2026年4月13日、日本IBMはNEDOの公募事業に採択され、脳に着想を得た2nm半導体による次世代AIアクセラレータの研究開発を開始したと発表した。国内主導でAI基盤と半導体技術の高度化を同時に進める取り組みとして注目される。
脳型設計の2nm AI半導体開発
日本IBMが採択された本プロジェクトは、低遅延かつ超低消費電力を実現するAIアクセラレータの開発を目的とするものだ。同社はデータ移動を極小化する脳型アーキテクチャ（※）を採用し、効率的なAI推論処理を実現する設計に取り組む。2nmプロセス技術に加え、モジュラー型チップレットと高帯域幅メモリを統合することで、性能と電力効率の両立を狙う。
開発内容は大きく3点に分かれる。まず、AIU-RBIアクセラレータの開発により超低遅延処理を実現する。次に、コンパイラやランタイムなどを含むソフトウェア・スタックをハードウェアと協調設計し、既存のAIフレームワークとの連携を可能にする。さらに、これらを統合したリファレンス・プラットフォームを構築し、実用環境での性能や省エネルギー性を検証する計画である。
本取り組みは、クラウドやデータセンター、産業オートメーション、エッジAI、医療分野など幅広い用途を視野に入れている。加えて、日本の先端ロジック製造やパッケージング技術を活用することで、AI基盤の国産化と供給網の強化にも寄与する狙いがある。
※脳型アーキテクチャ：人間の脳の神経回路を模した計算方式。データ移動を減らし、並列処理を高効率で行うことで、低消費電力かつ高速なAI処理を実現する技術。
省電力化の利点と競争激化のリスク
AI処理の高度化に伴い、電力消費の増大は業界全体における重要な課題となりつつある。今回のような脳型設計による省電力アクセラレータは、データセンター運用コストの削減やGX推進に寄与する可能性があり、大きなメリットが期待される。特にデータ移動を抑える設計思想は、従来のGPU中心の構成に対する有力な代替となる可能性がある。
一方で、2nm世代の半導体開発は製造難易度が極めて高く、設備投資や量産体制の確立が大きな課題となる可能性がある。また、AI半導体市場は米国や中国企業が主導しており、エコシステムや標準化で後れを取れば競争力を発揮しにくくなると指摘されている。
今後は、ハードウェア単体の性能だけでなく、ソフトウェアとの統合や開発者コミュニティの形成が鍵を握ると考えられる。日本発のAIアクセラレータが実用化されれば、特定用途に最適化された「用途特化型AI基盤」として新たな市場を切り拓く可能性もあるが、その成否はグローバル連携や継続的な投資の動向に左右される可能性がある。
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