Metaの自社製AIチップ「Iris」(開発コード名MTIA 400)は、すでに訓練済みのAIモデルを実行する「推論(inference)」専用チップ。 2026年9月に量産開始、その後は約6ヶ月ごとに新世代を投入する計画(MTIA 300/400/450/500の4世代)。
研究の答え

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Meta(メタ)は現在、AI(人工知能)分野への巨額投資を加速させています。自社開発AIチップ「Iris」の量産を皮切りに、6ヶ月ごとの新世代チップ投入、2027年までに14GWの演算能力目標、そして外部向けクラウド事業「Meta Compute」の開始——これらの動きを、信頼できる情報源に基づいて詳しく解説します。
**「Iris」**は、Metaが自社開発したAIデータセンター向けチップのコードネームで、**MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)**ファミリーの一部です。このチップは、AIモデルをゼロから訓練する「学習(training)」ではなく、すでに訓練されたモデルを実際に動かす「推論(inference)」に特化して設計されています。Metaは、MTIA 300、400、450、500の4世代にわたるロードマップを掲げ、外部GPUベンダーへの依存度を減らす方針です。
Metaは、2026年9月にIrisの製造を開始する計画です。これはReutersが確認した内部メモに基づくもので、バグテストが完了し、量産への道が開かれたとしています。
Metaは、約6ヶ月間隔でMTIAチップの新世代を投入する計画です。2026年から2027年にかけて、以下の4世代が予定されています。
Metaは「わずか2年で4世代のMTIA開発を加速させた」と述べており、チップ開発のサイクルを従来の1年以上から大幅に短縮しています。
内部メモに基づく14GW(2027年)という数字が、現時点で最も積極的な目標です。
Irisは推論専用チップであり、学習には対応していません。Metaは引き続き、Nvidia GPU(H100/H200シリーズや次世代Blackwell)やAMD GPUをAI学習用途で購入します。自社製MTIAチップは、GPU購入を直ちに置き換えるものではなく、補完する位置づけです。推論の負荷(ランキング、レコメンデーション、AIモデルの実行)を低コスト・高効率で処理し、シリコンベースを多様化する戦略です。
**「Meta Compute」**は、以下の2つの要素からなる構想です。
Meta株:このニュースは好感され、2026年7月1日、Meta株は約9%上昇しました。投資家は、Metaが巨額のAIインフラ投資を収益化する道筋を示したと評価しています
。
CoreWeaveなどのネオクラウド競合:BloombergはMetaが「CoreWeaveのビジネスモデルをコピーする可能性がある」と報じており、直接的な脅威となります。ただし、SemiAnalysisなどのアナリストは、「Metaがネオクラウド市場を崩壊させる」という懸念は「誤り」だと指摘。Meta自身の内部需要が膨大であるため、販売可能な余剰容量は限定的であり、AIコンピューティング市場は急成長しているため、新規参入者が共存できると論じています
。
| 時期 | キャペックス範囲 | 出典 |
|---|---|---|
| Q1 2026 決算ガイダンス | 1,150億~1,350億ドル | |
| 2026年7月1日 更新ガイダンス | 1,250億~1,450億ドル |
ガイダンスの引き上げは、「今年の部品価格上昇と、将来の成長を支える追加データセンターコスト」を反映したものです。比較として、Metaの2025年のキャペックスは約722億ドルでした
。調査会社SemiAnalysisは、2027年のMetaのキャペックスは「驚くほど大きい」と予測しており、契約済みのデータセンター容量が稼働し始めるため、2026年をさらに上回るとしています
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Metaの自社製AIチップ「Iris」(開発コード名MTIA 400)は、すでに訓練済みのAIモデルを実行する「推論(inference)」専用チップ。
Metaの自社製AIチップ「Iris」(開発コード名MTIA 400)は、すでに訓練済みのAIモデルを実行する「推論(inference)」専用チップ。 2026年9月に量産開始、その後は約6ヶ月ごとに新世代を投入する計画(MTIA 300/400/450/500の4世代)。
2027年までに全体の演算能力を14GW(ギガワット)に引き上げる目標。