Meta のスーパークラスタ Prometheus の第一期工事が完了した。2026 年 10 月 19 日、Meta は公式エンジニアリングブログで、オハイオ州ニューアルバニーにあるギガワット級スーパークラスタがすでに稼働中だと明かした。最近発表された基盤モデル群 Muse はここで訓練されており、最終目標は約 100 万枚の GPU への拡張だ。
規模：現在は数十万枚、ゴールは約 100 万枚
Prometheus は現在、数十万枚の GPU で構成され、従来型のデータセンター棟、AI 最適化棟、迅速展開型の構造物など複数の建物に分散し、何マイルもの光ファイバーで密結合して一台のマシンとして動いている。ハードウェアはすでに二世代が導入済みで、第一世代 Catalina は NVIDIA GB200 NVL72、第二世代 Clemente は GB300 NVL72 を採用し、GPU あたりのメモリは 192GB から 288GB に増え、72 枚のドメイン全体が 1 ラックに収まる。NVIDIA Vera Rubin NVL72 ベースの第三世代も控えている。Meta が掲げる到達点は、約 100 万枚の分散 GPU の同期稼働だ。
難しいのは積み増しではなく、止まらないこと
大規模訓練ではホスト 1 台の障害がジョブ全体を遅らせ、止めることさえある。そのため業界は goodput（有効な計算の割合）で測る。Meta によると、Muse Wonder の事前学習で goodput は 85% 超、強化学習では 90% 超を達成し、中断間隔は約 4 万 7000 GPU 時間、ファームウェアなどの修正で 5 万 4000 時間以上に延びた。代償は細部にある。NVL72 は密結合ドメインを 8 枚から 72 枚に広げ、障害の影響範囲を約 9 倍にしたため、各ドメインは 64 枚だけを実際に使い、8 枚をラック内スペアとして温存する。32768 枚の訓練では約 13% の余分なハードウェアが必要になる。
ネットワークと液冷：ギガワット級を支える地味な仕事
Prometheus の建物間を結ぶ集約ネットワークは 2km から 100km 超に及び、リージョンペアあたり数 Pbps の帯域を持ち、クラスタ全体で数百万マイルの光ファイバーと数万台のスイッチを消費する。冷却側は閉ループ液冷で数百 kW 級のラック電力を抑え込む。つまり、このクラスタの工学的な難しさはもはや単一チップではなく、光・電気・冷却の三系統が同じ拍子で長期間安定して動くかどうかにある。
なぜこのクラスタを注視すべきか
Prometheus は Meta Superintelligence Labs の次世代フロンティアモデルの訓練基盤だ。発信されている信号は明確で、トップラボの競争は「何枚のアクセラレータを買えるか」から「100 万枚を止まらない一台のマシンとして組織できるか」へ移っている。業界の他のプレイヤーにとって、調達は入場券にすぎず、今後数年で差が開くのはシステムレベルの信頼性工学だ。
