AIとチップの組み合わせから生まれる新しい応用シナリオ。 1. 具現化された知能 現在、AI は画面上にのみ存在しますが、将来的には AI が物理的な世界に進出する必要があります。 ロボット、ドローン、自動運転など。 チップは、視覚、意思決定、制御をリアルタイムで処理でき、消費電力が非常に低くなければなりません。 たとえば、テスラのオプティマスロボットや、Figureや1Xなどのヒューマノイドロボット企業は、いずれも独自のAIチップを開発している。 汎用チップは、「考えながら同時に実行する」というリアルタイムの要件を満たすことができません。 組み込み型スマートチップが今後 3 ～ 5 年で成熟すれば... AI ベビーシッター、AI 労働者、AI 配達ドライバーが登場するかもしれません。これは 1 兆ドル規模の市場です。 2. エンドデバイスのマルチモーダル: 大規模なモデルは、携帯電話、自動車、メガネ上で実行できます。 現在、大規模なモデルのほとんどはクラウドに保存されています。 将来的には、携帯電話、自動車、AR グラスに統合される予定です。 このチップは、わずか数ワットの電力消費で、テキスト、画像、音声、ビデオを同時に処理する必要があります。 Qualcomm、MediaTek、Huawei はいずれもこの方向に賭けている。 このシナリオが実現すれば、新世代のスマートハードウェアの開発が促進されるでしょう。 ちょうどiPhoneがスマートフォンの時代を先導したときのように。 3. AIネイティブ科学計算 過去には、スーパーコンピュータは天気や核爆発の計算に使用されていました。 AI チップは将来、科学計算の主力となるでしょう。 多くの科学的問題は、従来の方法よりも AI を使用すると数千倍速く解決できます。 たとえば、AlphaFold は AI チップを使用してタンパク質の構造を予測します。 将来的には、科学計算に特化して最適化された AI チップが登場するかもしれません。 わずか数日間で新薬や新素材を設計することができます。 実は国内でもこの分野にはチャンスがあるんです。 中国では科学研究の需要が大きく、計算能力に対する国際的な制限の影響は大きくありません。 4. エッジ インテリジェント ネットワークにより、すべてがインテリジェントになります。 現在、IoTデバイスはすべて「ダム端末」であり、データはクラウドに送信されて初めて分析できます。 将来的には、あらゆるデバイスにローカルで実行できる AI チップが搭載されるようになります。 たとえば、スマートファクトリーが登場するかもしれません。 各機械にはAIチップが搭載されており、メンテナンスの必要性やパラメータ調整の必要性を判断できます。また、機械同士の連携も可能です。 Horizon Robotics の Journey シリーズなど、いくつかの国内チップ企業もこの方向に取り組んでいます。 今後3〜5年を予測します。 半導体とAIの関係は、「AIがチップを使う」から「AIがチップを再定義する」へと変化します。 専用アーキテクチャ、インメモリコンピューティング、ハードウェアとソフトウェアの相乗効果などの分野でブレークスルーを達成できるのは誰か? 具現化されたインテリジェンス、エッジマルチモーダルコンピューティング、科学コンピューティング、エッジインテリジェンスなどの新しいシナリオを捉えることができる人。 --- AIとチップについての座談会に渋々同意しましたが、よくわからなかったのでAIに要約してもらいました。
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