メタ（旧Facebook）は、AI戦略において計算能力、オープンソース、およびトレーニングデータの重要性を強調しています。CEOのマーク・ザッカーバーグは、同社がAI開発の競争分野である「世界クラスの計算インフラストラクチャ」を持っていると述べました。メタは、今年末までに約350,000台のH100 GPUを含む、合計約600,000台のH100相当の計算能力を有する予定です。この計算能力の増強は、Instagram Reelsから得られた教訓に基づくものです。
ザッカーバーグは、オープンソースAI戦略にも焦点を当てました。メタは、一般的なインフラを構築しオープンソース化する一方で、特定の製品実装は独自に保持する長期戦略を持っています。これには、LlamaモデルやPyTorchなどの業界標準ツールが含まれます。オープンソースソフトウェアは、安全性や効率性の向上に寄与し、業界標準となることで新しいイノベーションを製品に容易に統合できるようになります。
さらに、ザッカーバーグは、FacebookやInstagramにおける公開投稿やコメントから得られる大量のAIトレーニングデータの重要性を強調しました。これらのデータは、Common Crawlデータセットよりも大きいと推定されています。メタは、数百万人のユーザーとのフィードバックループを通じて、AIサービスを迅速に改善してきました。
メタは、AI分野での競争に勝つために、2024年の資本支出で数十億ドルを投じる用意があることを示唆しています。
【ニュース解説】
メタ（旧Facebook）がAI戦略において、計算能力、オープンソース、トレーニングデータの3つの要素に重点を置いていることが明らかになりました。CEOのマーク・ザッカーバーグによると、同社は「世界クラスの計算インフラストラクチャ」を構築し、今年末までに約600,000台のH100相当の計算能力を有する予定です。この計算能力の増強は、Instagram Reelsから得られた教訓に基づくもので、将来のAIサービスに対応するための準備としています。
オープンソース戦略に関しては、メタは一般的なインフラを構築しオープンソース化することで、安全性や効率性の向上、業界標準の確立を目指しています。これには、LlamaモデルやPyTorchなどのツールが含まれ、このアプローチは業界全体のイノベーションを促進しているとされています。
また、トレーニングデータの面では、FacebookやInstagramにおける公開投稿やコメントから得られる大量のデータが、AIモデルの訓練に利用されています。このデータ量は、Common Crawlデータセットよりも大きいと推定されており、数百万人のユーザーとのフィードバックループを通じてAIサービスの改善が行われています。
この戦略により、メタはAI分野での競争において優位性を確立しようとしています。特に、計算能力の増強は、より複雑なAIモデルの訓練に必要な基盤を提供し、オープンソース戦略は、安全性や効率性の向上、業界標準の確立を通じて、広範なイノベーションを促進します。さらに、大量のトレーニングデータは、より精度の高いAIモデルの開発を可能にします。
しかし、このような戦略は、大規模な計算能力とデータの収集・利用に関する倫理的、プライバシーに関する懸念を引き起こす可能性があります。また、オープンソース化によるイノベーションの促進は、同時にセキュリティリスクの増大をもたらす可能性もあります。これらの課題に対して、メタがどのように対応していくかが、今後のAI開発の方向性を左右する重要な要素となるでしょう。
長期的には、メタのAI戦略は、AI技術の進化と普及に大きな影響を与える可能性があります。特に、オープンソース化による業界標準の確立は、AI技術の発展を加速させる一方で、新たな規制やガイドラインの必要性をもたらすかもしれません。また、メタが提供するAIサービスの品質とイノベーションは、他の企業にとってのベンチマークとなり、AI技術の応用範囲を広げることに貢献するでしょう。
from Inside Meta’s AI strategy: Zuckerberg stresses compute, open source and training data.
