近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）に代表されるAI技術が飛躍的に進化し、
これらを支える 計算インフラとしての半導体 に注目が集まっています。
従来の汎用CPUでは処理しきれないような、
極めて大規模かつ高密度な計算処理 が求められるため、
AI用途に特化した新たなアーキテクチャの半導体が次々に登場しています。
AIの要求特性と半導体設計の進化は表裏一体であり、両者は相互に進化を促し合う関係にある。
AIの計算処理は、「アルゴリズム」と「ハードウェア」の二重奏によって成立します。
その中でもハードウェアの選択は、用途や性能要件に応じて多様化が進んでいます。
| チップ種別 | 主な用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| GPU | 汎用的なAI学習・推論 | 高度な並列処理（SIMD）、柔軟性と普及性が高い |
| TPU | Google製AI推論用 | Systolic Array による特化設計、高効率な推論性能 |
| NPU | エッジデバイス（スマホ等） | MAC演算に特化、省電力・小型化を重視 |
| ASIC | 特定用途のAI処理 | カスタム設計による最適化、高い性能と効率性 |
これらの アーキテクチャの多様性 は、クラウドからエッジ、トレーニングから推論まで、
さまざまなAI活用シーン を支える基盤となっています。