調査会社Market.usは2024年初頭、世界の半導体市場が大幅に成長し、 2024年には6,731億ドルに達し、2032年までに1兆3,000億ドルに成長すると予測するレポートを発表しました。

この1兆ドル規模の市場は、AIの想像力豊かな可能性と密接に結びついていることは間違いありません。技術的には、通信と推論の両方にチップのサポートが必要です。家電製品から産業用アプリケーションまで、シリコンバレーの巨大企業からスタートアップ企業まで、業界チェーン全体にわたって、革新的なソリューションの実装にはチップメーカーが不可欠です。

近年、国内外の多くのテクノロジー大手は、程度の差はあれ、半導体業界への参入障壁の高さを痛感しています。一方、NVIDIAの時価総額は1年で1兆ドルから3兆ドルへと急上昇し、同社の技術的優位性は容易に克服できるものではないことを改めて示しました。しかしながら、この分野に参入するスタートアップ企業は依然として増加しており、OpenAI、Amazon、Googleといった巨大企業も参入し、自社開発チップによる自給自足の実現、NVIDIAへの依存度の低減、そして交渉力の強化を目指しています。

さらに、半導体分野における研究開発経験と資金支援も不可欠です。特に、先端プロセス技術がムーアの法則の限界に近づくにつれ、設計アーキテクチャの最適化やプロセスフローの革新といった手法を通じて、AIアプリケーションの増大する需要に応えることが、半導体業界にとって新たな技術課題となっています。

しかし、データ主導のイノベーションの時代において、 AI は半導体業界に「恩返し」し始めており、技術的なボトルネックを打破する新たな道を切り開きつつあります。

最近、産業分野における大手 AI イノベーション企業である Aitomatic は、半導体プロセスと製造技術の最適化を目的として半導体業界向けに特別に設計された世界初のオープンソース AI 言語モデル、SemiKong のリリースを発表しました。

注目すべきは、Aitomatic がこれまでに AI エージェント aiKO と aiVA をリリースしており、複雑な問題を解決できるドメイン固有の知識に基づいて、半導体、製造、HVAC、自動車などの分野で成熟したアプリケーションを実現していることです。

AI は半導体業界にフィードバックしており、Aitomatic はすでに成熟したプロジェクトを保有しています。

SemiKongは、半導体分野に登場した最初の大規模言語モデルではありません。NVIDIAは今年1月、独自の社内データで学習させたChipNeMoと呼ばれるカスタム大規模言語モデルをリリースしました。事前学習に使用された社内学習コーパスには、設計、検証、インフラストラクチャ、および関連する社内文書を網羅する231億トークンが含まれていました。そのため、リリース後、このモデルは一般公開されず、社内従業員のみが使用していました。

* クリックしてレポート全文をご覧ください: Nvidia がチップ設計専用にカスタム設計された大規模モデル ChipNeMo をリリース?

一方、オープンソースの SemiKong は、AI アライアンスから強力なサポートを受けています。

AitomaticのCEOであり、SemiKongプロジェクトの責任者であり、AIアライアンスの基礎モデリング重点領域の共同リーダーでもあるChristopher Nguyen氏は、競争上の秘密主義で知られる半導体業界において、SemiKongは前例のないものだと述べています。企業／ツール／プロセス／装置レベルでの独自の差別化と競争を促進する一方で、基礎的な研究開発成果を共有することは、有害性よりも有益性の方が大きいのです。

クリストファー・グエンはソーシャルメディアのプラットフォームで発言した

オープンソース環境で生まれたSemiKongは、様々なソースの強みを融合しています。AIアライアンスメンバーであるMetaのオープンソースLlama 3モデルをベースとし、東京エレクトロンやFPTソフトウェアといった半導体企業のAI専門知識を活用することで、半導体プロセスの精度、関連性、理解度を大幅に向上させ、一般的なモデルを凌駕する性能を実現しています。

注目すべきは、これが Aitomatic にとって半導体業界への初めての進出ではないということだ。

Aitomaticは以前、aiKOと呼ばれるAIエージェントをリリースしました。これは、企業ユーザーの専門知識とデータに基づいてカスタマイズされたエージェントを構築し、企業にエージェントの「完全な所有権」を与えます。さらに、企業の内部データと関連専門家の専門知識を活用してトレーニングすることで、エージェントは企業のビジネスロジックに適合し、実用的なニーズを満たします。

具体的には、世界有数の半導体メーカーである東京エレクトロンは、Aitomatic aiKO Agentを活用した半導体最適化AIエージェントを開発しました。このエージェントは、これまでエンジニアがフィルタリングしていた膨大なデータテーブルを解析・学習することで、リソグラフィーなどの複雑なプロセスにおける異常に対して、タイムリーかつ正確な提案を提供し、診断時間を4分の1に短縮し、ダウンタイムを10%削減しました。

たとえば、プロセスエンジニアが 4 ナノメートルの堆積層を設計する必要がある場合、aiKO は正確な温度とガスフローのパラメータを迅速に提供できるため、必要な実験回数が減り、結果を得るまでの時間が短縮されます。aiKO は、問題を分析し、原因を特定し、ステップバイステップのガイダンスを提供することで、時間のかかる試行錯誤を最小限に抑え、機器の機能を最適化します。

オープンソースの SemiKong であれ、企業向けにカスタマイズされた AI エージェントであれ、Aitomatic のソリューションは NVIDIA の ChipNeMo と多くの類似点があり、半導体業界の従来のメーカーに AI イノベーションの新たな選択肢を提供していることは容易にわかります。

半導体メーカーは、ある程度、AI産業チェーンの先端に位置していると言えるでしょう。しかし、その多くは従来型の製造業であり、デジタルトランスフォーメーションや革新的なAI技術の応用に関する経験とリーダーが不足しています。さらに、汎用的な製造業のデジタル化ソリューションは、専門的で精密な半導体製造プロセスに対する深い理解を欠いているケースが多くあります。そのため、企業が社内で門戸を開きない限り、AIが半導体業界に浸透することは困難です。

一方、Aitomaticは、半導体メーカーの設計文書やデバッグ実験データといった貴重なリソースを活用し、企業のビジネスプロセスや実際の課題に合わせてカスタマイズされたAIエージェントを訓練します。これらのエージェントは対象企業専用に提供されるため、従来の半導体メーカーが抱えるデータセキュリティに関する懸念を大幅に軽減します。同社の公式ウェブサイトには、「お客様の知識と知的財産が、お客様の産業課題を解決します」と謳われています。

創設者クリストファー・グエン博士：オープンソースフレームワークは企業の技術的自立性を守る

Aitomatic が半導体分野での実用化を頻繁に模索しているのは、創業者の職務経験と切り離せない関係にあります。

クリストファー・グエン

同社の共同創業者兼CEOであるクリストファー・グエン博士は、テクノロジー分野の創業者として数々のスタートアップ企業に携わってきました。40年にわたるキャリアの中で、インテル初のフラッシュメモリトランジスタの製造に携わり、Googleの初代エンジニアリングディレクターとしてGoogle Appsの開発に重要な役割を果たしました。教授として、香港科技大学のコンピュータエンジニアリングプログラムの共同設立者でもあります。

クリストファー・グエン博士は、シリコンバレーの巨大企業の初期成長段階に数多く関わり、多様な起業経験を積んできたためか、新たな技術の波の発展について深い理解を持っています。かつて彼はフォーブス誌に「AI導入時に考慮すべき5つのポイント」、すなわち規模、所有権、レベル、業界、そしてドメイン知識を紹介する記事を執筆しました。
オリジナルリンク:
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/12/12/5-considerations-when-adopting-ai-an-executives-solid-compass/

同氏はプレゼンテーションの中で、「AIモデルの所有またはリースは、不動産業界における住宅の購入または賃貸に似ています。オープンソースベースでAIシステムを開発することは、住宅所有の利点を反映しています。企業は独自のAIシステムをカスタマイズし、ドメイン固有の知識と専門性を組み込むことができるため、組織目標の達成におけるAIの効率性を向上させるだけでなく、テクノロジーに対する制御も強化されます」と提言しました。

さらに彼は、「特化型モデルと汎用型モデルの選択は、経験豊富な建築家や熟練の職人を選ぶのと同じように戦略的です。精密さと専門知識が求められる分野では、特化型AIモデルが不可欠です。これは、特定の領域に合わせてモデルを微調整し、高い精度で課題に対応する熟練の職人のようなものです。彼らは、それぞれの専門分野に特化した専門知識によって、卓越した能力を発揮できるのです。」と考えています。

彼の考えは、Aitomaticの開発方針と製品にも明確に反映されています。既に紹介したプロフェッショナルモデルに加え、同社はAIエージェントをオープンソース分野にも展開し、オープンソースプロジェクト「OpenSSA」をリリースしました。これは、ユーザーが特定のドメイン向けのAIエージェントを作成できる軽量プロフェッショナルエージェントフレームワークです。
プロジェクトアドレス:

https://github.com/aitomatic/openssa

クリストファー・グエン博士は、 「人工知能の独立性は産業企業にとって極めて重要であり、特定分野の専門知識に注力することが競争力の鍵となる」と述べています。オープンソースのOpenSSAは、産業企業がドメイン固有のIPに対する自律性を維持し、エッジテクノロジーに不可欠な安全で制限のないAI展開を可能にすることを保証しています。

もう一つ：AIアライアンス

OpenSSAの立ち上げに伴い、 AitomaticはAIアライアンスの初期メンバーの1社となったことを発表しました。このAIアライアンスには、Intel、AMD、IBM、Meta、Oracle、Hugging Face、ソニー株式会社、ダートマス大学、コーネル大学、イェール大学、東京大学、Linux Foundationなど、世界50以上の著名な組織が参加しています。

AI Alliance の主な重点分野は次のとおりです。

• 世界中で AI システムの責任あるスケーラブルな開発と使用を可能にするために、展開ベンチマークと評価標準、ツール、その他のリソースを開発します。
• オープン ファンデーション モデルは、複数のモードを備えたオープン ファンデーション モデル エコシステムを実現します。
• ハードウェアエコシステムを加速するAIの開発
• グローバルな AI スキルの開発、教育、探索的研究をサポートします。

アライアンスの初期メンバーとして、アライアンス傘下のSemiKongも大きな恩恵を受けています。現在、東京エレクトロンの関連データを活用していることを明らかにしています。今後、アライアンスに加盟する他の半導体企業がより有用かつ価値の高いデータリソースを公開すれば、SemiKongの精度とカバレッジは必然的に向上し、半導体分野における万能AIエージェントへと成長していくでしょう。

参考文献:
1.https://www.aitomatic.com/newsroom/newsroom
2.https://mp.weixin.qq.com/s/1_2F