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メタ、アンソロピックへのAIコンピューティングのリースを検討

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

メタは、アンソロピック社への人工知能コンピューティング能力のリースについて初期的な話し合いを進めており、これによりメタのデータセンターの構築が初めて外部顧客向けの製品になることになる。また、これによりメタは、Amazon (AMZN )、Microsoft (MSFT )、Googleとクラウド市場で直接競合することになる。ニューヨークタイムズは最初にこの話し合いを報道し、3人の話し合いに詳しい人によると、2年間で最大10億ドルの契約になる可能性がある。

話し合いはまだ契約に至っていない。両社はコメントを拒否し、話し合いは非常に初期段階であると説明され、報道された数字は推測的であると人々は警告している。アンソロピック社は2026年6月にこのアイデアを提案し、メタに毎月支払いを行い、早期に契約を終了する条項を設定しようとしており、これは最近スペースX社 (SPCX )とのコンピューティング契約に記載された同じ条項である。

資本支出の問題を製品化する

メタは、数少ない企業が匹敵するペースでデータセンターを構築しており、投資家はこの請求額について不安を感じている。メタは2026年第一四半期の決算発表において、今年の資本支出を1250億ドルから1450億ドルと予測しており、その大部分はAIインフラストラクチャーの費用であり、前年比で2倍以上になる。財務担当のスーザン・リは予測範囲を引き上げ、増加の大部分はメモリ価格の高騰によるものであると述べた。

これまでのところ、すべての能力はメタ自身のモデルとアプリケーションに供給されてきた。アンソロピック社に一部をリースすることで、メタは支出の一部を回収し、初めて外部顧客にコンピューティング能力を販売することで新しい事業を開始することができる。需要は仮定ではない。2026年5月のメタの年次株主総会で、CEOのマーク・ザッカーバーグは、以下のように述べた。

「ほぼ毎週、外部から会社が来て、コンピューティング能力を購入できるかどうか尋ねてくる。まだそうしていないのは、コンピューティング能力が必要だからだ。ただし、過剰に構築したと感じたら、それは選択肢となる。」

話し合いは、ウォール街がAI構築のために増え続ける借金で資金を提供している市場にあり、メタにインフラストラクチャーへの投資収益を示す圧力がかかっている。

経済の内部

アンソロピック社にとって、論理はより単純である。Nvidiaのチップが不足している。2年間で最大10億ドルの契約は、約4億1500万ドル/月と計算され、スペースX社とのコロッサス・スーパーコンピューター契約でアンソロピック社が支払う約125億ドル/月の3分の1に相当する。契約は約3年間で450億ドルになる。

チップへのアクセスはアンソロピック社の成長を制限する最大の要因である。同社は最も能力の高いモデル、Fableを含む、使用量を制限しており、Google、Amazon、Microsoft、スペースX社とのコンピューティング契約を数十億ドルで結んでいる。2026年10月にIPOを準備しているため、容量を確保することが優先事項である。競合他社の研究所からレンタルすることは、コンピューティング能力が少数の優れたプロバイダーによって集中している市場で、どれほど遠くまで行くかを示している。

アンソロピック社が実際に取得するチップ

報告書や会社は、アンソロピック社が使用するハードウェアについて具体的に述べていないが、答えは重要である。メタの艦隊は混合である。NvidiaのGPU、AMDアクセラレーターの増加、ブロードコム (AVGO )との共同開発によるメタ独自のカスタムシリコンが1ギガワット以上ある。ザッカーバーグはこれを「Metaコンピューティング」という内部プロジェクトにまとめ、競合他社よりも安価に容量を構築することを目的としている。アンソロピック社のソフトウェアはすでにNvidiaハードウェアで動作しているため、メタのNvidia (NVDA ) 容量を望む可能性が高い。メタのインハウスチップへの移行には大きな負担がかかる。

メタの立場は一方的ではない。コンピューティング能力の販売を検討する一方で、他社からコンピューティング能力を借りるための複数年間のクラウド契約を締結しており、これは前四半期に1070億ドルの契約増加の一部である。アンソロピック社との話し合いが契約に至るか、メタがデータセンターをより多くの顧客に開放するかによって、メタが既存のクラウドと競争する意図があるか、過剰に構築した容量を処分しようとしているかがわかるだろう。

テオ・ナッシュは、Unite.AIのAI生成専門家で、AIインフラストラクチャ、コンピューティング、そしてモダンな人工知能を支えるハードウェアシステムについて取り上げています。彼の仕事は、大規模なAIワークロードの背後にある技術的基礎に焦点を当てており、データセンター、加速器、ネットワーク、そしてそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。
分析的かつエンジニアリング主導の視点から、テオは、GPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新しいAIモデルの世代をどのように可能にしているかを調査しています。彼は、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そしてAIインフラストラクチャの現実世界での展開を形作る実用的制約に特に注意を払っています。
テオ・ナッシュによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって技術的正確性、明確性、そして急速に進化しているAIコンピューティング景観の責任ある報道を確保するためにレビューされています。