Metaのザックバーグ氏は、自社の生成AI開発とAGIの登場まで以下のとおり考えると言う。
第一に、なぜMetaは莫大な研究開発費を投じつつ自社LLMをオープンソース化し得るのか。自社サービスで先行的に投入し、10 億人規模の実データを確保した上で公開する「内製→公開」の二段ロケットにより、改良コストを開発者コミュニティに分散しつつエコシステム支配力を高めるためである。
第二に、Llama 4とその派生モデルは競合に比して何が革新的か。マルチモーダル対応を前提に、蒸留技術で端末常駐を可能にする“知能あたりのコスト効率”と“サブ 200 msの低レイテンシ”という二つの指標で差別化している。
第三に、AIの進化は人間の働き方と社会構造をいかに変えるのか。コード生成や問い合わせ自動化が「仕事の再配分」を促し、AIは孤独社会を補完する相談相手としても機能する。
ザッカーバーグ氏は、以上のとおり展望する。
次世代LLM開発ロードマップ
Llama 4――リアルタイム推論を狙う基準点
Metaは年内リリース予定のLlama 4で、推論精度を犠牲にせず応答遅延を数百ミリ秒以下へ圧縮する新パイプラインを実装する。GPU／自社ASIC双方に最適化を施し、映像・音声・センサー情報を統合する「マルチモーダル前提設計」は他社モデルとの差異化要因だ。
Scout／Maverick――軽量化でエッジを攻略
すでに公開済みのScoutとMaverickは、Llama 4のサブセットとしてエッジ稼働を視野に設計され、車載インフォテインメントやIoT機器でのオフライン対話を可能にする。内製ASICと組み合わせることで、ワット当たりの推論回数を従来比2.3倍に高めた。
Little LlamaとBehemoth――両極モデルの共存
- Little Llamaは数十億パラメータ級に抑え、スマートグラスやロボット掃除機といった常時稼働デバイスへ導入。
- Behemothは2兆パラメータ超の研究用モデルであり、蒸留によって得た知識を下流モデルへ転写する。「性能90–95％維持で推論コスト1/10」を目標とする蒸留パイプラインは、2025 年下期に本格稼働予定だ。
オープンソース戦略の核心
「内製→公開」の二段ロケット
MetaはまずFacebook、Instagram、WhatsAppといった月間10 億人超のプラットフォームでモデルを先行運用し、実地データで精度を鍛えた後にオープンソース化する。公開後は外部開発者が改良を重ねるため、R&Dコストの逓減と普及速度の加速を同時に実現する。
ライセンス条項に潜む競合牽制
利用者700 万人超の大規模SaaSがLlamaを用いる場合、Metaとの協議が必須となる条項は、OSSの恩恵を提供しつつ急成長企業を“身近な席”へ引き寄せる仕掛けである。
個人化ループと巨大データ資産
文脈横断型パーソナライズ
Metaはフィード閲覧履歴、画像投稿、暗号化チャット、AI対話ログを横断学習し、「個人化ループ」を形成している。ユーザー嗜好のリアルタイム推定が広告ターゲティング精度を上げ、広告単価下落圧力を相殺する。
指標は「知能／コスト」と「即時性」
Anthropicが推論特化、OpenAIが大規模化へ傾くなか、Metaは知能あたりのコスト効率とレイテンシを主要KPIに据える。音声アシスタントでは200 ms以内応答を「体験劣化の臨界点」と定義する。
巨大モデル〈Behemoth〉と蒸留技術
蒸留パイプラインの経済性
蒸留パイプラインとは、規模なAIモデル（教師モデル）から、より小型で効率的なモデル（生徒モデル）を作る一連の工程を指す。
Behemoth級の“知識”をScout／Maverickへ蒸留し、クラウドと端末の二層構造で運用する。クラウド側では創発的能力を活かし、新規データを生成・再学習し続ける一方、端末側は低電力・オフラインで即時応答を実現する。
インフラ投資と電力課題
Metaは2025 年資本支出見通しを640億～720億ドルへ引き上げ、AIデータセンター拡張を急ぐ。電力需要は2 GW級データセンター一基分に達し、再生可能エネルギー調達契約の拡大が急務となる。
マルチモーダルAIと競合比較
DeepSeek・Anthropic・OpenAIとの機能差
DeepSeekはテキスト特化ゆえビジョン・音声統合で後れを取る。Anthropicは信頼性を担保する代償として速度を犠牲にし、OpenAIも大型化で同様の課題を抱える。Metaはハードウェア直結の低レイテンシとマルチモーダル前提アーキテクチャで優位を狙う。
ASIC開発による資源内製化
GPU不足と地政学リスクに備え、Metaは自社ASICをLlamaファミリー向けに開発中。トランジスタ密度と帯域当たり効率を競合比1.5倍に高める設計で、データセンター拡張コストを抑制する。
未来UX：音声・AR統合の行方
Ray-Ban Metaスマートグラスの評価
Ray-Banとの共同開発グラスは「技術が前面に出過ぎない」デザインで高評価を得る。視線＋音声＋AI応答をレンズ投影・骨伝導で返す体験は、「常時AIと会話する生活」の入り口を示した。
ホログラム時代の布石
ザッカーバーグ氏は、スマホやPCの物理スクリーンから解放され、ARクラウド上のホログラムが現実空間に重畳される世界を構想する。鍵となるのは低遅延通信（5 ms以下）と空間マッピング精度（数cm級）の両立だ。
AIと人間の“新しい関係”
孤独社会を補完するAIコンパニオン
米調査では平均的米国人の親しい友人は3 人未満に減少した。AIが「実世界の代替にあらず、社会的サポートの補完」として相談相手を担うことで、メンタルヘルス面の裾野を広げる。
価値観バイアスとセキュリティ
AIモデルは文化的価値観を内包する。中国製モデル利用時のコンテンツ検閲リスクやデータ越境規制に備え、Metaは自社モデルを持つことの「戦略的自律性」を強調する。
AGI実現を阻む物理制約
知能の爆発的進化（AGI）を肯定しつつ、ザッカーバーグ氏は電力・冷却・機器製造の物理制約を指摘する。インフラ投資、規制整合、人材育成が並行進化しなければ、AGI到達のペースは理論速度に届かないという冷静な見立てだ。
コード生成革命と雇用構造
「18 か月後、コードの大半はAIが書く」
同氏は「18 か月以内にコードの大部分をAIが生成し、人間はテストと評価に注力する」と語る。Meta内部ではコード生成エージェントが実運用段階にあり、開発サイクルは40％短縮された。
カスタマーサポートの再設計
問い合わせの90％をAIが自動処理できれば、残り10％を専門スタッフが担当し、これまでコスト高から敬遠してきた音声サポート追加が可能になる。AIは雇用を奪うのでなく配置転換のきっかけとなり得る。
ガバナンスと政府・社会との距離感
政策対話の作法
Metaは政権の如何を問わず建設的な関係を維持する方針を掲げる。一方、過去のコンテンツモデレーションでは政府・報道機関の意向に依存し過ぎたと反省し、「自社基準の確立と説明責任」を強化する構えだ。
収益化モデルと広告の再定義
三層の収益エンジン
- 無料領域：生成AI広告による動的クリエイティブでCPMを押し上げる。
- 有料領域：Netflix型サブスクリプションで高機能AIを提供。
- API／B2Bライセンス：従量課金で開発者を取り込みつつ、企業顧客向けにSLAを保証。
この三層は、裾野拡大と高粗利セグメント深耕を両立させる「両利きの経営」を具現化する。
結論――デジタルと物理の融合へ
Metaは「知能×コスト効率×低レイテンシ」という独自KPIでLLM競争の物差しを刷新し、オープンソースと蒸留でエコシステムを広げながら、自社ASICとデータセンター投資で基盤を固める。
音声・AR融合のユーザー体験、AIコンパニオンの社会実装、コード生成による開発革命――そのいずれもが**“スマホ後”の覇権**をめぐる布石である。
物理世界とデジタル世界が違和感なく溶け合う未来を主導するのは、低遅延・高効率のLLMを中核に据えたMetaの総合戦略に他ならない。