2026年2月28日｜MetaがGoogleのTPUを数十億円でレンタル NVIDIAに挑戦

要点まとめ

健太

MetaがNVIDIAを挑戦ってどういうこと？

博士

MetaはAI（生成AI含む）の学習に使う計算チップをNVIDIAだけでなく、Google TPUでも行う契約を結んで、多様化を狙ったんだよ。

Point：MetaがGoogleのTPU（演算専用チップ）をレンタル契約することで、NVIDIA一強のAIチップ市場に競争が生まれました。Reason：共存するハードウェアを持つことで価格交渉力を高め、学習コストを抑えられます。Example：生成AIモデルの学習時間を短縮しつつ運用コストを削減。Point：結果、MetaはAI研究の自由度と効率化を手に入れます。

新情報の詳細

健太

TPUって何？GPUと何が違うの？

博士

TPUはGoogle独自のAI演算専用チップで、一部の生成AI処理に最適化されているよ。GPUよりも特定の行列演算（マトリックス演算）が速いんだ。

• 契約規模は数十億ドル相当。Metaが長期間レンタル。
• Google CloudのTPU v4を活用し、大規模生成AIモデルを訓練。
• NVIDIAのGPUに依存しない選択肢として、交渉力とコスト制御を強化。

実生活・ビジネスへの影響

健太

僕も家のPCでTPUを使えるの？

博士

TPUはクラウド（Google Cloud）経由でしか使えないけど、生成AIを活用したサービス提供者はコストダウンや処理速度向上を実感できるよ。

Metaの動きで、他の企業もAIインフラの多様化を検討すると予想されます。生成AI開発の競争が激化すれば、モデル利用コスト↓、研究速度↑、サービス品質↑の好循環が生まれ、エンドユーザーも恩恵を受けられるでしょう。

よくある質問

健太

この契約でAIモデルの価格は本当に下がるの？

博士

複数の演算基盤が競争すると、価格交渉が活発になるから、結果的にコストは下がる方向に働きやすいよ。

• Q: Google TPUは誰でも契約できる？
  A: はい、Google Cloudのアカウントがあれば利用可能です。
• Q: NVIDIA製GPUとTPUは併用できる？
  A: できます。ワークロードに応じて最適な演算基盤を選べます。

参考リンク

健太

もっと詳しく知りたいときはどうする？

博士

元記事のURLをチェックすれば詳細が載っているよ。興味があればぜひ読んでみてね。

元記事

The Decoder

Meta signs multi-billion dollar deal to rent Google's TPUs in a direct challe...

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