「人工知能IC」とは、人工知能アルゴリズムの効率的な動作に特化して設計された集積回路を指す。

簡単に言えば、「脳」こそが様々な人工知能アプリケーションをハードウェア上で動作させることができる。

現在、AIチップは2つの主線に沿って発展している：クラウドとエンド

1.クラウドAIチップ：究極のパフォーマンスに集中

主にデータセンターに配置され、人工知能モデルの訓練と大規模な推理任務を担当している。

・GPU：強力な並列計算能力により、NVIDIA H 100とB 200を代表とし、現在は人工知能訓練の事実基準である。

・ASIC：グーグルのTPUや各種ニューラルネットワークプロセッサ（NPU）など、特定のシーンにカスタマイズされた専用チップは、推理タスクにおいてより効率的です。

・フロンティア探索：Cerebrasなどのウェハレベルチップを使用して面積制限を打破するか、電子計算の代わりに光子を使用して、極めて低遅延の光学チップを実現する。

2.端側AIチップ：低消費電力と安全を追求

携帯電話、イヤホン、自動車などの端末装置に配備され、低消費電力で推理を完成させることを強調している。

・AI MCU：AI加速ユニットと統合されたマイクロコントローラは、ウェアラブルデバイス上でセンサデータ処理をローカルに実行したり、AIを生成したりすることができ、消費電力はミリワット級にすぎない。

・アーキテクチャ革新：チップとメモリ間の「ストレージウォール」のボトルネックを解決するため、業界は3 Dスタック（女）とメモリ計算技術を大いに発展させ、データ伝送効率を大幅に向上させている。