図1　AIチップの売�幢Y予�[　出�Z：Gartner予�[

�收�AIだけではなく、データセンターやエッジインフラ（基地局内など）、エンドポイントデバイスなど広い�J囲のAI（機械学�{、デ��ープラーニング）開発に、GPU（グラフィックプロセッサ）をはじめとする高性��AIチップが求められているとした。いろいろな�噞�cやIT企業などが��来のAIシステムが��和するにつれ、新しいAIチップが�咾�要求されるためと見ている。

そもそもAIではニューラルネットワークモデルで学�{・推�bしているが、GPUだけではなくCPUやFPGAなどでもGPUと同様な行�`演�Qができるとされてきた。このため、AIチップにはGPUだけではなく、x86�UCPUやArmアーキテクチャのCPU、FPGAなどもAIチップの�x場��模を求める�屬濃箸錣譴討�た。しかし、性�Δ篦秕嫡J電��を�{求すればするほどGPUやAI専��プロセッサが求められるようになってきた。

Gartnerは、AI�W��の�c�攀×_に搭載されているAIアプリケーションプロセッサは、2023�Qには22�Qの5.58億ドルから12億ドルになると予�[している。AI�W��業��をコスト効率が�屬�るように最適な設��に�瓦垢誨�要が専��のAIチップを求めているという。��に�收�AIを日本で開発しようとする動きがある中で、日本でも�收�AI向けチップを�O�iで作っているプリファードネットワークス社や、RISC-V CPUコアとRISC-V AIエンジンで専��プロセッサを作ろうとするデンソーの子会社のNSITEXEなどの登場だ。

�收�AIは巨�jなソフトウエアを��要とするため、それを�]期間で学�{実行するためには巨�jなプロセッサが��要となる。このため例えばNvidiaのGPUを数�h個並�`演�Q処理するAIシステムが求められる。このため単��のGPU1個での使い�気任呂覆�、GPU同士をつなげ、�D��とデータを動かすようなプロトコルを含めた��並�`演�Qシステムを設��する��要がある。そのためには拡張性を�eたせたAIチップと、AIチップ同士を�U御するネットワークチップを設��しなければならない。AIチップの��要は極めて高くなる。