私は半導体業界で 25 年以上働いてきました。 私たちが AI の課題に挑戦できると確信している理由はここにあります

私たちは、地球上のすべての人々のあらゆる活動において人工知能 (AI) が役割を果たす未来に向かっています。 その規模は信じられないほどエキサイティングですが、膨大なコンピューティング需要からセキュリティやプライバシーの懸念まで、困難な課題が待ち受けています。 これらを解決するには、1 つの事実を理解する必要があります。それは、大規模な AI への道が私たちの日常のデバイスを経由しているということです。

過去数十年にわたって、私たちのラップトップ、電話、その他のデバイスは、革新的なテクノロジが人々に信頼され依存されるツールとなる場所でした。 それは再び起ころうとしていますが、これまで以上に大きな影響を及ぼします。AI はこれらのエクスペリエンスを根本的な方法で変革、再形成、再構築します。

クラウド中心の AI は優れており、今後も定着し続けますが、遅延、セキュリティ、コストに関する制限に直面しています。 ローカルで実行される AI は、3 つの領域すべてに対応できます。 私たちがすでに使用しているアプリケーションに AI を導入し、それらはすべて常に利用できるデバイスに組み込まれています。

ただし、AI アプリケーションが成長するにつれて、PC、電話、デバイスが AI 対応であることを確認する必要があります。 これは、複雑な AI ワークロードを実行するために従来のコンピューティング エンジン (中央演算処理装置 (CPU) やグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)) を設計することと、ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) のような新しい専用の AI エンジンを作成することを意味します。 私たちの業界は、より優れた AI ハードウェアがより優れた AI ソフトウェアを生み出し、さらにより優れた AI ハードウェアを生み出すという、数年にわたるフィードバック ループの始まりにすぎません。

これは大規模な AI の未来であり、次へのロードマップも提供します。 半導体業界での 30 年近くの経験から、この種の変化がどのように展開するか、そしてこの瞬間をどのように最大限に活用できるかについて、3 つの不変の真実が見えてきました。

意味のあるイノベーションは、人々の日常のニーズから始まります。 2000 年代の Wi-Fi の台頭、2010 年代のビデオ会議の爆発的普及、あるいは最近のハイブリッド ワークへの移行について考えてみましょう。 いずれの場合も、業界はテクノロジーを人々の生活にどのように最適に適合させるかを考え出す必要がありました。 有用なアプリケーションは導入を促進し、新しいテクノロジーが不可欠になるまでさらなる進歩をもたらします。

私たちはすでに、PC 上で AI のこのプロセスを開始しています。 Microsoft は、Windows を使用する 14 億人のコラボレーション エクスペリエンスに AI を組み込んでいます。 しかし近い将来、AI は数百のアプリケーションに統合され、最終的には私たちがまだ気づいていない数千のアプリケーションに統合されるでしょう。 これにより、既存のエクスペリエンスが強化されるだけでなく、仕事、創造性、コラボレーションなど、私たちが行うすべてのことが向上します。

より良い結果をもたらすためには、課題について率直に話し合う必要があります。 それが、顧客のニーズに全体的に対応する適切なソリューションを見つける唯一の方法です。 AI にとって、2 つの主要な障壁はパフォーマンスとセキュリティです。 GPT-3 は GPT-2 よりも桁違いに大きく、パラメーター数が 15 億から 1,750 億に増加していることを考慮してください。 ここで、このような種類のコンピューティング需要がすべてのアプリケーションにわたって増大し、多くの場合同時に実行されることを想像してください。 AI 用に構築されたチップだけが、これらのエクスペリエンスを高速、スムーズ、電力効率よく実現できます。

これは、ここ数十年で半導体業界にとって最も影響力のある転換点の 1 つです。 私たちはハードウェアの設計を進化させ、プラットフォームのパワーとパフォーマンスの適切なバランスを保ちながら、はるかに低い電力で AI 機能を提供する新しい統合 AI アクセラレーター エンジンを作成する必要があります。 同時に、AI を介して実行されるデータと知的財産を保護するためのハードウェア ベースのセキュリティも必要になります。

世界を変えるテクノロジーを生み出すには、オープンなエコシステムが必要です。 私たちは、新しいイノベーションはメーカーや開発者の手に渡されることで真に実現することを知っています。 良い例はゲームです。 強力な CPU と GPU を搭載したゲーミング ラップトップは集中的なコンピューティングをもたらし、ゲーム開発者はそれを使用して没入型のビジュアルを作成し、ゲームプレイに参加します。 それはすべて、共通の目標を達成するための共同プロセスの一部です。