Metaが独自開発のAIチップ「MTIA 300」「MTIA 400」「MTIA 450」「MTIA 500」を一斉に発表、2年以内に全種類稼働予定

MetaはBroadcomと協力してAIチップ「Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)」を開発しています。2026年3月11日にはMITAシリーズのチップとして「MTIA 300」「MTIA 400」「MTIA 450」「MTIA 500」の4種が一斉に発表されました。このうちMTIA 300は既に量産されており、他のチップも2027年までに量産される予定です。

Four MTIA Chips in Two Years: Scaling AI Experiences for Billions
https://ai.meta.com/blog/meta-mtia-scale-ai-chips-for-billions/

Expanding Meta’s Custom Silicon to Power Our AI Workloads
https://about.fb.com/news/2026/03/expanding-metas-custom-silicon-to-power-our-ai-workloads/

一般的にチップの設計開始から量産には約2年の時間を必要とします。このため、AIの急速な進歩に間に合わせるためには、ある程度「賭け」の要素が必要となってくるとMetaは指摘。Metaはチップ設計の不確定な要素を削るべく「モジュール式チップレットを短いサイクルで展開する」という戦略を採用しており、2027年までの2年間で「MTIA 300」「MTIA 400」「MTIA 450」「MTIA 500」という4種のAIチップを量産できるようになったそうです。各チップの概要は以下の通り。

◆MTIA 300
MTIA 300は「ranking and recommendation(R＆R)」という手法でのAI学習に最適化されたチップでFP8精度での演算性能は1.2PFLOPsです。R＆Rは生成AIより古い世代のワークロードとして位置付けられていますが、MTIA 300の設計は他のチップの基盤となったとのこと。MTIA 300は既に量産されています。

◆MTIA 400
MTIA 400はMTIA 300の改良版で、R＆Rだけでなく生成AIにも対応できるように設計された汎用(はんよう)的なチップです。MTIA 300は効率性を重視していましたが、MTIA 400は主要な商用製品に匹敵する計算性能を実現するように設計されており、FP8精度での演算性能は6PFLOPsに向上しています。

MTIA 400はラボテストが完了した段階で、データセンターへの導入に向けて準備が進んでいます。MetaはMTIA 400を72個搭載したラックの画像も公開しています。

◆MTIA 450
MTIA 450はMTIA 400を基盤に、生成AIに特化するように最適化を施したチップです。HBMの帯域幅がMTIA 400の9.2TB/sから18.4TB/sに倍増しており、FP8精度での演算性能は7PFLOPsに達しています。MTIA 450は2027年初頭に量産開始予定です。

◆MTIA 500
MTIA 500はHBM帯域幅を27.6MB/sに向上させたチップで、2027年に量産開始予定。演算性能はFP8精度で10PFLOPs、MX4精度で30PFLOPsです。

「MTIA 300」「MTIA 400」「MTIA 450」「MTIA 500」のスペックをまとめた表が以下。2027年までの2年間でMeta製チップの性能が飛躍的に上昇することが分かります。

MTIAシリーズはPyTorchネイティブであることも特徴としており、開発者が使い慣れたエコシステムを維持できるとのこと。また、高頻度でのチップ開発と導入には大きなコストが伴いますが、4種のチップは同じラックやネットワークインフラストラクチャーを使うように設計されており、コストを相殺できるそうです。