AI 半導体: なぜ未来はあなたが思っているよりも早く到来するのか
彼らはスーパーコンピューター内で大規模なデータセットを処理して、巨大なパターン、確率、結果を理解しています。これらは、宇宙の起源を理解し、気候変動と闘い、新薬の開発を助けるのに役立ちます。彼らは車の警報の背後にあり、車線を逸脱したことを知らせ、道路上の危険について警告します。 AI 半導体は、一瞬の意思決定が重要な行動を起こす多くのマイクロモーメントで活躍する可能性があります。半導体はすでに AI によって駆動され、私たちの電子生活の要となっていますが、スーパーヒーローのような機能を私たちにもたらしてくれます。
クラウドのコンピューティングからエッジに至るまで、電子システムの未来はあなたが思っているよりも早く到来しています。 Gartner は、2023 年の AI チップ市場が 530 億ドルに達し、2027 年までに倍増すると予測しています。実際、AI 半導体はコンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、メモリ アプリケーションなどで急増しています。それらは私たちを相互に結びつけ、課題を克服し、将来の機会を探すために不可欠なツールです。
業界の技術リーダー 3 人が半導体市場の現状について語る
ジル・マランドリーノ氏とのナスダック貿易協議に関する最近のパネルディスカッションで、 SiTime社CEOのラジェシュ・バシスト氏、フトゥラム・グループ研究ディレクターのオリヴィエ・バンチャード氏、ペンシルバニア大学の電気・システム工学およびコンピュータ・情報科学教授のベンジャミン・リー氏は次のように述べた。チップ市場の将来について。議論は、CPU、GPU、FPGA、ASIC など、AI を組み込んだ多様な半導体テクノロジーだけでなく、クラウドやエッジ コンピューティングに対する AI の影響にも及びました。バシスト氏によると、私たちは半導体設計の第二黄金時代にいます。パネルディスカッションの重要なポイントは次のとおりです。
- 半導体の需要は増加しています。市場は電気自動車 (EV) に移行しており、EV 自動車には約 3,000 個のチップが搭載されているのに対し、内燃機関 (ICE) 車両には約 600 個のチップが搭載されています。半導体デバイスはより多くのものに普及しているだけでなく、内部のデバイスの数は増え続けています。
- AI コンピューティングはデータセンターからエッジまで不可欠です。AI コンピューティングにより、データセンターの電力と熱の管理が向上します。さらに、AI 半導体が PC やその他のデバイスに組み込まれるにつれて、エッジ上の AI 対応コンピューティングが増加します。
- サプライチェーンのリスクを軽減することが最優先事項です。新型コロナウイルスの調達とサプライチェーンへの影響により、世界中で新しい半導体製造拠点の継続的な建設を通じてサプライチェーンのリスクを軽減する必要性が一時的に停止しています。
- エンジニアリングの人材不足と戦うことが成功の鍵です。人材不足と戦う戦略には、初期のキャリアを育成すること、雇用の地理的分野を拡大すること、材料科学、物理学、数学などの分野でエンジニアリングを超えた人材を採用することが含まれます。
AI半導体時代における高精度タイミングの重要性
では、高精度タイミング デバイスはAI 半導体の展望にどのように適合するのでしょうか?高精度のタイミング チップがなければ、高速で時間に敏感なネットワーク、特に 5G ネットワーク、データセンターの相互接続、エッジ コンピューティングなどの要求の厳しい状況では、データ フローの管理と同期がそれほど効率的ではなくなります。 MEMS ベースの高精度タイミングは、従来のクォーツ タイミング ソリューションよりもコンパクトな形式でナノ秒レベルの精度を提供できます。具体的には、高精度タイミング チップは、今日でも広く普及している 100 年前のクォーツ テクノロジーに取って代わり、AI 主導のアプリケーションに特有のパフォーマンスと信頼性のニーズに対応します。 AI 半導体市場が拡大し続けるにつれて、高精度タイミング市場もそれに伴って拡大する傾向にあります。この新時代のデータは急速に拡大しており、さまざまなテクノロジーをまたがって移動する必要があります。正確なタイミングにより、電子システムを介してデータがより効率的、確実かつ正確に同期され、AI コンピューティングが可能になります。そして、私たちの次の超大国は AI 半導体から生まれるかもしれないので、これは重要です。
半導体市場の将来についてさらに詳しく知りたい場合は、 NASDAQ Trade Talks での Jill Malandrino との詳細な会話全文「半導体チップ市場の現状」をご覧ください。
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