by Meta は、テクノロジー インフラストラクチャの要件を満たすために積極的な投資を続けています。これには、データ センターの拡張や、将来の容量に備えたコンポーネントを確保するためのサプライ チェーン契約が含まれます。同社の最新の四半期決算報告書によると、メタ社は2026年第1四半期までに1,070億ドルの契約コミットメントを生み出す複数年のクラウド契約を結ぶ戦略に着手した。
2026 年 3 月までの四半期に、メタは 563 億ドルの収益を報告し、2025 年の同四半期と比べて 33% 増加しました。
同社は、コンポーネント価格の高騰とデータセンター費用の追加により、ファイナンス・リースの元金支払いを含む設備投資が100億ドル増加し、設備投資額が1,250億～1,450億ドルになると予想している。
CFOのスーザン・リー氏は、「われわれの投資は、将来のモデルに向けたトレーニングのニーズをサポートし、最も重要なこととして、世界中の何百万人もの人々に個人エージェントやビジネスエージェントを提供するために必要な推論機能や、当社が開発している他のAI製品エクスペリエンスを提供してくれるだろう」と述べた。
CEOのマーク・ザッカーバーグ氏は決算会見で、モデルのトレーニングと製品発売のバランスと、2027年のメタ社の設備投資への潜在的な影響に関する質問に答え、同社はAIモデルの機能向上と拡張に向けて動いていると述べた。 「私たちには研究チームがあり、ビジネスエージェントや個人エージェントなど、私たちが焦点を当てている特定の機能を備えた、ますますインテリジェントなモデルを拡張することに重点を置いています」と同氏は述べた。
モデルの開発に加えて、ザッカーバーグ氏は「現在、次のより高度なモデルのトレーニングを行っている。そしてその作業は今後も続く。すぐに終わるとは思わない」と語った。
同氏は、製品開発におけるメタ AI モデルの重要性を強調しました。 「非常に強力なモデルができたので、製品チームは本当に自由になって、モデルに基づいて何かを構築できるようになりました」とザッカーバーグ氏は語った。
同社が広告事業でどのように大規模な言語モデルを使用してユーザーに広告をターゲティングするのかと尋ねられたとき、リー氏は「その規模と複雑さから、あまりにも法外なものになるだろう」と述べた。
その代わりに、Meta が大規模な言語モデルを使用する方法は、知識をより小規模で軽量なモデルに移すことである、と Li 氏は述べました。 「推論モデルは、適切な広告をミリ秒以内に見つける必要があるため、厳格なレイテンシ要件に拘束されていますが、これも歴史的に、サイズと複雑さの大幅な増加を妨げてきました」と彼は付け加えた。
リー氏は、メタ社は今年後半に適応型分類モデルを導入することで、このスケーリングの問題に対処する予定であると述べた。このモデルには、1兆個のパラメータという複雑なパラメータが含まれている。 「私たちはモデル アーキテクチャを進歩させ、基盤となるシリコンとシステムを共同設計しました。そのため、大規模な広告配信に必要な 1 秒未満の速度を維持できます。」と彼は付け加えました。
フォレスター社の調査担当副社長マイク・プルクス氏は、メタ社の戦略についてコメントし、「メタ社の将来のAIへの野心は、同社のレガシー事業であるソーシャルメディアアプリケーション内の広告によってほぼ完全に引き受けられている。AIによる大きな収益はまだない」と述べた。
同氏は、「問題は、同社が人員を削減しAIに焦点を移す中、メタの中核がドル箱として機能し続けることができるかどうかだ」と述べた。 「Metaの広告エンジンが減速すれば、市場の忍耐力は急速に小さくなる。Metaのデイリーアクティブユーザー数のわずかな減少はすでに眉をひそめ始めている。これが本当に単なる一時的なものなのか、それともトレンドの始まりなのかが第2四半期に分かるだろう。」
