今後10年のAI（人工知能）の進化と普及促進に向けて、半導体分野の課題を解決する動きが加速している。米Apple（アップル）は技術者不足を解決するために、学生向けに半導体の教育プログラムを拡充する。EDA（電子設計自動化）ツール大手の米Cadence Design Systems（ケイデンス・デザイン・システムズ）は、大規模化・複雑化する半導体設計に対処するため、AIを導入して生産性を10～100倍にすることを狙う。
2026年2月、半導体集積回路の著名な国際会議「ISSCC 2026」では、機器メーカーや半導体大手の幹部たちが基調講演に登壇し、半導体業界の課題とその解決に向けた取り組みを紹介した。基調講演の最初に登壇したのは、台湾・聯発科技（メディアテック）副会長兼最高経営責任者（CEO）の蔡力行（リック・ツァイ）氏だ。同氏は、かつて台湾積体電路製造（TSMC）でCEOを務めた人物であり、半導体業界の重鎮として知られる。
AIの進化に追い付けない
そんなツァイ氏は、現在の半導体業界の課題を指摘しつつ、ISSCC参加者に対して研究開発に向けた指針を示した。同氏が指摘した課題は大きく2つある。1つは、半導体の集積度の進展に比べて、AIが求める演算処理性能の伸びが速く、そのギャップが広がっていることである。半導体の集積度が18～24カ月ごとに2倍になるのに対して、AIが求める演算処理性能はわずか4～5カ月で2倍になる。今後、AIの学習から推論へと主役が移行することで、この傾向はさらに強まると見ている。
もう1つの課題は、GPU（画像処理半導体）をはじめとするAI半導体や、AI半導体を搭載したデータセンターの消費電力の急増である。AI半導体の電力効率向上や、AI半導体に対する給電能力拡大などが不可欠と語った。従来のデータセンターの場合、消費するエネルギーは3～4年ごとに2倍になっていたが、AIデータセンターの場合では、1年ごとに2倍になるという。
こうした課題を踏まえた上で、今後10年、半導体業界における数値目標を示した。電力効率（1W当たりの演算処理性能）を100倍、電力供給密度を20倍など、いずれも野心的な数字である。そこで、ツァイ氏は「みなさんの貢献に期待する」と語り、聴講している半導体技術者を鼓舞した。
次のページ
ケイデンス「設計効率を100倍に」この記事は有料会員限定です
