TechFactory通信 編集後記
半導体の巨人が迫られる、コト売りへのシフト
AIの進化と普及は、半導体の巨人であるインテルにも「モノ売りからコト売りへのシフト」を迫っているように見えます。
半導体の世界には有名な「ムーアの法則」があります。米Intelのゴードン・ムーア氏が1965年に「半導体の集積度は2年で倍増する」ことを予測したもので、実際に同社は半導体の集積度増とそれに起因するプロセッサのパフォーマンス向上を成長の基盤としてきました。
ムーアの法則はこれまでに幾度となく限界が叫ばれましたが、そのたびにさまざまな手法を用いて集積度の向上が図られました。そして2017年の現在、Intelは10nmプロセス製品の量産を準備しており、同社は法則の有効性を主張し続けています。ただ、性能向上のペースが鈍化しつつあることも事実です。
この記事は、2016年10月31日発行の「モノづくり総合版 TechFactory通信」に掲載されたTechFactory担当者による編集後記の転載です。
量産準備中の10nmより微細化を進めた7nmや5nmの研究開発にも着手していますが、微細化は物理的な限界に達しつつあると指摘する声もあります。シリコンチップではなく、光や量子を用いたコンピューティングによる性能向上を目指す道もありますが、そうした新たなアプローチの先行きは不透明です。
単純な半導体微細化が難しくなりつつある昨今、Intelから頻繁に打ち出されているのが、「自社の研究開発する半導体をどう使ってもらうか」という産業育成型とも呼べる取り組みです。2017年の1月に行われた展示会「CES 2017」では、CEOのブライアン・クルザニッチ氏がVRや自動運転、5Gネットワークへの取り組みをアピールするなど、コンピューティングの基盤を提供する企業としての立ち位置を確立しようとしています。
こうした変化について、インテル社長の江田麻希子氏は2017年3月2日に行われたプレスカンファレンスにて「データにまつわる全てに関わる“データカンパニー”になりたい」と未来像を語っています。データカンパニーを指向する上で欠かせないのが、データの効率的な利用であり、そのカギを握るのがAIでしょう。
「インテル AI Day」にてAIの概略を解説する米Intel データセンター事業本部 副社長 兼 AI ソリューション技術長のAmir Khosrowshahi氏
近年ではSaffron TechnologyやNervana Systems、MovidiusといったAIに関連するベンチャーを買収するなどリソースの強化を進め、関連する取り組みを統合した部門「Artificial Intelligence Products Group（AIPG）」を創設し、責任者にはNervana Systemsの元CEOを据えました。また、AIに関する主催イベント「AI Day」ではクルザニッチ氏がクラウドからエッジまでさまざまな領域でAI技術を提供していくと語っています。
AIへの傾倒はディープラーニング用GPUで先行するNVIDIAへの対抗という意味も含むでしょうが、アルテラの買収によってエッジデバイスにも搭載可能なFPGAをポートフォリオに持つIntelが、関連する全領域でAIに注力することのインパクトは決して小さなものではありません。
代表的なAI技術であるディープラーニングでは学習と推論がセットで行われます。ディープラーニングをさまざまな機器や局面で利用することを考えると、学習はクラウドやオンプレのサーバなど強大なコンピューティングパワーを持つところで行い、推論は即時性の高い判断が求められるエッジデバイス側で行うというアプローチに説得力があるでしょう。クラウドとエッジ、双方に半導体を提供する企業が数少ないことからも、IntelがどれほどAI技術の普及へ大きな影響を及ぼすかが想像できます。
ただ、学習を計算力の高いプラットフォームで行い、推論をエッジデバイスで行うという分散手法はIntelだけのものではありません。NVIDIAはCUDAプラットフォームとJetson TX1の組み合わせで同種の手法を実現しており、既に2016年から市場へ提供しているという先行者でもあります。
追走するIntelはAIに適した半導体提供に加えて、Googleとの提携（TensorFlowのIA高速実行化）や数値演算用ライブラリのDNN（Deep Neural Network）向け最適化、DNNをアプリケーションへ組み込みやすくするSDKの提供など、ソフトウェア面からも次々と施策を打ち出しています。
半導体という「モノ」を提供するにとどまっていた「半導体の巨人」から、ハードとソフトの両面からAIという「コト」の導入を支援する「AIの巨人」へ。モノ売りからコト売りへという製造業を語る際に頻出するフレーズは、Intelも無縁ではないようです。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechFactory通信 編集後記
「モノづくり総合版 TechFactory通信」に掲載された、TechFactory担当者による編集後記の転載記事一覧です。
この記事の著者
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社 Green AI] AIで脱炭素計画を最適化、初年度からエネルギーコストとCO2を削減する方法 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の普及戦略が公表 政府が目指すコスト・導入量のロードマップを解説 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 導入が加速する再エネ・系統向け蓄電システム コスト・収益性の現状分析 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] いまさら聞けない「ペロブスカイト太陽電池」の基礎知識と政策動向 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の開発動向、日本の投資戦略やコスト目標の見通しは？
関連記事
こんなメディアも見られています
TechFactoryに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
特集
- マテリアルズ・インフォマティクスの動向調査
- 研究・開発職のデジタル活用調査
- 設計・解析業務におけるAI活用
- 3Dプリンタ利用動向調査
- CAD利用動向調査
- つながる工場の現状と課題
- 製造業におけるAI開発および活用の実態
- 設計・製造現場における品質管理
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：フィジカルAIが生み出す新たな「設計思想」――電子版2026年8月号
-
2
半導体装置メーカー 業績まとめ【2027年3月期第1四半期】
-
3
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part4）
-
4
一時は時価総額トヨタ超え キオクシア2026年度の動向
-
5
微細配線間の絶縁劣化をどう捉える？ 先端パッケージ評価の最前線
-
6
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part1）
-
7
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：2026年上半期の半導体業界を振り返る――電子版2026年7月号
-
8
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part3）
-
9
CADツールの見直しは本当に必要？ 切り替えの理由と効果を7つの質問で検証
-
10
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part2）
TechFactory SNS
@techfactory_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechFactoryをフォロー