実際には同じモデルではない。

これをAI学術界では「チェリーピッキング」、教育界では「代替試験」と呼ぶ。

常に「オープンソースの灯台」として自負してきたMetaにとって、この騒動は最も貴重な信頼資産を直撃した。直接的な代償は、ザッカーバーグが従来のGenAIチームのエンジニアリングの底線に「完全に失望」し、その結果、後続の高官やコアインフラ部門の人事に大きな影響を及ぼしたことだ。

彼は143億ドルから150億ドルを投じて、データアノテーション企業のScale AIの株式49%を取得し、28歳のCEOアレクサンドル・ワンをMetaの最高AI責任者に抜擢、Metaスーパーインテリジェンス研究所（MSL）を設立した。チューリング賞受賞者のルカンは、新体制の下でこの若き28歳に報告しなければならない。10月には、MetaはMSLの約600ポジションを削減し、その中にはルカンが創設したFAIR研究部門のメンバーも含まれていた。

また、2025年夏に予定されていたフラッグシップモデルLlama 4 Behemothも、何度も延期され、最終的には無期限の棚上げとなった。

Metaは代わりに、「アボカド」とコードネームされた次世代テキストモデルと、「マンゴー」とコードネームされた画像・動画モデルの開発に着手した。報道によると、アボカドの目標はGPT-5やGemini 3 Ultraに匹敵する性能を目指すもので、当初2025年末のリリース予定だったが、性能テストや訓練の最適化不足により、2026年第1四半期に延期された。MetaはLlamaシリーズのオープンソース伝統を放棄し、クローズドソースでのリリースも検討している。

MetaはAIモデルにおいて二つの致命的なミスを犯した。一つはベンチマークの不正操作で、これにより開発者コミュニティの信頼を根底から崩壊させた。もう一つは、十年かけて磨き上げるべき基礎研究部門のFAIRを、四半期ごとのKPI追求に追われるプロダクト組織に無理やり組み込んだことだ。これら二つの要素が、今の人材流出の根本原因となっている。

自社開発チップ：もう一つの断裂

人材は流出し、チップも問題を抱えている。

The Informationによると、Metaは先週、社内で進めていた最先端AIトレーニング用チップの開発プロジェクトを大幅に縮小した。

Metaの自社チップ計画はMTIA（Meta Training and Inference Accelerator）と呼ばれ、当初のロードマップは野心的だ。MTIA v4（コードネーム「サンタバーバラ」）、v5（「オリンパス」）、v6（「ユニバーサルコア」）は、2026年から2028年の間に順次リリースされる予定だった。その中でも、オリンパスはMeta初の2nmチップレットアーキテクチャを採用した最初のチップとして設計されており、高性能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し、最終的にはNvidiaの役割を代替することを目指していた。

しかし、今やこの最先端のトレーニングチップは頓挫した。

Metaも進展はある。推論用のMTIA v3「Iris」チップは、すでにMetaのデータセンターで大規模に展開されており、Facebook ReelsやInstagramのレコメンドシステムに使われ、総所有コストを40%から44%削減したとされる。ただし、推論とトレーニングは別物だ。推論はモデルを動かすことであり、トレーニングはモデルを育てることだ。Metaは推論用のチップは自前で作れるが、Nvidiaと張り合えるトレーニング用チップは作れない。

これは歴史上、初めてのことではない。2022年、Metaは自社開発の推論チップに挑戦したが、小規模展開で失敗し、結局Nvidiaに大規模な発注をした。

自社チップの開発失敗は、Metaの外注依存を一気に加速させた。

1350億ドルのパニック買い

2026年1月、Metaは今年の資本支出予算を1150億ドルから1350億ドルに設定し、昨年の722億ドルのほぼ倍増となった。この資金の大半はチップに投入される。

10日以内に、三つの大規模契約が次々と成立した。

2月17日、MetaはNvidiaと長期・次世代を超えた戦略的協力契約を締結した。Metaは「数百万台」のNvidia Blackwellと新世代Vera Rubin GPU、さらにGraceのディスクリートCPUを導入する。アナリストはこの契約規模を数百億ドルと見積もり、Metaは世界初のNvidia GraceディスクリートCPUを大規模に導入するスーパーコンピュータの顧客となる。

2月24日、MetaはAMDと600億ドルから1000億ドルの長期チップ供給契約を締結した。MetaはAMDの最新MI450シリーズGPUと第6世代EPYC CPUを調達。取引の一環として、AMDはMetaに最大1億6千万株の普通株に相当するワラントを発行し、納入のマイルストーンごとに1株あたり0.01ドルで段階的に行使される。

2月26日、The Informationによると、MetaはGoogleと数十億ドル規模の長期契約を結び、Google CloudのTPUチップを次世代大規模言語モデルの訓練と運用にリースする。さらに、両者は2027年以降、Metaの自社データセンターにTPUを直接導入するための購入も協議中だ。

このソーシャルメディア企業は、わずか10日間で三つのチップサプライヤーに合計超1000億ドルの注文を出した。

これは多様化戦略ではなく、パニック買いだ。

計算能力不安の三層論理

なぜMetaはこんなに急いでいるのか？

第一に、自社開発のチップはもはや頼りにならない。最先端のトレーニングチップ計画が頓挫したことで、Metaは今後しばらく外部からの調達に頼るしかなくなる。推論用のMTIAチップは推薦システムなど成熟したビジネスには使えるが、GPT-5に匹敵する最先端モデルの訓練には、Nvidiaや同等のハードウェアが必要だ。

第二に、競合は待ってくれない。OpenAIはMicrosoft、SoftBank、UAEのソブリンファンドなど、膨大な資源を手にしている。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、Gemini 3はTPU上で完全に訓練済みだ。Metaが十分な計算資源を確保できなければ、競争の舞台にすら立てなくなる。

第三に、最も根本的な理由は、ザッカーバーグが「購買力」を使って「研究開発力」の不足を補おうとしていることだ。Llama 4の失敗、コア人材の流出、自社チップの頓挫が重なり、MetaのAI戦略はウォール街の前で脆弱になった。今この瞬間、Nvidia、AMD、Googleの三社に巨額の注文を出すことは、「資金はある、買っている、諦めていない」というシグナルを少なくとも送っている。

Metaの現戦略は、ソフトウェアが整わなければハードを投じ、人材が確保できなければチップを買うことだ。しかし、AI競争は単に小切手を切るだけのゲームではない。計算能力は必要条件であって十分条件ではない。トップクラスのモデルチームと明確な技術路線がなければ、いくら多くのチップを買っても倉庫の高価な在庫に過ぎない。

買い手のジレンマ

2023年2月の三つの契約を振り返ると、多くの人が見落としがちな興味深い点がある。

MetaはNvidiaから現行のBlackwellと将来のVera Rubinを購入し、AMDからはMI450と次世代のMI455Xを調達、Googleからは現行のTPU Ironwoodをレンタルし、来年には直接購入を計画している。

三つのサプライヤーは、それぞれ全く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を持つ。

つまり、MetaはNvidiaのCUDA、AMDのROCm、GoogleのXLA/JAXという三つの異なる基盤エコシステムの間を何度も行き来しなければならない。多サプライヤー戦略は供給リスクを分散し、ハードウェア調達コストを抑えることができるが、その代償はエンジニアリングの複雑さの指数関数的な増大だ。

これこそが、Metaの最大の弱点だ。これら三つの異なるプログラミングモデル上で、パラメータ数十億のモデルを効率的に訓練できるクロスプラットフォームの訓練フレームワークをゼロから構築できるアーキテクトは、世界に100人もいないだろう。パン・ルオミンはそのうちの一人だ。

世界最も複雑なハードウェア構成に1000億ドルを投じながら、そのハードを操る頭脳を失うことこそ、ザッカーバーグのこの大博打の最も奇妙な光景だ。

ザッカーバーグの賭け

少し視野を広げてみると、ザッカーバーグの過去18か月のAIへの取り組みは、かつてのメタバースへの全投入と驚くほど似ている。

トレンドを見極め、大金を投じ、人材を大量採用し、挫折に直面すれば戦略を急転し、再び巨額を投じる。

2021年から2023年はメタバースに注力し、毎年数百億ドルの損失を出し、株価は380ドルから88ドルにまで下落した。2024年から2026年はAIに注力し、同じく無謀とも思える資金投入と頻繁な組織再編を繰り返し、「信じてくれ、私はビジョンを持っている」と語る。

ただし、今回はメタバースよりもAIの方が遥かに現実的な発展の道筋だ。Metaの広告事業は豊富なキャッシュフローを生み出し、2025年第4四半期の収益は599億ドル、前年比24%増となった。

問題は、資金でチップや計算能力、さらには作業台に座る人材さえも買えるが、残る人材は買えないということだ。

パン・ルオミンはOpenAIを選び、ラス・サラフトディノフは退職し、ルカンは起業した。

ザッカーバーグの今の賭けは、十分なチップを買い、十分なデータセンターを構築し、十分な資金を投入すれば、それらを操る人材を見つけ出し、育てることができるというものだ。

この賭けは、もしかすると成功するかもしれない。Metaは世界有数の資金力を持つテック企業の一つであり、1000億ドルを超える営業キャッシュフローは最も堅固な堀だ。OpenAIやAnthropic、Google、他の競合も、絶えず人材を引き抜いている。Qubitの報告によると、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出身だ。

しかし、AI競争の残酷さは、計算資源や人材リスト、モデルの性能がすべて公開されている点にある。Llama 4のベンチマーク不正事件は、この業界では、PPTやPRだけでは先行できないことを証明している。

市場が最終的に重視するのは、ただ一つ、「あなたのモデルがどれだけ優れているか」だけだ。

食物連鎖の位置づけ

AI軍拡競争は2026年に突入し、食物連鎖の順位はすでにほぼ明確だ。

トップはOpenAIとGoogleだ。OpenAIは最も強力なモデルと最大のユーザーベース、そして最も積極的な資金調達を誇る。Googleは自社開発のチップ、自社モデル、クラウドインフラの完全垂直統合を実現している。Anthropicはそれに続き、Claudeモデルの製品力とGoogle・Amazonの二重の計算資源を武器に、第一線にしっかりと位置している。

一方、Metaはどうか？ 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、いまだに市場を納得させる最先端モデルは出ていない。

MetaのAI戦略は、2005年のYahooに似ている。当時のYahooも、インターネットの中で最も裕福な企業の一つだったが、Googleのような検索エンジンを作ることはできなかった。お金だけでは解決できない。ザッカーバーグは、MetaがAIにおいて何を目指すのかを明確にし、熱狂的に見えるだけの買収や投資ではなく、戦略的な方向性を持つ必要がある。

もちろん、Metaの未来を悲観するのはまだ早い。月間アクティブユーザーは35億8千万、四半期の収益は599億ドル、世界最大のソーシャルデータセットを持つこれらの資産は、他の追随を許さない。

もし、「アボカド」とコードネームされた次世代モデルが2026年に予定通りリリースされ、第一線に返り咲けば、ザッカーバーグの投資と再編は「危機的状況を打開する戦略的決断」と称賛されるだろう。しかし、もし期待外れに終われば、その1,350億ドルは、ただ電力を消費し熱を放つシリコンウェハーの倉庫に過ぎなくなる。

結局のところ、シリコンバレーのAI軍拡競争は、いつも支払いだけのスーパーバイヤーに頼るだけでは済まない。必要なのは、これらの計算資源を未来の技術に昇華させる方法を知る人材だ。