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TDK、小脳を模した省電力AIチップを発表
省エネ性能を重視した新型AIチップが披露 TDKは北海道大学と共同で、アナログ回路を活用した低消費電力型のAIチップを開発した。一般的なAI半導体と異なり、センサーから得た信号をデジタル変換せず直接処理するため、従来比で10倍以上の効率を実現した。チップサイズは4ミリ角と小型で、ウェアラブル機器や小型ロボットへの搭載を可能とする。 人間の小脳を模倣した回路設計が判明 新チップは人の小脳の働きを模したアナログ演算方式を採用している。複雑な演算処理を必要とする従来型と比べ、少ない電力で瞬時に学習できる点が特徴だ。リアルタイムで動きを予測できることから、センサーを組み合わせることで新たな応用が期待される。 実証として公開されたじゃんけんシステム 発表会では、加速度センサーを用いた「じゃんけん必勝システム」が公開された。相手の動きを先読みし、勝つ手をリアルタイムで表示する仕組みである。通常のグー・チョキ・パーに加え、一部地域で使われる指の組み合わせも学習対象として追加された。 産業ロボットやウェアラブル機器への応用 TDKは新チップの用途として、産業用ロボットやウェアラブル端末を想定している。クラウドに依存せず、端末側で演算を行う「エッジAI」として動作できるため、異常検知や動作予測に活用できる。大量の電力を必要としない点も導入メリットとされる。 2028年の量産化を目指す方針を発表 同社は今後、さらなる性能検証を進め、2028年ごろから量産準備に入る計画を示した。電子部品で培ったアナログ技術を生かし、省電力AI半導体市場での競争力強化を狙う。今回の発表は、エッジAI分野の成長に向けた布石となるとみられる。
マイクロソフトのAIチップ、26年量産開始に遅延
設計変更と人材流出が生産計画に影響 マイクロソフトが開発中のAIチップ「Maia（コードネーム：Braga）」の量産が、当初予定していた2025年から2026年にずれ込むことが複数の関係者から明らかになった。開発過程で予期せぬ設計の修正が必要となり、これがスケジュール全体を押し下げた。さらに、プロジェクト関係者の離職が相次いだことで、人員確保も困難になっているという。 エヌビディアの最新モデルに大きく劣る性能 Maiaの量産が実現したとしても、2024年にエヌビディアが投入した「ブラックウェル」に比べて、パフォーマンス面では大きく後れを取る見通しだ。マイクロソフトは独自チップによるAI処理の最適化を目指していたが、今回の延期がその競争力を損なう恐れがある。 自社データセンター向けチップの戦略が後退 Maiaはマイクロソフトのデータセンターで利用される予定であり、社内インフラの効率化とコスト削減が目的だった。しかし、計画の後ろ倒しにより、現状では依然としてエヌビディア製品への依存が継続することとなる。AI需要が高まる中、独自開発の強化は重要な課題として残された。 半導体自社開発を進める競合他社の動き マイクロソフトだけでなく、アマゾンやグーグルといった大手クラウド企業も自社半導体の開発を進めている。これにより、特定の外部供給元に頼らない安定供給体制を構築する狙いがある。各社は、クラウドサービスの差別化を図るうえでもカスタムチップの役割を重視しており、競争は今後さらに加速すると見られる。 技術的ハードルと市場競争のはざまで マイクロソフトにとって今回の延期は、技術的成熟の遅れと激しい市場競争の現実を突きつけるものとなった。半導体の開発は単なるコスト削減手段ではなく、企業の競争力を左右する中核技術である。次の一手をどう打つかが、同社のAI戦略全体に大きな影響を与える。