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@mhamadajp(Masa Ham)

Meta Compute始動：AIインフラ競争が「ギガワット時代」に突入

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はじめに

2026年1月、Meta（旧Facebook）が「Meta Compute」という新たなAIインフラ構築プロジェクトを発表しました。今後10年で数十ギガワット規模の設備を整備し、長期的には数百ギガワットにも拡大する計画です。

「ギガワット」という言葉は聞き慣れないかもしれませんが、これは電力の大きさを表す単位です。1ギガワットは100万キロワットで、大型原子力発電所1基分に相当します。つまり、Metaは原子力発電所数十基分の電力を使う規模のデータセンターを建設しようとしているのです。

これは単なる設備投資の話ではありません。AI技術の進展において、AIの性能だけでなく、AIを動かすための設備（インフラ）をいかに効率的かつ大規模に構築できるかが企業競争の鍵となっていることを示す重要な転換点です。

本記事では、Meta Computeとは何か、なぜこのような大規模な投資を行うのか、そしてこの動きがAI業界全体にどのような影響を与えるのかを、できるだけ分かりやすく解説します。

目次

  1. Meta Computeとは？原子力発電所数十基分の電力計画
  2. なぜ「借りる」のではなく「買う」のか？サービス会社の大胆な戦略
  3. なぜ今、AIインフラ競争が激化しているのか
  4. 国家レベルの電力需要とは？ギガワット規模の衝撃
  5. 競争のルールが変わった：インフラが武器になる時代
  6. エンジニアに訪れる新たな機会
  7. おわりに：インフラが差別化要因となる時代

1. Meta Computeとは？原子力発電所数十基分の電力計画

1-1. 発表の概要

2026年1月12日、Meta（旧Facebook）のCEO、Mark ZuckerbergがThreads（Metaが運営するSNS）で「Meta Compute」という新たなAIインフラ構築プロジェクトを公式に発表しました。

規模感を分かりやすく説明

まず、「ギガワット」という単位を理解しましょう。

  • 1ギガワット（1GW） = 100万キロワット = 大型原子力発電所1基分
  • 数十ギガワット = 原子力発電所数十基分 = 日本の総発電容量の数%に相当
  • 数百ギガワット = 原子力発電所数百基分 = 中規模国の総発電容量に匹敵

Metaの計画：

  • 短期目標：今後10年で数十ギガワット規模の設備を構築
  • 長期目標：時間をかけて数百ギガワット以上のインフラを視野に

つまり、Metaは国家レベルの電力を使う規模のデータセンターを建設しようとしているのです。

目的

この大規模なインフラ構築の目的は以下の通りです：

  1. AIモデルの訓練速度を向上させる

    • AIモデルを訓練（学習）するには、膨大な計算が必要です。より多くの計算リソースがあれば、より速く訓練できます。

  2. AIの応答速度を向上させる

    • ユーザーがAIに質問したときの応答速度（推論速度）を向上させます。

  3. コストを最適化する

    • 大規模な設備を構築することで、1回あたりのコストを下げることができます。

注記：この規模感は、Zuckerbergの公式発表に基づく計画であり、実現には時間と多くの課題を伴う可能性があります。

出典：

1-2. リーダーシップ体制

Meta Computeは、以下の経営陣が主導する大規模プロジェクトです：

  • Santosh Janardhan：グローバルインフラストラクチャ＆エンジニアリング責任者（技術面の責任者）
  • Daniel Gross：戦略的キャパシティ戦略、パートナーシップ担当（設備の計画とパートナー関係を担当）
  • Dina Powell McCormick：President & Vice Chairとして、政府・公的機関との連携、財務・投資面を担当（政府との交渉や資金調達を担当）

この体制からも、単なるデータセンターの拡張ではなく、インフラ運営、環境負荷、地域社会との関係、地政学的リスクなど、AIの社会的・地政学的な影響を考慮した包括的な戦略であることが分かります。

1-3. 投資規模について

Metaは2025年の設備投資（Capital Expenditure）として、AIインフラに多額の投資を行う見込みです。報道によると、2025年は**720億ドル（約10兆円）**の支出目標が含まれていますが、これは予測値であり、将来の状況によって変動する可能性があります。

出典：TechCrunch「Meta to spend up to $72B on AI infrastructure in 2025」 - 2025年7月30日

2. なぜ「借りる」のではなく「買う」のか？サービス会社の大胆な戦略

2-1. クラウドを借りる時代から、自社で持つ時代へ

Metaのようなサービス会社（FacebookやInstagramなどのSNSを運営する会社）が、なぜIBMなどの旧スタイルIT巨人とは異なるアプローチでインフラ事業に大規模投資するのか。その背景には、以下の戦略的な理由があります。

コスト制御：なぜ「借りる」より「買う」方が得なのか

クラウドサービスを借りる場合の問題点：

クラウドサービス（AWS、Google Cloud、Azureなど）を利用する場合、以下の課題があります：

  • 従量課金のコスト変動：使った分だけお金を払う方式なので、使えば使うほどコストが上がり、予測が困難
  • 外部依存のリスク：クラウド会社の価格が上がったり、サービスが止まったりするリスクがある
  • マージンの支払い：クラウド会社の利益（マージン）がコストに上乗せされる

自社で設備を持つ場合のメリット：

一方、自社でインフラを構築することで：

  • 固定コストの予測可能性：初期投資は大きいが、運用コストが予測可能になる
  • サプライチェーンの制御：電力、冷却、ハードウェアを直接契約で確保できる
  • マージンの排除：中間業者を介さず、直接コストで運用可能

具体例：Metaは原子力発電所との20年契約を結び、6ギガワット以上の電力を確保しようとしています。これにより、電力価格の変動リスクを長期で固定化しています。

出典：Tom's Hardware「Meta inks deals to supply 6 gigawatts in nuclear power」

応答速度を極限まで追求する理由

AIモデルの訓練（学習）や推論（実際に使うときの処理）において、以下の要素が重要です：

  • レイテンシー（応答時間）：ユーザーがAIに質問してから答えが返ってくるまでの時間。これが短いほど、ユーザー体験が良くなります。
  • 信頼性：サービスが止まらないこと。安定して動き続けることが重要です。
  • 帯域幅：大容量データを転送する速度。大量のデータを素早く送れることが重要です。

自社インフラを持つことで、ネットワーク、データ保存システム、冷却方式などを細かく制御し、最適化できます。Metaは独自のGPUプラットフォームや冷却・ラック設計にこだわっており、これらは外部クラウドでは実現困難です。

柔軟性を失わないための工夫

生成AIの競争では、モデルの更新サイクルが重要です。しかし、自社インフラのみに依存すると、柔軟性が低下し、高速反復が難しくなるという課題があります：

自社インフラの制約：

  • 調達と設置に時間がかかる：新しいGPU/アクセラレータの導入には設計、製造、物流が必要で、時間がかかる
  • 設備の陳腐化リスク：AIハードウェアの進化が速く、1〜2年で旧世代になる可能性がある
  • 柔軟性の制限：需要ピーク時や実験的な用途に、すぐにスケールアップできない

Metaの柔軟性確保のアプローチ

Metaは、公式発表や技術ブログで以下のアプローチを明らかにしています：

1. 多様な施設タイプの活用

  • テント構造の一時施設：Prometheusプロジェクトなどで、既存の建屋だけでなくテントやコロケーション施設を活用し、迅速な展開を実現
  • 複数データセンターへの分散：地理的に分散した複数のデータセンター建屋およびコロケーション施設を組み合わせた構成

出典：Meta Engineering Blog「Meta's infrastructure evolution and the advent of AI」

2. 複数ハードウェアベンダーのサポート

  • オープンラック設計：Catalinaラック（Open Compute Project）では、最新NVIDIA GB200系チップやAMD MI300xなど複数のアクセラレータをサポート
  • 自社シリコンとの併用：Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）やGrand Tetonプラットフォームなど、専用設計のハードウェアも開発

出典：Meta Engineering Blog「Meta's open AI hardware vision」

3. ソフトウェアスタックの抽象化

  • 異機種ハードウェアの統合：TwineやMASTなどのソフトウェア基盤により、多地点環境でのトレーニングをサポート
  • ハードウェアに依存しない設計：異なる種類のデバイスやネットワーク環境で作業ができるよう標準化を推進

出典：Meta Engineering Blog「Meta's infrastructure evolution and the advent of AI」

4. 金融パートナーとの共同開発

  • 外部パートナーとの協業：MetaのCFOは、AIインフラ投資の大部分を自社資本で賄う一方で、外部の金融パートナーとの「共同開発」モデルを重視する旨を述べている

出典：TechCrunch「Meta to spend up to $72B on AI infrastructure in 2025」

Metaのハイブリッド戦略の実績

Metaは公式に「ハイブリッド戦略」を明言していませんが、以下の実績が確認できます：

1. Google Cloudとの大規模契約

  • 2025年8月、MetaはGoogle Cloudとの10年間・100億ドル規模のクラウド契約を結んでいます。これは、自社データセンターのみでAIを運用するわけではなく、外部クラウドリソースを戦略的に活用していることを示しています。

出典：Reuters「Meta signs over $10 billion cloud deal with Google」

2. HyperionデータセンターのJV（共同事業）

  • 2025年10月、MetaはBlue Owl Capitalと共同で米ルイジアナ州におけるHyperionデータセンターキャンパス建設を発表。所有比率はMeta：Blue Owl＝20％：80％で、長期リース契約とオプションを含む柔軟性のある構造となっています。

出典：Meta公式ニュース「Meta and Blue Owl Capital to develop Hyperion data center」

3. テント構造とコロケーション施設の活用

  • Prometheusプロジェクトでは、既存の建屋だけでなくテントやコロケーション施設を活用し、柔軟な展開を実現

これらの実績から、Metaは「完全自社インフラ」ではなく、クラウド契約、共同資本によるデータセンター構築、テント構造の活用など、複数の方法を併用するハイブリッド的な戦略を取っていることが確認できます。

ただし、大規模な固定資産投資であることから、完全な柔軟性を確保するには限界があることも認識されています。

2-2. 旧来のIT企業との決定的な違い

Metaなどのサービス企業と、IBMなどの旧スタイルIT企業の違いを表にまとめました：

項目 旧来のIT巨人（IBMなど） サービス企業（Meta、Googleなど）
主な収益源 エンタープライズへのハードウェア・ソフト提供、ライセンス、カスタムソリューション 広告・SNSプラットフォーム・クラウドサービス＋AIプロダクト
インフラ投資の性質 顧客向けアウトソーシング型、既存需要への対応が中心 自由度の高い設計、自前AIの訓練・推論、未来の需要を見据えた先行投資
スケールと運用 多様な業界・用途をまたいだ構築・保守が多く、効率の最適化が難しい 自社サービス中心のため、効率、柔軟性、拡張性を最大化しやすい
ユーザー体験重視 顧客とのインテグレーションが主で、速度・遅延は二次的な重要性 レイテンシー、リアルタイム性、AI主導の機能がサービスの中心
開発サイクル 顧客要件に基づく開発、比較的長いサイクル 自社サービス向けの高速反復、短期間での更新

差別化のポイント

  1. AIのレールを握る：インフラを制御することで、AI開発の基盤を自社で構築
  2. 未来のサービスへ先行投資：AR/VR、メタバースなど将来のサービスを見据えた投資
  3. エコシステムの標準化：LLaMAモデルやOpen Compute Projectへの貢献により、自社インフラを「標準」として使ってもらうことでプラットフォーム化

出典：Meta Engineering Blog「Meta's infrastructure evolution and the advent of AI」

2-3. 720億ドルの投資は本当に回収できるのか？

確かに、インフラ投資には以下の課題があります：

  • 初期投資の莫大さ：用地・建設・電源・冷却設備・ネットワーク・GPUハードウェアなど、初期投資が非常に大きい
  • 運用コスト：電力コスト、冷却コスト、ハードウェア更新コストなど、継続的なコストがかかる
  • 稼働率の確保：設備の稼働率を十分保つ必要があるための需要見通しの不確実性

しかし、サービス企業は以下の戦略で回収を図っています：

1. スケールメリットによる単位コストの削減

大規模な利用（内部AI利用、サービス提供）により、単位あたりのコストが下がります：

  • 固定費の分散：巨額の固定費を大量のユーザーやサービスで分散
  • 規模の経済：大規模化により、1回のトレーニングや推論あたりのコストを低く抑える

具体例：100億円の設備を1000回使えば、1回あたり1000万円。1万回使えば、1回あたり100万円。使えば使うほど、1回あたりのコストが下がります。

2. 新たな収益源の創出

インフラ投資は、以下の収益源を生み出します：

  • AI生成サービス：有償のAIサービス提供
  • モデル提供：LLaMAなどのオープンソースモデルによるエコシステム構築
  • クラウド/AIプラットフォーム：他社へのインフラ提供（将来的に）

3. コストの自己抑制

  • 外部クラウド利用料の削減：自社インフラにより、外部クラウドへの依存を減らす
  • 電力・サプライの制御：長期契約により、可変コストを予測可能に

4. パートナーシップやアセット売却

Metaは、データセンター資産を共同所有や売却してコストを分散する戦略をとり始めています。これにより、初期投資の負担を軽減しつつ、インフラの利用権を確保できます。

出典：Reuters「Meta to share AI infrastructure costs via $2 billion asset sale」

5. 長期ビジョンでの価値捉え

Metaのような企業は、短期収益ではなく中長期の競争優位のために投資しています：

  • 「AIのレール」を握る：将来のAI需要を見据えた先行投資
  • 個人向けAIアシスタント：将来的に個人にAIアシスタントを届ける基盤
  • AR/VR体験：メタバースやAR/VR体験を支えるインフラ

出典：TechCrunch「Meta to spend up to $72B on AI infrastructure in 2025」

2-4. 一気に投資しない理由：段階的アプローチの戦略

Metaは、一気に大規模に投資するのではなく、以下の戦略を組み合わせています：

段階的スケーリング

  • Prometheusクラスター：1ギガワット規模から開始。テント構造や既存施設を活用した迅速な展開
  • Hyperionクラスター：5ギガワット規模へ拡張。複数のデータセンター建屋やコロケーション施設を組み合わせた構成
  • 段階的拡張：需要に応じて段階的に拡張することで、キャッシュフローを生みつつ投資を抑える

出典：

ファイナンス・パートナーシップ

Metaは、外部の金融パートナーとの「共同開発」モデルを重視しています。これにより、案件の負債を自社のバランスシートに全額載せない構造を取ることが可能です。

出典：TechCrunch「Meta to spend up to $72B on AI infrastructure in 2025」

注意点：HyperionプロジェクトでのSPV（Special Purpose Vehicle）やBlue Owl Capitalとの具体的な関係については、公式発表では確認できませんでした。金融パートナーとの共同開発モデルは確認できますが、具体的な金額やパートナー名については、今後の公式発表を待つ必要があります。

柔軟性を確保する設計要素

  • テント構造の活用：迅速な展開を可能にする一時施設の使用
  • オープン設計：Open Compute Projectへの貢献により、標準化された設計を採用
  • 複数ハードウェアベンダーのサポート：NVIDIA、AMD、自社シリコンなど、異なるハードウェアを柔軟に扱える設計

出典：Meta Engineering Blog「Meta's infrastructure evolution and the advent of AI」

このアプローチにより、初期投資のリスクを抑えつつ、需要の成長に合わせてインフラを拡張し、かつ柔軟性も確保しようとしています。ただし、大規模な固定資産投資であることから、完全な柔軟性を確保するには限界があることも認識されています。

3. なぜ今、AIインフラ競争が激化しているのか

3-1. モデル性能の競争からインフラ競争へ

これまで、AI企業の競争は主に以下の領域で行われてきました：

  • モデルアーキテクチャ：Transformer、MoE（Mixture of Experts）など、AIの設計方法
  • アルゴリズムの改善：学習効率、推論速度の向上
  • データセットの質と量：より大規模で高品質なデータの収集

しかし、これらの差は次第に縮小しつつあります。その結果、**「どこがどれだけ信頼できるインフラを、コストを抑えて持てるか」**が勝負の軸に変わってきています。

3-2. 大規模モデルの訓練に必要なリソース

現代の大規模AIモデル（GPT-4、Claude Opus、Gemini Ultraなど）の訓練には、膨大な計算リソースが必要です：

  • 計算量：数万枚のGPUを数ヶ月間フル稼働
  • 電力消費：1つの大規模訓練で数メガワットから数十メガワット
  • 冷却システム：大量の熱を効率的に排出する仕組み
  • ネットワーク帯域：データ転送の高速化

これらのリソースを効率的に提供できる企業が、AI競争で優位に立てるようになっています。

3-3. 生成AIの爆発的な成長

2023年以降、生成AIの利用が爆発的に拡大しました：

  • ChatGPT：1億ユーザー突破（2023年）
  • Claude、Gemini：次々と大規模モデルが発表
  • 企業導入：多くの企業が生成AIを業務に導入

この需要の急増に対応するため、インフラの大規模化が不可欠となっています。

4. 国家レベルの電力需要とは？ギガワット規模の衝撃

4-1. 原子力発電所数十基分とは、どれくらいの規模か

数十ギガワットから数百ギガワットという規模感を理解するために、比較してみましょう：

規模 比較例
1ギガワット（1GW） 大型原子力発電所1基分（約100万kW）
数十ギガワット 日本の総発電容量の数%に相当
数百ギガワット 中規模国の総発電容量に匹敵

Metaが目指す規模は、国家レベルの電力需要に相当するものです。

4-2. 巨大インフラを実現するための3つの壁

この規模のインフラを構築するには、以下の課題を克服する必要があります：

電力確保

  • 発電能力：数十ギガワットの電力を安定的に供給する仕組み
  • 送電網：大容量の電力をデータセンターまで送るインフラ
  • クリーンエネルギー：環境負荷を抑えるための再生可能エネルギーの活用

冷却システム

  • 熱排出：大量のGPUから発生する熱を効率的に冷却
  • 水資源：冷却に必要な水の確保（地域によっては課題）
  • エネルギー効率：冷却にかかるエネルギーを最小化

立地と規制

  • 土地の確保：大規模データセンターを建設できる広大な土地
  • 地域住民との合意：騒音、景観、環境への影響への対応
  • 規制対応：各国・各地域の規制や税制優遇の活用

4-3. 大規模化がもたらすコスト構造の変化

大規模インフラの構築により、AI開発のコスト構造が大きく変わります：

  • 固定費の増大：インフラ投資が巨額になる
  • 規模の経済：大規模化により単位あたりのコストが低下
  • 参入障壁の上昇：小規模企業やスタートアップの参入が困難に

5. 競争のルールが変わった：インフラが武器になる時代

5-1. 全員が動き出した「ワット競争」

Metaだけでなく、他の大手テック企業も同様の大型インフラ戦略を強化しています：

  • Google：Tensor Processing Unit (TPU) の大規模展開
  • Microsoft：Azure AI Infrastructure の拡張
  • Amazon：AWS の AI 専用インスタンスの強化
  • OpenAI：Microsoft との提携による大規模インフラの活用

産業全体が「ワット競争」に入りつつあります。

5-2. 勝負の軸が変わった：性能からインフラへ

従来の競争優位性：

  • モデルの性能
  • アルゴリズムの革新
  • データの質と量

新しい競争優位性：

  • インフラの規模と効率
  • 電力コストの最適化
  • 冷却システムの効率性
  • 地域戦略と規制対応

5-3. スタートアップは生き残れるのか？

大規模インフラが必要になると、以下の影響が考えられます：

ポジティブな影響

  • クラウドサービスの充実：大手企業が提供するクラウドAIサービスが充実し、スタートアップも大規模モデルを利用可能に
  • コストの低下：規模の経済により、AI利用コストが低下する可能性

ネガティブな影響

  • 参入障壁の上昇：自社でインフラを構築するのは困難に
  • 依存関係の増大：大手クラウドプロバイダーへの依存が強まる

6. エンジニアに訪れる新たな機会

6-1. 解決すべき3つの技術的課題

インフラ設計の最適化

  • モジュラー設計：段階的に拡張可能な設計
  • スケーラビリティ：需要に応じてスケールイン・アウトできる仕組み
  • 冗長性：障害時の可用性を確保

エネルギー効率の向上

  • ハードウェアの最適化：より効率的なGPUや専用チップの活用
  • ソフトウェアの最適化：モデルの効率的な訓練・推論アルゴリズム
  • クリーンエネルギーの活用：再生可能エネルギーの比率を高める

6-2. 新たに生まれる3つのキャリアパス

インフラエンジニアリング

大規模AIインフラの構築・運用には、以下のスキルが重要になります：

  • データセンター設計：効率的なレイアウトと冷却システム
  • 電力管理：電力需要の予測と最適化
  • ネットワーク設計：大容量データ転送の最適化

AI最適化エンジニアリング

インフラコストを抑えるため、以下の最適化が重要です：

  • モデル圧縮：より小さく効率的なモデルの開発
  • 分散学習：大規模モデルの効率的な訓練
  • 推論最適化：推論時のリソース使用量の削減

持続可能性エンジニアリング

環境負荷を抑えるための技術開発：

  • クリーンエネルギーの統合：再生可能エネルギーとデータセンターの統合
  • 熱回収：データセンターの排熱を有効活用
  • 効率化アルゴリズム：同じ性能をより少ないリソースで実現

6-3. これから求められるスキルとは

AIインフラの重要性が高まることで、以下のようなキャリアパスが注目されます：

  • AIインフラエンジニア：大規模AIシステムのインフラ設計・運用
  • MLOpsエンジニア：機械学習システムの運用自動化
  • 持続可能性エンジニア：環境負荷を抑えたシステム設計

7. おわりに：インフラが差別化要因となる時代

Meta Computeの発表は、AI業界が新たなフェーズに入ったことを示しています。これまで、AI企業の競争は主にモデルの性能やアルゴリズムの革新に焦点が当たっていました。しかし、今後はインフラの規模と効率が差別化要因となる時代が到来します。

7-1. 技術者へのメッセージ

この変化は、エンジニアにとって大きな機会でもあります：

  1. インフラエンジニアリングの重要性：大規模システムの設計・運用スキルが高く評価される
  2. 最適化の価値：リソース効率を高める技術が競争力を生む
  3. 持続可能性への配慮：環境負荷を抑える技術が必須になる

7-2. 企業への示唆

  • インフラ投資の戦略的重要性：単なるコストではなく、競争力の源泉として位置づける
  • 段階的な拡張：最初からフル規模で整備するのではなく、段階的に拡張可能な設計
  • 地域戦略：データセンター立地における地域社会との協業

7-3. 社会への影響

大規模AIインフラの構築は、社会全体にも影響を与えます：

  • 電力需要の増大：新たな電力供給体制の構築が必要
  • 環境への配慮：クリーンエネルギーの活用が不可欠
  • 地域経済への影響：データセンター立地による雇用創出と地域活性化

Meta Computeは、AI技術の進展における重要なマイルストーンです。エンジニアとして、この変化を理解し、適応していくことが重要になるでしょう。

参考資料・情報源

公式発表・一次情報源

  • Mark ZuckerbergのThreads投稿：Meta Computeの公式発表（2026年1月12日）
  • Meta公式サイト - Metaの最新情報

報道記事（複数の信頼できるメディアによる報道）

投資規模に関する参考資料

エネルギー調達に関する参考資料

技術的な詳細に関する参考資料

インフラコスト分散戦略に関する参考資料

ハイブリッド戦略に関する参考資料

注意事項

  • 本記事で紹介している規模感や投資額は、公式発表に基づく計画・予測であり、実現には時間と多くの課題を伴う可能性があります。
  • ハイブリッド戦略について：Metaは公式に「ハイブリッド戦略」という用語を明言していませんが、Google Cloudとの10年間・100億ドル規模のクラウド契約、Blue Owl CapitalとのHyperionデータセンターJV、テント構造やコロケーション施設の活用など、実績としてハイブリッド的な戦略を取っていることが確認できます。
  • SPV/Blue Owl Capitalについて：HyperionプロジェクトでのSPV（Special Purpose Vehicle）やBlue Owl Capitalとの具体的な関係については、公式発表では確認できませんでした。金融パートナーとの共同開発モデルは確認できますが、具体的な金額やパートナー名については、今後の公式発表を待つ必要があります。
  • モジュラー設計について：オープンコンピュートプロジェクトへの貢献や複数ハードウェアベンダーのサポートは確認できますが、「段階的に差し替えられる」という具体的な設計については、明確な公式発表は見つかりませんでした。
  • 一部の詳細（原子力発電所との契約の全容、具体的なタイムラインなど）については、今後の公式アナウンスを待つ必要があります。

執筆日: 2026年1月15日
最終更新: 2026年1月15日

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