この記事で分かること
- リボスとは:米国の半導体スタートアップ企業です。RISC-VベースのカスタムAIチップを開発しています。
- RISC-Vとは:オープンソースでライセンス料が無料の命令セットアーキテクチャ(ISA)です。誰でも自由に利用・カスタマイズでき、AIチップなど特定の用途に最適化されたプロセッサを開発できます。
- メタが買収する理由:Nvidiaへの依存を減らし、巨額なAIチップ調達コストを削減することです。また、RISC-V技術と人材を獲得し、自社AIチップ開発を加速させたい狙いがあります。
メタによる新興半導体企業であるリボス買収
メタ・プラットフォームズ(Meta Platforms)が新興半導体企業であるリボス(Rivos)を買収する計画があるという報道がなされました。
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-09-30/T3ETIGGPL4GO00
この買収は、メタが社内のAI開発を強化し、AI関連インフラの管理を強化する狙いがあるとされています。
リボスはどんな企業か
メタが買収すると報じられたリボス(Rivos Inc.)は、シリコンバレーを拠点とする新興の半導体スタートアップ企業です。
項目 | 詳細 |
企業名(英) | Rivos Inc. |
所在地 | アメリカ合衆国カリフォルニア州シリコンバレー |
創業年 | 2021年 |
CEO | Puneet Kumar氏 (AppleやGoogleでのハードウェア経験を持つ) |
主な事業 | 人工知能(AI)およびデータ分析向けサーバーチップの開発 |
核となる技術 | RISC-V(リスク・ファイブ)アーキテクチャに基づく高性能なカスタムAIチップ(GPUやSoC) |
資金調達 | 2024年4月までに2億5,000万ドル(約370億円)を超える大型資金調達に成功。メタによる買収報道直前には、20億ドル(約2950億円)の評価額で新たな資金調達を模索していたと報じられています。 |
リボスの特徴とメタにとっての価値
リボスが特に注目されるのは、その採用している技術と、設立メンバーの経歴です。
- RISC-Vアーキテクチャの採用
- リボスは、オープンソースの命令セットアーキテクチャ(ISA)であるRISC-Vをベースとしたチップを開発しています。
- これは、既存のArmやIntelのx86といったプロセッサアーキテクチャとは異なり、ライセンス料が無料で設計の柔軟性が高いのが特徴です。
- メタは、この技術を導入することで、自社のAIワークロードに特化したカスタムチップをより自由に、そして低コストで開発できる可能性が高まります。
- 高性能AIサーバーチップ
- 同社は、特に大規模言語モデル(LLM)やデータ分析に最適化された、GPUとAIアクセラレータを組み合わせたサーバーチップを開発していました。
- メタは、エヌビディア製GPUへの依存を減らすことを最大の目標としており、リボスの技術は、その代替となる自社製カスタムAIチップの開発を加速させる鍵となります。
- 優秀な人材
- CEOのPuneet Kumar氏をはじめ、チームにはAppleやGoogleなどの大手テック企業で経験を積んだ優秀なチップ設計エンジニアが多く在籍しています。
- 事実、Appleとは過去に機密情報や人材の流出をめぐる訴訟問題があり、リボスの技術力と人材の質の高さを裏付けています。
この買収は、メタが「スーパーインテリジェンス」の実現に向けて、AIインフラを完全に内製化し、ハードウェアからソフトウェアまで一貫して制御する体制を確立するための重要な一手と見なされています。

リボスは、米国の半導体スタートアップ企業です。RISC-VベースのカスタムAIチップを開発し、メタがNvidia依存を減らしAIインフラを内製化するために買収しました。
RISC-Vとは何か
RISC-V(リスク・ファイブ)とは、オープンソースで提供されている命令セットアーキテクチャ(ISA)のことです。特定の企業が独占するのではなく、誰でも無料で利用し、独自のプロセッサ設計に活用できる点が最大の特徴です。
「RISC-V」は「Reduced Instruction Set Computing」の5番目のバージョン(V)を意味します。従来のISA(主にArmやx86)と比較して、RISC-Vが持つ決定的なメリットは以下の通りです。
1. 完全にオープンソースで無料
- ライセンス料が不要: Armなどの商用ISAとは異なり、RISC-Vの仕様を使うためのライセンス料やロイヤリティ(権利使用料)が一切かかりません。これにより、チップ開発の初期コストが大幅に削減されます。
- 非営利団体による管理: RISC-Vの仕様は、特定の企業ではなく、国際的な非営利団体である「RISC-V International」によって管理されており、国際的に中立な立場が維持されています。
2. 高い柔軟性とカスタマイズ性
- シンプルな基本命令セット: 基本となる命令セットが非常にシンプルに設計されているため、プロセッサ(CPU)の設計が容易で、低消費電力での動作に適しています。
- モジュール形式の拡張: 設計者が特定の用途(AI処理、暗号化、組み込みシステムなど)に合わせて、独自のカスタム命令を自由に追加・拡張できます。これにより、従来のISAでは難しかった、特定のアプリケーションに最適化されたチップを開発することが可能です。
Armアーキテクチャとの主な違い
RISC-Vは、スマートフォンや組み込み機器で広く使われているArmと、しばしば比較されます。
特徴 | RISC-V | Arm (Cortexなど) |
ライセンス | オープンソース(無料) | 商用ライセンス(高額なライセンス料とロイヤリティが必要) |
カスタマイズ | 完全に自由、独自の命令を追加可能 | ライセンス契約の範囲で制限がある |
設計の複雑さ | 基本命令がシンプルで、設計しやすい | 命令セットが豊富で複雑に最適化されている |
中立性 | 国際的に中立(スイス法人管理) | 企業(Arm Holdings)が管理 |
メタなどの巨大テック企業がRISC-Vを採用する背景には、ライセンスコストの削減と、自社のAIワークロードに完全に最適化されたカスタムチップを自由に開発できるという戦略的なメリットがあります。

RISC-Vは、オープンソースでライセンス料が無料の命令セットアーキテクチャ(ISA)です。誰でも自由に利用・カスタマイズでき、AIチップなど特定の用途に最適化されたプロセッサを開発できます。
メタが買収する理由は何か
メタが半導体スタートアップのリボスを買収する理由は、以下のように主にAI開発の加速とコストおよびサプライヤー依存の低減という、二つの大きな戦略的目標に基づいています。
1. NVIDIA依存からの脱却とコスト削減
- 高騰するAIチップコストへの対応: メタはAI開発のために、市場を支配するNVIDIA(エヌビディア)の高性能GPUを毎年数十億ドル規模で大量に購入しており、これが巨額の設備投資(2025年で最大650億ドルと予測)の大きな要因となっています。
- 長期的なコスト削減: リボスの技術(特にRISC-Vベースのカスタム設計)を取り込み、自社でAIチップを設計・内製化できれば、外部サプライヤーへの高額な支払いを抑え、長期的なインフラコストを大幅に削減できます。
2. AI開発の加速とインフラの最適化
- カスタムチップの必要性: メタのAIワークロード(大規模言語モデル「Llama」やコンテンツ推薦システムなど)は非常に特殊かつ巨大です。汎用的なGPUではなく、自社のAI処理に特化したカスタムチップがあれば、性能と電力効率を最大限に高めることができます。
- 既存プロジェクトの遅延解消: メタはすでに「Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)」という自社チップ開発を進めていますが、報道によると、マーク・ザッカーバーグCEOがその進捗に不満を持っており、計画が遅れているとされています。
- 技術・人材の獲得: リボスが持つRISC-Vに基づくAIチップ開発の専門知識と、Appleなど競合他社で実績を積んだ優秀なエンジニアをチームに迎え入れることで、MTIAプロジェクトの技術的な課題を克服し、開発を大幅に加速させることを狙っています。
3. サプライチェーンの制御と政治的な中立性
- 供給リスクの低減: 世界的なAIチップ需要の爆発により、高性能GPUの安定供給が保証されないリスクがあります。内製化により、外部の供給制約に左右されず、必要な時に必要な量のチップを確保できるようになります。
- RISC-Vの活用: リボスが採用するRISC-Vは政治的に中立なオープンソースであり、地政学的な規制(特に米中の技術摩擦)の影響を受けにくいという点も、グローバル企業であるメタにとって長期的なサプライチェーン戦略上のメリットとなります。

メタがリボスを買収する理由は、Nvidiaへの依存を減らし、巨額なAIチップ調達コストを削減することです。また、RISC-V技術と人材を獲得し、自社AIチップ開発を加速させたい狙いがあります。
メタのAI開発の状況は
メタのAI開発状況は、マーク・ザッカーバーグCEO主導のもと、「スーパーインテリジェンス」の実現を目指して巨額の投資と組織的な再編が進行しているものの、競争においては苦戦も伝えられています。
1. 巨大な目標と投資
- スーパーインテリジェンス(超知能)の追求: ザッカーバーグCEOは、人間の知能を超える「個人用スーパーインテリジェンス」をすべての人に提供するという野心的なビジョンを掲げ、これを最優先事項としています。
- 巨額のインフラ投資: 2025年の設備投資額は最大650億ドル(約9.7兆円)に上ると予想され、その大半がAIインフラ(データセンターやAIチップ)に投じられています。
- 人材の獲得: OpenAIやGoogle DeepMindなどの競合他社からトップクラスの研究者やエンジニアを巨額の契約金で引き抜き、「天才AI人材のアベンジャーズ」と呼ばれるチームを構築しています。
2. 独自のAIモデルと戦略
- Llamaモデルの展開: オープンソースの大規模言語モデル(LLM)である「Llama」シリーズ(Llama 3、Llama 4など)を開発・提供しています。これにより、開発者コミュニティでの影響力を高め、AIエコシステムを拡大しています。
- 製品への統合: LlamaベースのAIアシスタント「Meta AI」をFacebook、Instagram、WhatsApp、そしてRay-Banスマートグラスなどの製品に深く統合し、10億人以上のユーザーに利用されています。
3. 課題と競争上の位置
- 性能面での遅れ: 最新モデルの「Llama 4」は、ベンチマーク性能において、GPT-5やGeminiなどのトップグループに遅れを取っていることが指摘されています。
- 組織的な混乱: 目標達成のため、AI部門(Superintelligence Labsなど)で頻繁な組織再編(6ヶ月で4回など)が行われており、組織の不安定さやビジョンの欠如が懸念されています。
- ハードウェアの内製化: NVIDIAへの依存とコストを減らすため、自社チップ「MTIA」の開発を進めていますが、その進捗が遅れていることが報じられています。この課題を解決し、開発を加速させるために、リボスを買収しました。
メタは資金力とビジョンは圧倒的である一方、開発のスピードと組織体制の安定性、そしてモデルの性能という点で、競合他社を追い上げる途上にあります。

メタは「スーパーインテリジェンス」実現へ巨額投資し、Llamaモデルを開発・公開中です。NVIDIA依存脱却のためリボスを買収するなど、インフラ内製化と人材確保を急ぐ一方、性能面では競合を追う状況です。
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