ライバル社から精鋭メンバーを集めて新会社「xAI」設立
米EV大手テスラ［TSLA］のイーロン・マスクCEOは７月12日、AI（人工知能）に特化した新たな企業「xAI」を設立したと発表した。マスク氏は自身のツイッター上で「Announcing formation of @xAI to understand reality（現実を理解するためxAIの設立を発表する）」と投稿した。
xAIの公式ツイッターアカウントも既に公開されており、17日時点でのフォロワー数は61万人を超えている。xAIの公式アカウントは「What are the most fundamental unanswered questions?（最も根源的で解決されていない課題は何か？）」と投稿している。
xAIのウェブサイトには、xAIのCEOに就任するマスク氏を含め12人の名前と写真が掲載されている。アルファベット［GOOGL］のAI子会社であるDeepMind、オープンAI、グーグル・リサーチ、マイクロソフト・リサーチ、テスラ等での経歴を持つ人材が集まっている。
中でも、特に注目されている人物は、2017年から2020年までDeepMindで上級AI研究者を務めていたイゴール・バブシュキン氏だろう。バブシュキン氏のウェブサイトによれば、AIの世界に入る前は、スイスのジュネーヴ郊外にある世界最大規模の素粒子物理学の研究所であるCERN（欧州原子核研究機構）で物理学を研究していた人物だ。バブシュキン氏は2023年2月に「マスク氏からAIプロジェクトに参加しないか」と持ちかけられたことを明かしていた。
バブシュキン氏はウェブサイトで次のように述べている。
私のゴールは、ディープラーニングシステムに関して、現在できることよりもはるかに多くのことができることを実証することです。これまで、音声や画像を生成し、コーディングや数学のような推論タスクを解くためのニューラルネットワークのトレーニングに取り組んできました。共通となるテーマは、生成モデル、深層学習、模倣学習、そして（最も重要なのは）大規模トレーニングです。
また、xAIはAIに関連する社会規模のリスクを軽減することを目的とする非営利団体、Center for AI Safetyを率いるダン・ヘンドリクス氏をアドバイザリーとして迎えることも明らかにしたヘンドリクス氏はツイッターやテスラと協力し、「ミッションに向けて前進していく」とのメッセージを寄せている。
かつて役員を務めたオープンAIに対抗
マスク氏は2023年３月、オープンAIが開発するGPT-4などのAIに対して、「社会と人類への深刻なリスク」があると非難し、大規模AIの開発を即時停止するよう求める書簡を公開した。一方、この公開書簡に署名した直後、マスク氏は約1万個ものGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）を購入し、独自のジェネレーティブAIの開発を進めていることも報じられた。
7月13 日付のTechCrunchの記事「Elon Musk wants to build AI to ‘understand the true nature of the universe’（イーロン・マスク、「宇宙の本質を理解する」ためのAIを作りたい）」によると、2015年に非営利団体として発足したオープンAIは、マスク氏らから10億ドルの寄付を受けた。しかし、オープンAI の焦点がオープンソース研究から商業プロジェクトに移るにつれ、マスク氏は自分が役員を務めていたオープンAIに対し幻滅し、2018年にはオープンAIの役員を辞任するに至った。
マスク氏は2023年2月、オープンAIがオープンソースの非営利団体として設立されたのは「グーグルに対抗するためだったが、今ではマイクロソフトに事実上支配されたクローズドソースの、利益を最大限に追求する企業と化している。私の意図したところとは全く違う」とツイートしている。さて、xAIでどのような理想を追求していくのか、最も根源的でありながら解決されていない課題への取り組みにも期待したい。
ビル・ゲイツ、AIは「革命的なもの」と主張
米調査会社のMarket.USのレポートによると、世界のAI市場は2032年に2兆7450億ドルまで拡大すると試算されている。年平均成長率は約36％だ。半導体の計算能力の向上とともにAIの進歩が期待される。
マイクロソフトの創業者であるビル・ゲイツ氏は3月21日、「The Age of AI has begun（AIの時代が始まった）」と題するブログを投稿し、人工知能は、携帯電話、マイクロプロセッサー、パーソナルコンピューター、インターネットと同じように革命的なものだと主張した。
ブログの中で彼は、自分が生きている間に革命的だと感じた技術のデモンストレーションを2度、目にしたことがあると述べている。ひとつは1980年、Windowsをはじめとする現代のあらゆるオペレーティングシステムの前身となるグラフィカル・ユーザー・インターフェースに触れたときのこと。そして2つ目の大きな驚きは2022年、AIの進歩を目の当たりにした時だと。
ゲイツ氏は2016年からオープンAIのメンバーと面識があり、彼らの着実な進歩に感銘を受けていた。AIは、人々の仕事、学習、旅行、健康管理、コミュニケーションのあり方を変えると述べており、産業界全体がこの技術を中心に方向転換することになるとしている。そして企業はAIをいかにうまく利用するかで、自らを差別化することができるようになるだろうと述べている。
また、今後、AIの新たな利用法だけでなく、AI技術そのものを向上させる方法、つまり人工知能に必要な大量の処理能力を提供する新しいチップを開発する企業や、消費電力を抑え、製造コストを下げるためにレーザーを使用したチップを製造する企業など、さらなる革新へ向けて取り組む企業が増えるだろうとしている。
生成AIは、半導体業界がこれまでに経験した中で最大の出来事の1つ
ゲイツ氏も指摘しているように、AI技術の向上と同時にAIの性能を最大限に発揮できるAI半導体チップの開発競争が加速している。AI半導体チップとは、AIの演算処理を高速化するために設計された専用の半導体チップである。
AIが使われる範囲が拡大すると同時に、機械学習（マシンラーニング）や深層学習（ディープラーニング）が重要となる。AIの学習に必要な計算量は飛躍的に増加しており、汎用プロセッサだけでは処理が追いつかなくなっている。膨大な量のデータを高速に処理することができる、高性能で消費電力を抑えた専用チップを求める需要が高まっている。
米調査会社のVMRによると、AI半導体チップ市場は2031年に2636億ドルになると予想されている。これは2021年の112億ドルに比較して約24倍の規模となる。市場の急拡大が期待され、業界全体に巨額の収益をもたらすと期待されている。
現時点ではAIチップの約8割をエヌビディア［NVDA］が独占しているとされているが、エヌビディア以外の企業も黙って見ているだけではない。アルファベット［GOOGL］やアマゾン・ドットコム［AMZN］がこの分野の開発にこぞって乗り出しているほか、自社のパソコンに独自チップを搭載しているアップル［AAPL］もグラフィック性能や演算処理の高速化、消費電力の大幅な削減を実現する半導体チップの設計を手がけている。
資金力のある大手ハイテク各社による最先端分野への投資となるため、投下される資金は莫大なものになるだろう。「AI市場を制するものが世界を制する」とばかりに、今後、AI半導体チップの開発競争はさらに激しさを増すものと想定される。
7月14日付のウォール・ストリート・ジャーナルの記事「AI半導体革命、エヌビディアのライバル続々参戦、チャットGPT人気を契機にAMDやスタートアップ企業、クラウド大手が投資加速」は、チップ業界のコンサルティング会社であるIBS（インターナショナル・ビジネス・ストラテジーズ）のデータを紹介し、AIチップのニーズは、今後数年で業界規模を拡大させるだろうと指摘している。
IBSは以前、第5世代移動通信システム（5G）や自動運転車などのテクノロジーの進歩により、チップ業界の売上高は2030年までに2倍の約1兆1000億ドルに達すると予測したが、現在、その予測を1500億ドル引き上げ、約1兆2500億ドルとしている。IBSのハンデル・ジョーンズCEOは「生成AIは、半導体業界がこれまでに経験した中で最大の出来事の1つだ」と述べている。
今後注目のチップレット技術、半導体の業界構造や勢力図が一変する可能性も
そうした中、ここにきて再評価されつつあるのがチップレット技術だ。NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）のサイトによると、チップレット技術とは、集積回路を構成するCPUやGPU、アクセラレータ等、機能ごとの複数のチップをそれぞれ最適なプロセスを使って製造し、それらを組み合わせて1つのチップとしてパッケージ化する技術である。集積回路を同一プロセスで1つのチップ上で製造する従来の製法と比べて、コスト低減と高性能動作の両立が可能とみられている。
半導体製造装置大手、東京エレクトロンが運営するサイト「TELESCOPE magazine」に掲載されている記事「半導体業界構造を一変させる技術！？「チップレット」とは？」は、ムーアの法則が頭打ちになるという窮地を救う可能性を持っているのがチップレット技術であり、このチップレット技術によって半導体の業界構造や勢力図が一変する可能性もあると指摘している。
半導体チップはこれまで、素子や回路の配線幅を細かくすることで高性能化・多機能化・低消費電力化・低コスト化を図り「ムーアの法則」を実現してきた。微細化というたった1つのアプローチによって、トレードオフを抱えることなくチップの価値向上を果たすことが可能だった。
ところが近年、半導体の微細加工技術が高度化するにつれて、製造時の歩留まりを高めることが困難になり、微細加工技術の進歩だけではムーアの法則を維持するのが難しくなってきた。チップレットを適用することで、微細化の効果を継続できるだけでなく、チップに新たな価値をもたらすメリットも得られるようになると述べている。
エレクトロニクス業界の動向を扱うEETimsの7月5日付の記事「チップレットは「ムーアの法則」を救うのか？」によると、これまでの最先端半導体チップの開発では、大規模回路の1チップ化を前提にしていたため、得意分野の回路だけでなく不得意分野の回路も含めて、チップ上に集積するすべての回路を1社が用意する必要があった。これが、チップレットを利用することで、異なるメーカー製のチップレットを組み合わせたSoP（System on a Package）を短期間かつ容易に開発できるようになるという。
また、特徴あるチップレットを集めて、ユーザー企業の要求に合わせて大規模なチップを開発・製造する「半導体ゼネコン」と呼べるような新たな業態が台頭する可能性もある。今後の半導体産業の行方を見通すうえで、チップレットに関連した動きは、見逃せない要素となることだろう。
なお、2022年発表され、2023年6月にアップデートされたアップルの上位機種コンピューター「Mac Studio」は、チップレット技術を使用して2つのCPU（演算プロセッサー）を接続したコンシューマー向け製品の1つである。チップはもちろん台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング（TSMC）［TSM］製だ。チップレット技術の背景にあるコンセプトは決して新しいものではないが、最先端チップの設計・製造コストは高騰する中、チップレット技術を使用して最先端ではないチップを複数組み合わせて性能を向上させるのは理にかなっていると言えるだろう。
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