世界最大の半導体メーカーである台湾積体電路製造（TSMC）は先日、今後4年間に米国で少なくとも1000億ドルを投資し、複数の新しいチップ製造施設を建設する計画を発表しました。この発表は、トランプ前大統領の記者会見で行われ、TSMCの魏哲家CEOは、この投資は主にアリゾナ州の工場建設に充てられると述べました。魏CEOは「我々は、人工知能の進歩を支援するために、多くのAIチップを生産するでしょう」と述べています。TSMCは以前、米国への650億ドルの投資を約束していました。

OpenAIは、自社開発のAIチップ設計を積極的に推進しており、NVIDIAチップへの依存度を減らし、AI分野における自主的な能力を高める計画です。この自社開発AIチップの設計が間もなく完了し、世界をリードする半導体メーカーであるTSMCに「テープアウト」テストが委託されます。テープアウトテストはチップ生産において極めて重要なステップであり、OpenAIが設計したチップが試作段階に入ることを意味します。この段階は、チップ設計の実証であると同時に、OpenAIが自主性に向かう過程でもあります。

プリンストン大学工学部とインド工科大学の研究者らが、人工知能（AI）を活用し、無線マイクロチップの設計において画期的な進歩を遂げました。設計時間とコストの大幅な削減、および新たな機能の発見に成功しました。この研究成果は『Nature Communications』誌に掲載され、マイクロチップ設計の新たな時代を告げるものとなります。画像注記：画像はAIによって生成され、Midjourneyによる画像ライセンスサービスを利用しています。マイクロチップは、無線通信などの現代技術において重要な役割を果たしています。従来の電子回路と複雑な電磁結合から構成されています。

最新のCESで、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン（Jensen Huang）氏は、サムスン電子が新型人工知能（AI）メモリチップの生産で困難に直面していると指摘しました。この新型メモリチップは高帯域幅メモリ（HBM）と呼ばれ、NVIDIAのチップを搭載した次世代AIシステムに不可欠です。フアン氏は記者会見で、サムスン電子のHBM生産速度は競合のSKハイニックスよりも遅れていると述べました。氏は、～

AIアプリケーションの大手OpenAIは、AIチップの自社開発に向け、ブロードコムなどのチップメーカーと協力関係の構築について協議中。ソフトとハードの効率的な統合と、現在のAIチップ不足問題の解決を目指している。開発を加速するため、特にテンソル処理ユニット（TPU）開発の専門知識を持つ元Google社員の積極的な採用を進めている。NVIDIAとの競争という大きな課題に直面するものの、複数の専門家は開発期間の短縮に期待を示している。野心的なOpenAIのCEOサム・アルトマンは、半導体産業の改革を目指す7兆ドル規模の資金調達計画を提示している。

世界初のチップ設計オープンソース大規模言語モデルSemiKongが、Semicon West 2024カンファレンスで発表されました。AitomaticとFPT Softwareが共同開発したこのモデルは、Llama3をファインチューニングしたもので、汎用大規模言語モデルを性能で上回り、正確性、関連性、半導体プロセスへの理解において著しい進歩を見せています。3段階のトレーニングを経て、80億個のパラメータを持つSemiKongは、半導体分野の知識に特化してトレーニングされており、チップメーカーに強力な基盤プラットフォームを提供し、開発を加速します。

Nvidia NeMoプロジェクトは、内部データでトレーニングされた大規模言語モデルを用いて生産性を向上させる、半導体チップ設計における生成AIの応用事例を示しています。この研究は、半導体分野におけるNvidia NeMoによるカスタムAIモデル提供の可能性を浮き彫りにし、競争優位性を生み出します。Nvidiaのカスタム大規模言語モデルであるChipNeMoは、チャットボット、コードジェネレーター、分析ツールなどを含む幅広い用途で、半導体設計の全面的な向上に貢献します。