Ricursive Intelligenceの創業者アンナ・ゴールディー氏とアザリア・ミルホセイニ氏が、TechCrunch Disruptの壇上で、AIにチップ設計そのものを担わせる取り組みを説明しました。設備の増設ではなく、設計の効率で計算需要に向き合う構想です。
何を話したのか
同社は、AIがチップの配置を設計し、結果から学んで次の設計を改善する仕組みを開発しています。従来は数十の小さなブロックに分けていた設計を、チップ全体をまとめて最適化する方向へ変えると説明しました。創業者が以前に関わったAlphaChipは、部品をドーナツ状に並べる配置を提案し、当初は設計者を驚かせたものの有効だったとしています。
需給の見立て
ゴールディー氏は、今後5年で計算需要が少なくとも1万倍に増えるという見方があるとし、それは控えめな数字かもしれないと述べました。そのうえで「1万倍のデータセンターを建てたいわけではない」とし、帯域やウェハー、工場の使い方を効率化する必要があると説明しています。
設計期間の短縮が意味するもの
同氏は、設計に半年から2年かかる前提では対象を厳選せざるを得ないが、1週間で設計できるなら用途ごとの専用チップが現実的になると述べました。設計の効率化が進めば、同じ電力と設備で扱える推論量が変わり、ChatGPTやClaudeのような外部APIに頼る比率の見直しにもつながります。
編集部の見解
この発表を「AIが人間の設計者を置き換える」という話として読むと、実態を見誤ります。焦点は、人手では検討しきれない配置の組み合わせを機械に探索させることにあります。日本の製造業にとって重要なのは、設計の自動化そのものより、その出力を検証できる人材と工程を社内に持っているかどうかです。導入可否より先に検証体制を決めておくことをおすすめします。
my-best.ai 編集部
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