The Decoder が中継した Bloomberg の報道によると、オープンウェイト AI モデルの Llama ファミリーを開発する Meta は、ひそかに Microsoft の最大の AI 顧客の 1 つとなっており、Microsoft の Azure クラウドを介して AI モデルにアクセスするために年間数億ドルを費やし、プラットフォーム上で毎週数兆のトークンを消費しています。
この取り決めは、AI 業界の複雑な経済状況を示す印象的なスナップショットです。世界で最も広く使用されているモデル ファミリの 1 つの所有者は、同時に主要なライバルのテクノロジーの最大の消費者の 1 つでもあります。
競合他社のベンチマーク
報告書によると、Meta のエンジニアは、Microsoft の Foundry マーケットプレイスを通じて入手可能な OpenAI モデルなどのツールを使用して、Meta 独自のモデルのパフォーマンスをベンチマークしているとのことです。言い換えれば、同社は定期的に競合他社へのアクセスを借りて、自社の AI がどのように評価されているかを調べ、産業規模での特権に対して Microsoft にお金を支払っているのです。
数兆トークンという数字は、そのワークフローがいかに日常的なものになっているかを浮き彫りにしています。トークンの消費量は、エンタープライズ市場における実際の AI 使用量を示す最も明確な尺度の 1 つとして浮上しており、Meta の週間ボリュームは、Microsoft の AI インフラストラクチャの最もヘビー ユーザーの 1 つにランクされています。
スケール感については、単一の最新モデル クエリで数百から数千のトークンが消費される可能性があり、大手テクノロジー企業のエンタープライズ API プログラムは、競合モデルに対して継続的な評価スイートを実行しています。週あたり数兆のトークンを使用する Meta の使用は、わずかな利便性というよりは、運用上の依存関係が継続的に発生しており、その依存関係により現在同社は毎年数億ドルのコストが発生しています。
Bing の先例
同時に、Meta は、最終的には Microsoft の Foundry マーケットプレイスと直接競合する可能性がある独自の API サービスを構築しています。ブルームバーグの報道は歴史的な類似点を指摘している。メタ社はかつてマイクロソフトの検索エンジン「ビング」に依存していたが、社内で十分な機能を構築した後、それを独自のテクノロジーに置き換えた。 Azure との関係も同様の有効期間を持つ可能性があることが示唆されています。
この力関係により、Microsoft は馴染みのある立場に置かれています。同社のクラウド フランチャイズは、後に競合他社に成長するサービスを強化することで長い間恩恵を受けてきましたが、AI はそのサイクルを加速させています。 Meta は毎年、Azure 上の OpenAI システムに対してモデルを磨き上げることに費やしており、その支出を不要にするための専門知識とインフラストラクチャの構築にも費やしています。
Microsoft の AI ビジネスはテクノロジー企業で運営されている
Microsoft の最大の AI 顧客の中で、Meta は例外的な存在ではありません。顧客のほとんどはテクノロジー企業そのものです。レポートによると、Foundry マーケットプレイスの顧客リストのトップは ByteDance で、次に Adobe、Perplexity、Sierra が続きます。
全体像はさらに集中します。 Microsoft の AI 収益の約 70% は OpenAI だけからもたらされており、OpenAI は主に、モデルのトレーニングやサービス提供の際に Azure を通じて大量のコンピューティングを購入しています。 Meta などがモデル アクセスをレンタルするマーケットプレイスである Foundry は、そのビジネスの一部にすぎません。
この集中力は Microsoft にとって双方向性を損なうものです。 OpenAI との関係は同社の AI フランチャイズを支えていますが、Meta、ByteDance、Adobe などの主要な外部顧客が収益基盤を多様化しています。たとえこれらの顧客の多くが、いつかそれに代わる可能性のあるインフラストラクチャを積極的に構築しているにもかかわらずです。
この数字はまた、通常は不透明な市場の貴重な一面を垣間見ることもできる。クラウド プロバイダーは、AI の収益がトレーニング コンピューティング サービスと推論サービスにどのように配分されるかをほとんど明らかにしていません。また、Microsoft の最大の AI 顧客のほとんどが自身も AI 企業であるという調査結果は、エンタープライズ AI ブームがかなりの程度、テクノロジー企業同士の相互販売であることを示唆しています。この詳細について、AI の設備投資サイクルに注目している投資家はますます精査しています。
大規模な共同競争
このパターンは、アナリストがインターネット規模での協力を呼びかけることにどのような取り組みを行っているかを示しています。 AI ワークロードをめぐって競合する同じハイパースケーラーも相互に依存しています。Meta は Azure 経由で競合モデルを購入し、Microsoft は Meta が競合するモデルをホストし、OpenAI (そのコンピューティング支出が Microsoft の AI 収益の多くを支えている) は同時に Meta が Llama のベンチマークを行う製品でもあります。
メタにとって、この支出はフロンティア AI 開発の不快な現実も反映しています。モデルの競争力を証明するには、競合するモデルに継続的かつ体系的にアクセスする必要があります。リリースごとにリーダーの地位が変わる市場では、手動で時折比較するだけではもはや十分ではありません。
戦略的な問題は、Meta 独自の API サービスが成熟したときに何が起こるかということです。 Bing の先例が当てはまる場合、年間数億ドルの Azure 支出が段階的に社内に移行される可能性があり、Microsoft AI のトップ顧客としての Meta の現在の地位は、永続的な取り決めではなく、まだ過渡期にある市場のスナップショットとなるでしょう。
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