Metaが手掛けるスパコン開発【第4回】
Meta(旧Facebook)が“メタバース王”になれる条件とは?
独自開発のスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」(RSC)を武器に、メタバース市場で覇権を握ろうとするMeta Platforms。同社が市場で主導権を握るためには、何が必要なのか。
Meta Platforms(旧Facebook)は、人工知能(AI)システム向けに独自開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」(RSC)の「“並外れた性能”を得意げに公開している」と、調査会社Opus Researchでアナリストを務めるダン・ミラー氏は語る。ただし「Metaが掲げる目標は、少々時代遅れに見える」とミラー氏は持論を展開する。「扱うデータ量を増やすことで、Metaはメタバース(巨大仮想空間)市場におけるAI技術の支配権を握ろうとしている」(同氏)
Metaがメタバースの支配権を握る“あの条件”
ミラー氏は「企業にとっては、より少ない労力で、より多くのことを実行できる技術が望ましい」と語る。具体的には、自然言語処理(NLP)や文字認識などの技術を使用して、より多くの用途で活用できたり、特殊な用途に対処できるようにしたりする方がよいという。
企業がメタバースにおいて、従業員の日常生活をサポートするためにAI技術を活用するのであれば、「AI技術の役割を分かりやすいものにしなければならない」とミラー氏は助言する。「大規模なサーバ群で何十億個もの機能を実行する状況」を生み出さないようにすることが肝要だということだ。
スーパーコンピュータを自社で開発できない企業は、Google、Amazon Web Services、Microsoftをはじめとするベンダーが提供するスーパーコンピュータを利用するのが現実的な選択肢となる。他にも「どのクラウドサービスにメタバースを配置するかという競争がさらに激化する」と、調査会社Constellation ResearchのアナリストであるR・レイ・ワン氏は予想する。
他の選択肢の可能性
2022年1月時点では、MetaはRSCの使用を社内用途に限定しており、社外に販売する計画はない。これはIBMの「Summit」やHewlett Packard Enterprise(HPE)の「HPE Cray」といった、ベンダーが企業や行政機関向けに提供するスーパーコンピュータとは異なる点だ。Metaは「自社の研究者のニーズに応えるために、スーパーコンピュータの開発を継続する」と説明する。
調査会社Gartnerでアナリストを務めるチラーグ・デケイト氏は「Metaが別の技術を秘密裏に検討していても不思議ではない」と話す。選択肢を広げることで、機械学習モデル構築用のさまざまなシステムを利用できるようになるからだ。デケイト氏はそのようなシステムを提供する可能性があるベンダーとして、GraphcoreやSambaNova Systemsを挙げる。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[富士ソフト株式会社] 受注業務は既に変革のステージ 出遅れて競争力を失わないためのDX戦略 -
市場調査・トレンド
[富士ソフト株式会社] 受注業務でありがち 「今は困っていない」と見直しを先送りにすることの弊害 -
製品資料
[富士ソフト株式会社] 「B2B EC」選定を製品比較から始めると迷走する理由 -
技術文書・技術解説
[SB C&S株式会社] 「Everpure FlashArray」技術詳細解説資料:概要から認証、サイジングまで解説 -
市場調査・トレンド
[セコムトラストシステムズ株式会社] EDR導入を成功に導くロードマップ:選定/稟議/運用のつまずきを防ぐコツ
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
2
IT業界の女性は9割が10年で消える 人材枯渇を招く“見えない壁”の正体
-
3
VMware離れの現実解 2500台のVM移行に挑む製造大手の全記録
-
4
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
5
生成AIが普及しても「技術書」を手放せないエンジニアの本音
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
7
「何から始めればいい?」 情報漏えい対策で悲鳴を上げる中小企業のリアル
-
8
積水化学工業が「SAP S/4HANA Cloud」の“全グループ導入”に踏み切った訳
-
9
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
10
脱VMwareの真実:データセンター大手がNutanixを選んだ「コスト以上の理由」
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
4
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
7
ランサムウェア攻撃“究極の対策”はこれだ
-
8
サイバー脅威「トップ50」完全解説ガイド、新たな攻撃手法に対抗するには
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
生成AIの活用を阻む「5つの壁」とは? AIネイティブ組織へ変革を遂げる方法
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー