AIチップ

AIチップ（AI Chip、AI Accelerator）とは、機械学習・深層学習に必要な大規模な行列演算・テンソル演算を汎用CPUより高速・省電力で処理するために設計された専用半導体です。AIブームを背景に半導体産業の最重要分野となっており、AI覇権を巡る国際競争の焦点でもあります。

主要なAIチップの分類として、(1)GPU（NVIDIA H100・A100・RTX 4090など）：並列演算能力が高くLLM訓練・推論の標準ハードウェア。CUDAエコシステムが業界標準として確立、(2)TPU（Google Tensor Processing Unit）：Googleが自社開発した行列乗算専用チップ。Google Cloudでのみ利用可能だが訓練効率が非常に高い、(3)Apple Neural Engine：iPhone・MacのApple Siliconに内蔵される推論特化チップ。Core MLを使ったエッジAIに対応、(4)Intel Gaudi・AMD Instinct：NVIDIA GPU対抗の汎用AI学習チップ、(5)各社の独自ASIC（Tesla Dojo・Amazon Trainium/Inferentia）があります。

AIチップの性能指標として、FLOPS（浮動小数点演算性能）・TOPS（整数演算性能）・HBM帯域幅・TDP（熱設計電力）が重要です。LLM推論では演算性能よりメモリ帯域幅がボトルネックになるケースが多く、HBM（High Bandwidth Memory）の容量と速度がモデルの実行能力を決定します。

日本でもさくらインターネット・GMO等がNVIDIA GPU搭載クラウドの国内提供を拡大しており、経済産業省主導のAI半導体政策も進められています。