MTIA 2nm 世代、消費電力 30% 削減を Meta / Broadcom が公表

概要

Meta と Broadcom は 2026 年 4 月 15 日、共同開発する次世代 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）が 2nm プロセスで製造され、現行世代比で消費電力を約 30% 削減できる見込みであると公表した。背景には、生成 AI の推論需要が急膨張する一方でデータセンターの電力コストが事業上の制約になりつつあるという構造的な課題がある。

Meta はこれまで推論インフラを Nvidia GPU に大きく依存してきたが、独自シリコン路線を強化することで調達リスクの分散とコスト構造の改善を図る。Broadcom との提携を 1GW 規模のカスタム AI プロセッサ供給へと拡大した今回の発表は、その戦略が具体的な段階に入ったことを示す。

電力削減 30% という数値は、推論コスト削減と CO₂ 排出削減の両面で意味を持つ。大規模モデルの推論は学習に次ぐ電力消費源であり、Nvidia 依存を構造的に減らすことは長期的な競争優位につながると見られる。

ポイント

• 次世代 MTIA（2nm）: 現行世代比で消費電力 30% 削減を見込む。Broadcom との共同開発で製造プロセスを強化。
• 推論コストとデータセンター電力の両方を削減目標に: 生成 AI 需要増大に対応しながら、ランニングコストを抑える二重の狙いを持つ。
• Nvidia GPU 依存を構造的に減らす: 独自シリコンの拡大により調達リスクの分散と長期的なコスト競争力を確保する戦略。