メタの参加でインフラの地勢図塗り替わる

　一方、TPU（Tensor Processing Unit＝深層学習用の行列計算に特化したプロセッサー）はグーグルが長年磨き上げてきた専用アーキテクチャで、巨大言語モデルや検索系の特定ワークロードにおいて、消費電力あたりの性能がGPUを上回るケースが増えてきました。

　グーグル内部では既に数百万台規模で運用され、GCP（Google Cloud Platform＝グーグルが提供するクラウドのプラットフォーム）上で高度に統合されています。

　ここに2025年、Metaが数十億ドル単位でTPU導入を検討しているという報道が加わりました。

　業界の空気が一気に変わった瞬間です。

　他社がグーグルのAI半導体を採用するという事実は、インフラの地勢図を根底から揺さぶる意味を持ちます。

　この動きはGPU一強体制に対して、初めて実効的な圧力をかけ始めた出来事と言えるでしょう。

　では、なぜMetaがTPUに向かおうとしているのか。答えは極めて現実的です。

　GPUのコストです。

　Metaは同社が開発している大規模＆小規模言語モデル「LLaMA」シリーズでOpenAIモデルの旗手となり、世界中の研究者や企業がLLaMAを基盤に新しいサービスを生み出しています。

　しかし、その裏側でMetaは途方もないGPUコストを支払い続けています。年間数千億円規模とも言われる投資は、生成AIの急拡大に伴ってさらに膨張を続けているのです。

　そこでMetaが行き着いた結論が、GPUだけでは経済が持続しないという現実でした。

筆者作成
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