第5章：AI半導体の応用領域
Chapter 5: Application Domains of AI Semiconductors
5.1 クラウドAIとデータセンター向け半導体
Cloud AI and Data Center AI Chips
クラウド環境では、大規模AIモデルの訓練・推論を支えるために、
高性能かつ高帯域なAI専用半導体が求められます。
In cloud environments, high-performance and high-bandwidth AI chips are required to support large-scale AI model training and inference.
🔍 主な用途 / Main Applications
- 自然言語処理（LLM） / Natural Language Processing (LLMs)
- 画像生成・動画解析 / Image generation & video analytics
- 大規模検索・レコメンデーションシステム / Large-scale search & recommendation systems
⚙️ 技術的特徴 / Technical Characteristics
- GPU／TPUクラスタ / GPU/TPU clusters for parallel processing
- HBM（高帯域幅メモリ） / High-Bandwidth Memory for fast data access
- 高消費電力設計 / High-power design (hundreds of watts) with advanced cooling and power supply systems
🏢 代表企業 / Representative Companies
- NVIDIA: H100 series, Grace Hopper architecture
- Google: TPU v5e (LLM training clusters)
- AMD: MI300 series
- Amazon AWS: Trainium (training), Inferentia (inference)
5.2 エッジAIとモバイルAI
Edge AI and Mobile AI
スマートフォンやIoT端末など「末端デバイス」でのAI処理には、
リアルタイム性・省電力性・小型実装性が重視されます。
For AI processing on smartphones and IoT devices, real-time capability, low power, and compact implementation are key.
🔍 主な用途 / Main Applications
- 顔認識／生体認証 / Face recognition & biometric authentication
- 音声アシスタント（Siri, Alexaなど） / Voice assistants (Siri, Alexa)
- AR/VR、スマートカメラ、スマート工場制御 / AR/VR, smart cameras, smart factory control
⚙️ 技術的特徴 / Technical Characteristics
- NPUやDSPのSoC統合 / NPU and DSP integration into SoCs for low-power processing
- Model compression, quantization, and pruning for lightweight AI
- Privacy protection through local (on-device) processing
📱 用途例 / Use Cases
- スマホ: ポートレート撮影時の深度推定 / Depth estimation for portrait photography
- スピーカー: ノイズキャンセル付き音声認識 / Noise-cancelled speech recognition
- エッジゲートウェイ: センサーデータの前処理 / Preprocessing & filtering sensor data
🏢 代表企業 / Representative Companies
- Apple: Neural Engine (A17 Pro, etc.)
- Qualcomm: Snapdragon Hexagon NPU
- MediaTek, Huawei, Samsung and others
5.3 自動運転・ADAS（先進運転支援システム）
Autonomous Driving and ADAS
自動車分野では、AIによる認識・判断・制御が進化しており、
信頼性・応答速度・冗長性が求められます。
In automotive applications, AI-based perception, decision-making, and control require reliability, responsiveness, and redundancy.
🔍 主な用途 / Main Applications
- 物体検出／経路予測／ドライバーモニタリング / Object detection, path prediction, driver monitoring
- Sensor Fusion（カメラ／LiDAR／Radar統合） / Sensor fusion (camera, LiDAR, radar)
- V2X（車両間通信） / Vehicle-to-everything communication
⚙️ 技術的特徴 / Technical Characteristics
- ISO 26262 compliant functional safety design
- Focus on thermal design, noise immunity, and low power
- Real-time edge inference is essential
🚗 代表企業／チップ / Representative Companies & Chips
- NVIDIA Drive Orin / Thor: High-function integrated SoCs
- Intel Mobileye EyeQ: Mass production record
- Tesla FSD Chip: In-house optimized design
5.4 医療・製造・研究開発への展開
Applications in Healthcare, Manufacturing, and R&D
AIは社会インフラとして各産業に深く組み込まれ、
AI半導体の適用範囲も加速度的に広がっています。
AI is deeply integrated into various industries, with AI semiconductor applications expanding rapidly.
🏥 医療 / Healthcare
- Medical image diagnosis support (CT, MRI, pathology)
- Radiation therapy planning
- Drug discovery simulation, protein structure prediction
🏭 製造業 / Manufacturing
- Visual inspection, defect detection
- Autonomous control of factory robots
- Process optimization, predictive maintenance
🔬 研究・科学技術 / Research & Science
- Molecular dynamics, materials simulation
- Accelerated numerical computing (AI for Science)
- Quantum computing assistance
JP: 科学研究機関では、GPUクラスタとAIモデルを組み合わせたシミュレーション×推論融合も進展中。
EN: Research institutions are advancing simulation-inference fusion by combining GPU clusters with AI models.
5.5 今後の成長ドライバ
Future Growth Drivers
- 5G/6G adoption enabling real-time AI
- Diversification of smart devices (home, agriculture, infrastructure, space)
- Demand for lightweight AI chips for LLM edge deployment
- AI + robotics integration (warehousing, construction, caregiving, etc.)
✅ 本章のまとめ / Chapter Summary
- JP: AI半導体は、クラウドからモバイル、車載、製造、医療、研究まで応用範囲を急拡大している。
EN: AI semiconductors are rapidly expanding from cloud and mobile to automotive, manufacturing, healthcare, and research. - JP: 用途ごとに要件が異なり、アーキテクチャ設計も差別化される。
EN: Requirements differ by application, driving architectural differentiation. - JP: 今後は「どこで・どう使うか？」が設計の鍵になる。
EN: The key to design will be where and how AI is deployed.
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