何が起きているか
MetaはAI戦略を全面再設計し、ザッカーバーグが直接指揮する新組織「Superintelligence」チームをゼロから立ち上げました。出資面ではScale AIの49%を約300億ドル評価で取得。人材面では、トップ研究者向けに4年で2億ドル（同業の約100倍）という破格のオファーを連発し、OpenAIの研究・エンジニアリング幹部には10億ドル規模の提示も行ったと伝えられます（一部は不成立）。
なぜ重要か
背景には2つの危機感があります。第一に、オープンウェイトモデルの王座をDeepSeekに奪われたこと。Llama 3.0は標準だった一方、Llama 4 Behemothはチャンク化アテンションの境界で長文推論に「死角」が生じ、Expert Choice Routing（Googleが2022年に提唱）の運用や事前学習データ品質、スケーリングの調整不足で失敗したと指摘されています。第二に、RLや内部評価基盤の遅れ。長文評価とテスト基盤が不足したまま新アーキを投入したことが致命傷となりました。
計算資源の異次元な積み増し
Metaは10年使った「H型」データセンター設計を1年前に廃止し、AI最適化設計へ移行。さらに2025年、xAIの市場投入速度に刺激され再度刷新しています。新設計はディーゼル非常用発電機を持たず、近接のMeta自前変電所と高度なワークロード制御で運用、真夏のピーク日は処理を一部停止する想定です。オハイオ州の「Prometheus」では、Williamsと組み200MWの天然ガス自家発電所2基を建設。ルイジアナ州の第2フロンティア拠点「Hyperion」は2024年末着工、2027年末までに第1フェーズで1.5GW超のIT電力を持つ世界最大級の単一キャンパスを目指します。バックエンドネットワークはArista 7808にBroadcom Jericho/Ramonを採用しています。
戦略の輪郭
年間1000億ドル級のキャッシュフローと、ATT（iOS 14.5）の逆風を吸収した広告事業を原資に、「人材」と「計算」の二点突破でAI Incrementalism（既存プロダクトへの漸進統合）から抜け出そうとしています。一方でChatGPTには消費者向けGenAIの利用時間と到達で水をあけられたままで、生成AI単独でユーザーを掴むプロダクトが描けるかが次の試金石です。
💼 事業会社視点：これは自社にどう効くか
日本の事業会社にとって、本件は3つの意味で「自分ごと」です。
第一に、オープンモデル戦略の見直し。Llamaを社内RAGやエージェント基盤の前提に置いていた日系SaaS・受託開発各社は、DeepSeekや他系統への評価を並走させ、特定ベンダー固定のロックインを解く時期に来ています。Llama 4 Behemothの躓きは「最新版がベスト」ではない現実を突きつけました。
第二に、人材コストの非対称性。1人200億円のオファーが流通する世界で、日本企業が外資AI人材を正面から取りに行くのは現実的でない。むしろ「ドメイン知識×AI実装」の社内人材育成と、海外OSS研究者との業務委託・共同研究へ予算を切り替えるべきです。役員はAI採用を人事任せにせず、CEO直轄に置く判断を検討する局面です。
第三に、電力と立地。1.5GW級のキャンパスが標準になれば、国内データセンター・電力業界の需要構造は数年で激変します。電力小売・再エネ系の事業責任者は、AI向け24/7需要を前提にした長期PPAの再設計を、ECや小売の経営者は推論コストの中期上昇を織り込んだ単価設計を急ぐべきです。