AIチップとは何か？ 主な種類、市場規模まで解説

　AIチップと量子コンピューティングが組み合わされば、AIの能力は現在の限界を超えて強化され、かつては克服不可能と考えられていた課題が解決できるようになるかもしれません。この融合は今後10年間で、ヘルスケアや金融、サイバーセキュリティ、気候モデリングに至るまで、さまざまな分野に革命をもたらす可能性があります。

　「AIでここまでできる」という線引きを拡大するような、将来の可能性について解説する前に、まずはAIチップと量子コンピューティングの基礎について見ていきましょう。

　AIチップとは、機械学習のワークロードを処理するために特別に設計された集積回路です。AIチップには、FPGA（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）、ASIC（特定用途向け集積回路）、NPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）など、さまざまな形態があります。

AIチップの主な種類

名称		概要
FPGA	Field Programmable Gate Array	再プログラム可能な柔軟性が特徴。特定のAIタスクに応じて最適化が可能。
GPU	Graphics Processing Unit	主に画像処理をする専用のプロセッサ。並列処理能力の高さから、AIのディープラーニングや画像処理タスクに使用される。
ASIC	Application-Specific Integrated Circuit	特定のAIタスクに最適化されたカスタムチップ。性能と効率が高い一方、柔軟性と設計製造コストが弱点。
NPU	Neural Processing Unit	ニューラルネットワークの処理に特化したチップ。

　AIチップの世界市場は急速に成長しており、調査会社MarketsandMarketsの予測では、2029年には3,115億8,000万米ドル規模に達する見通しです。

　AIチップのアーキテクチャーは、人間の脳の処理能力を模倣するように設計されており、複雑なタスクや意思決定プロセスを効率的に処理することができます。

　AIチップが従来のチップと異なるのは、膨大な量のデータを処理し、同時に多数の計算を実行できる能力です。この並列処理能力は、ドット積演算などの多重積和演算の並列処理を大量に必要とするAIのワークロードにとって不可欠です。

　AIチップは主に2つの分野で活用されています。1つはエッジコンピューティング（スマートフォンやスマートウォッチなど）で、もう1つはデータセンター（ディープラーニングの推論とトレーニング用）です。

　AIチップのアーキテクチャーの最適化は、この10年間で劇的に進歩しており、開発者は1つのチップに多くの演算要素とメモリを集約することに重点を置いて取り組んできました。これにより、処理速度とエネルギー効率が大幅に向上しました。

量子コンピューターとは何がそんなに凄いのか？

　一方の量子コンピューティングとは、量子力学の原理を活用して、これまでにない速度と規模で複雑な計算を実行する技術です。

　量子コンピューターは、2進法のビット（0と1）を使用する従来のコンピューターとは異なり、「重ね合わせ」や「量子もつれ」といった現象により、複数の状態を同時に存在させることができる量子ビット（キュービット）を使用しています。

　量子コンピューティングを理解するには、量子力学の4つの主要な原理の把握が必要です。


　量子コンピューターは、従来のコンピューターでは何千年もかかる問題を数分で解決できる可能性を秘めています。この能力は、従来のコンピューターではアクセスできない方法で情報を保存および操作できることに由来しており、特定の問題の処理速度を大幅に向上させます。 【次ページ】AIチップと量子コンピューターの課題「現在の限界」