Meta：買えるのは数千億ドル規模のコンピューティング・パワーだが、キーパーソンを留めることはできない
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Meta：買えるのは数千億ドル規模のコンピューティング・パワーだが、キーパーソンを留めることはできない
シリコンバレーにおけるAI軍拡競争には、常に小切手を振りかざすスーパー・バイヤーが不足することはない。不足しているのは、これらの計算能力を活用して未来を「鍛錬」する方法を知る人である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Ada、TechFlow
ポン・ルオミン氏がMetaの席に座って間もなく、去ってしまった。
2025年7月、ザッカーバーグ氏は、総額2億ドルを超える複数年にわたる報酬パッケージを用いて、アップルからAIインフラ分野で最も注目を集めていた華人エンジニアである同氏を引き抜いた。ポン氏はMetaの「スーパースマート研究所（MSL）」に配属され、次世代AIモデルの基盤インフラ構築を統括することになった。
その7か月後、OpenAIが彼をスカウトした。
The Informationの報道によると、OpenAIはポン氏に対して数か月にわたる熱心な勧誘活動を展開した。同氏は同僚に対し「Metaでの仕事は非常に楽しい」と語っていたが、最終的には退職を選んだ。ブルームバーグの報道によれば、彼のMetaにおける報酬パッケージは業績目標（マイルストーン）と連動しており、早期退職によって未行使の大部分の株式報酬を失うことになったという。
2億ドルでは、7か月間の忠誠は買えなかったのだ。
これは単なる転職話ではない。
1人の離職が、複数人のシグナルとなる
ポン・ルオミン氏は、最初に去った人物ではない。
先週、Metaのスーパースマート研究所におけるデベロッパー・プラットフォーム製品責任者であるマット・ヴェロッソ氏も退職を発表した。彼は昨年7月にグーグルのDeepMindを退職し、Metaに加わったばかりで、在籍期間は8か月にも満たなかった。さらに遡ると、2025年11月には、Meta在籍12年のチューリング賞受賞者であり、同社の最高AI科学者（Chief AI Scientist）であったヤン・レクン氏が、自ら提唱してきた「ワールドモデル（World Model）」の起業を理由に退職を表明した。また、ジェフリー・ヒントン氏の核心的弟子であり、Metaの生成AI研究部門副社長であったラス・サラフティノフ氏も、最近になって退職を正式に発表している。
MetaのAI人材流出を理解するには、まずLlama 4がどれほど深刻な打撃を与えたかを把握する必要がある。
2025年4月、MetaはLlama 4シリーズのScoutおよびMaverickモデルを高調に発表した。公式発表されたベンチマーク結果は極めて華々しく、MATH-500やGPQA Diamondといった主要な評価基準において、GPT-4.5およびClaude Sonnet 3.7を全面的に凌駕したと主張していた。
しかし、このMetaの野心を込めた旗艦モデルは、オープンソースコミュニティによる第三者の独立したブラインドテストで急速に「本性を現した」。実際の汎化能力および推論能力は、宣伝通りとは大きく乖離し、断絶的な差が明らかとなった。コミュニティからの強い批判を受け、最高AI科学者のヤン・レクン氏は最終的に、チームが評価段階で「異なるテストセットごとに異なるモデルバージョンを用いてスコアを最適化していた」と認めた。
厳密さが求められるAI学術界およびエンジニアリング界において、これは許されざる赤線を越える行為である。言い換えれば、チームはLlama 4を、「過去問しか解けない『地方の受験勉強家』」のように訓練してしまったのであり、真に最先端の知能を持つ「優等生」にはならなかったのだ。数学のテストには数学に特化したモデルを、プログラミングのテストにはプログラミングに特化したモデルをそれぞれ適用し、各単一テストでは確かに優れた成績を収めているが、これらは実質的に同一のモデルではない。
これはAI学術界では「チェリーピッキング（cherry-picking）」と呼ばれ、受験教育界では「代わり受験」と表現される。
常に「オープンソースの灯台」を自認してきたMetaにとって、この不祥事は、開発者エコシステムにおいて最も貴重な信頼資産を直接破壊したものである。その直接的な代償として、ザッカーバーグ氏は既存のGenAIチームに対するエンジニアリングの倫理的底線を「完全に失った」ことになり、その後、外部から幹部を大量に空降させ、基盤インフラ部門の権限を実質的に剥奪する動きへとつながった。
彼はデータアノテーション企業Scale AIの49％株式を143億～150億ドルで買収し、28歳のScale AI CEOアレクサンドル・ワン氏をMetaの最高AI責任者（CAIO）として空降させ、「Metaスーパースマート研究所（MSL）」を新設した。チューリング賞受賞者のレクン氏は、この新体制下で、28歳の若き指導者に報告する立場となった。同年10月、MetaはMSLにおいて約600人の雇用を削減し、レクン氏が創設したFAIR研究部門のメンバーも含まれていた。
また、当初2025年夏のリリースが予定されていた旗艦モデル「Llama 4 Behemoth」は、何度も延期され、夏から秋へ、そして最終的には無期限の凍結状態に至った。
これに代わってMetaは、次世代テキストモデル「アボカド（Avocado）」および画像／動画モデル「マンゴー（Mango）」の開発を進めている。報道によると、アボカドはGPT-5およびGemini 3 Ultraをターゲットとしており、当初は2025年末の提供が計画されていたが、性能試験およびトレーニング最適化が基準を満たさなかったため、2026年第一四半期へと延期された。また、Metaは今後、従来のLlamaシリーズが貫いてきたオープンソース方針を放棄し、アボカドをクローズドソースでリリースすることも検討している。
MetaはAIモデル戦略において、二つの致命的誤りを犯した。第一に、ベンチマーク結果の改ざんであり、これにより開発者コミュニティの信頼を根本から損ねた。第二に、10年単位の長期的視点で基礎研究を行う必要のあるFAIRのような組織を、四半期単位のKPI達成を迫られる製品組織に無理やり組み込んだことである。この二つが重なって、現在の人材流出という事態を招いているのである。
自社開発チップ：もう一方の折れた足
人材が逃げていく一方で、チップ開発も行き詰まっている。
The Informationの報道によると、Metaは先週、自社で開発中の最先端AIトレーニングチッププロジェクトを中止した。
Metaの自社開発チップ計画は「MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）」と呼ばれる。当初のロードマップは雄大なものだった：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年にかけて順次投入される予定だった。特に「オリンパス」は、2nm chipletアーキテクチャを採用したMeta初のチップであり、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し、最終的にはMetaのトレーニングクラスタにおけるNVIDIAの役割を代替することを目指していた。
だが、今やこの最先端トレーニングチップの開発は中止された。
Metaが全く進展していないわけではない。MTIAは推論分野では一定の成果を上げている。コードネーム「アイリス」のMTIA v3推論チップは、すでにMetaのデータセンターに大規模に導入され、Facebook ReelsおよびInstagramのレコメンデーションシステムに活用されている。これにより、総所有コスト（TCO）を40～44％削減できたと報告されている。しかし、推論とトレーニングは別物である。推論とはモデルを実行することであり、トレーニングとはモデルを訓練することである。Metaは推論チップを自社開発できるが、NVIDIAと正面から競える水準のトレーニングチップは作れないのだ。
これは歴史上初めてではない。2022年、Metaは推論チップの自社開発を試みたが、小規模導入での失敗を受けて直ちに中止し、NVIDIAに巨額の注文を出すことに切り替えた。
自社チップ開発の挫折は、Metaの外部調達への依存を加速させた。
1350億ドルのパニック購入
2026年1月、Metaは今年の資本支出（CapEx）予算を1150億～1350億ドルと発表した。これは昨年の722億ドルと比べてほぼ2倍にあたる金額である。この資金の大部分は、チップ購入に充てられる。
わずか10日間で、3件の大規模契約が相次いで成立した：
2月17日、MetaはNVIDIAと、複数年にわたる、次世代を跨ぐ戦略的パートナーシップ契約を締結した。Metaは「数百万個」規模のNVIDIA Blackwellおよび次世代Vera Rubin GPUに加え、Grace独立CPUを導入する。アナリストの推定では、この取引規模は数百億ドルに上り、Metaは世界で初めてNVIDIAのGrace独立CPUを大規模に導入するスパコン顧客となった。
2月24日、MetaはAMDと、600億～1000億ドル規模の複数年間チップ供給契約を締結した。MetaはAMD最新のMI450シリーズGPUおよび第6世代EPYC CPUを調達する。この契約の一環として、AMDはMetaに対して最大1億6,000万株の普通株を認股証券（ワランツ）形式で発行することを約束し、これはAMDの発行済み株式の約10％に相当する。ワランツの行使価格は1株あたり0.01ドルで、納入のマイルストーンに応じて段階的に付与される。
2月26日、The Informationの報道によると、Metaはグーグルと数十億ドル規模の複数年間契約を締結し、次世代大規模言語モデルのトレーニングおよび運用のためにグーグルクラウドのTPUチップをレンタルすることになった。さらに双方は、2027年以降にMetaがTPUを自社データセンターに直接導入することについても協議を進めているという。
1つのSNS企業が、わずか10日間にわたって、3社のチップメーカーに、合計で1000億ドルを超える可能性のある注文を出したのだ。
これは多様化戦略ではない。これはパニック購入である。
計算力不安の三重構造
なぜMetaはこれほど焦っているのか？
第一に、自社開発チップはもはや期待できない。最先端トレーニングチッププロジェクトの中止は、Metaが可視可能な将来において、AIトレーニング需要を満たすために外部調達に頼らざるを得ないことを意味する。推論向けMTIAチップは既存のレコメンデーション業務には対応可能だが、GPT-5と肩を並べる先進モデル「アボカド」のトレーニングには、NVIDIAクラスまたはそれと同等のハードウェアが必要となる。
第二に、競合他社は待ってくれない。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基金などから膨大な資源を獲得済みである。Anthropicはグーグルおよびアマゾンから、それぞれ100万個単位のTPUおよびTrainiumチップの供給を確保している。グーグルのGemini 3は完全にTPU上でトレーニングが完了している。Metaが十分な計算力を確保できなければ、競争のスタートラインにすら立てない。
第三に、おそらく最も根本的な理由として、ザッカーバーグ氏は「購買力」によって「研究開発力」の不足を補おうとしている。Llama 4の失敗、核となる人材の流出、自社チップ開発の挫折——この三つが重なり合い、MetaのAIストーリーはウォールストリートにおいて極めて脆弱なものとなっている。このタイミングでNVIDIA、AMD、グーグルの3社との大規模契約をまとめるのは、少なくとも「我々には資金がある」「我々は購入している」「我々は諦めていない」というシグナルを送るためである。
Metaの現在の戦略は、ソフトウェアが制御できないならハードウェアを叩き込む、人材を留められないならチップを買う、というものだ。しかしAI競争は、単に支払いをすれば勝てるようなゲームではない。計算力は必要条件ではあるが、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ロードマップがなければ、いくらチップを積んでも、それは倉庫に眠る高価な在庫でしかないのだ。
買い手のジレンマ
Metaが2月に行った3件の取引を振り返ると、多くの人が見落としている興味深い細部がある。
MetaがNVIDIAから購入するのは、現行のBlackwellおよび将来のVera Rubinチップである。AMDとの取引では、MI450および将来のMI455Xを購入する。グーグルからは、現行のIronwood TPUをレンタルし、来年以降は直接購入することを計画している。
つまり、3社のサプライヤーは、それぞれまった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提供している。
これは、MetaがNVIDIAのCUDA、AMDのROCm、グーグルのXLA／JAXという、互いに全く異なる3つの低レベルエコシステムの間で、継続的に移動しなければならないことを意味する。マルチベンダー戦略は、サプライチェーンリスクの分散やハードウェア調達コストの圧縮には有効ではあるが、その代償として、エンジニアリングの複雑性が指数関数的に増大する。
まさにこれが、Metaの現在最も致命的な弱点である。10兆パラメータ規模のモデルを、これらの3種類の、根本的に異なるプログラミングモデルとハードウェア上で効率的にトレーニングさせるには、単にCUDAを理解するエンジニアではなく、ゼロから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構築できるアーキテクトが必要となる。
このような人物は、世界中に100人未満しか存在しないかもしれない。ポン・ルオミン氏はその一人である。
1000億ドルを投じて世界で最も複雑なハードウェア構成を購入しながら、同時にそのハードウェアを操る頭脳を失いつつある——これが、ザッカーバーグ氏の豪賭の中で最も魔術的な光景なのである。
ザッカーバーグ氏の賭け
視野を広げて見れば、ザッカーバーグ氏が過去18か月間にAIに対して行ってきた一連の行動は、かつてメタバースに全社を巻き込んで投資した時の節奏と驚くほど一致している：
トレンドを察知し、巨額の投資を行い、大規模な人材採用を実施し、挫折を経て、戦略を急転換し、再び巨額投資を行う。
2021年から2023年はメタバースであり、毎年100億ドル以上を赤字として計上し、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であり、やはり費用を度外視した資金投入と頻繁な組織再編が行われており、依然として「信じてくれ、俺にはビジョンがある」というストーリーが語られている。
異なる点は、今回のAIというトレンドが、メタバースよりもはるかに現実的で実体のあるものであること、そしてMetaには潤沢な資金があるということである。広告事業から得られる豊富なキャッシュフローによって、2025年第4四半期のMetaの売上高は599億ドルに達し、前年同期比で24％の成長を記録した。
問題は、お金でチップは買え、計算力は買え、さらには机に向かう人材さえも買えるが、その場に「留まって」くれる人材は買えないという点にある。
ポン・ルオミン氏はOpenAIを選んだ。ラス・サラフティノフ氏は退職を選んだ。レクン氏は起業を選んだ。
ザッカーバーグ氏の現在の賭けは、十分な数のチップを購入し、十分な規模のデータセンターを建設し、十分な金額を費やせば、いずれかの時点で、あるいは育成によって、これらの資源を活用できる人材が必ず見つかるだろうという前提に基づいている。
この賭けが成功する可能性はある。Metaは世界で最も資金力のある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、同社が持つ最も堅固な護城河である。OpenAIからAnthropic、グーグルをはじめとする他の競合他社まで、Metaは継続的に人材をスカウトしている。Qbit Newsの報道によると、Metaのスーパースマートチーム44人のうち、約40％がOpenAI出身であるという。
しかしAI競争の過酷さは、計算力の備蓄、人材リスト、モデルのパフォーマンスといったすべての要素が公開情報であり、Llama 4のベンチマーク偽装事件が示す通り、この業界ではPPTやPRによってリードを維持することは不可能であるという点にある。
市場が最終的に認めるのは、ただ一点——「あなたのモデルが十分に優れているかどうか」である。
食物連鎖におけるポジション
AI軍拡競争が2026年に突入し、食物連鎖における序列はすでに概ね明確になりつつある：
頂点にはOpenAIとグーグルが位置する。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る。グーグルは自社開発チップ、自社開発モデル、そして自社クラウドインフラを含む完全な垂直統合を実現している。それに続くのがAnthropicであり、Claudeモデルの製品力と、グーグル・アマゾンの両社から得られる二線の計算力供給によって、安定して第一グループに留まっている。
Metaはどうか？ 最も多額の資金を投入し、最も多数のチップ契約を締結し、最も頻繁な組織再編を行っているが、現時点では、市場の信頼を得られる先進モデルをまだ提示できていない。
MetaのAIストーリーは、2005年のヤフーに似ている。当時のヤフーもインターネット業界で最も資金力のある企業の一つであり、猛烈な買収と資金投入を繰り返したが、グーグルのような検索エンジンを開発できなかった。お金は万能ではない。ザッカーバーグ氏が今考えるべきことは、「何が流行っているか」を見てそれを購入することではなく、「MetaがAI分野で一体何を成し遂げようとしているのか」を明確にすることである。
もちろん、Metaの「死亡宣告」を書くには早すぎる。35.8億人の月間アクティブユーザー、599億ドルの四半期売上高、世界最大規模のソーシャルデータセット——これらは、いかなる競合他社も容易に模倣できない資産である。
もしコードネーム「アボカド」の次世代モデルが2026年に予定通りリリースされ、第一グループへの復帰を果たすことができれば、ザッカーバーグ氏のこれまでの資金投入と組織再編はすべて、「危機を救う戦略的胆力」として再解釈されるだろう。しかし、再び期待を裏切ることになれば、この1350億ドルは単に電源を入れて熱くなる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軍拡競争には、小切手を振り回すスーパー・バイヤーが常に溢れている。欠けているのは、こうした計算力を用いて未来を鍛え上げる「方法」を知る人間なのである。
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