AIがAIチップを設計する時代が始まった

通常なら人間のエンジニアが1年以上かけて行うチップ設計を、6時間で完了する。そんな技術を開発した2人の女性研究者が、今度は世界中の半導体メーカーを顧客にしようとしている。

Anna GoldieとAzalia Mirhoseini。この2人の名前は、AI業界では知らない人はいない。Google Brainで共に働き、Anthropicの初期メンバーとして活躍した彼女たちが、わずか4ヶ月前に創業したRicursive Intelligenceが、先月3億ドル（約450億円）のシリーズAラウンドを40億ドル（約6000億円）の評価額で調達したのだ。

人間が1年、AIなら6時間

「チップはAIの燃料です」とGoldie CEOは語る。現在のコンピューターチップには、数百万から数十億の論理ゲートが組み込まれている。これらの微細な部品を最適な配置で設計するには、人間の設計者が1年以上を要するのが常識だった。

彼女たちがGoogleで開発したAlpha Chipは、この常識を覆した。AIエージェントが設計を評価し、その結果をもとに深層ニューラルネットワークのパラメータを更新することで、数千回の設計を通じて学習する。結果として、6時間で高品質なレイアウトを生成できるようになったのだ。

しかも、学習するほど速くなる。GoogleのTensor Processing Unit 3世代の設計に実際に使用され、その有効性は証明済みだ。

NVIDIAも投資する理由

興味深いのは、Ricursiveのビジネスモデルだ。多くのAIチップスタートアップがNVIDIAの競合を目指す中、彼女たちは全く異なるアプローチを取っている。チップそのものではなく、チップを設計するAIツールを作っているのだ。

そのため、NVIDIA、AMD、Intelといった既存のチップメーカーすべてが潜在顧客となる。実際、NVIDIAは投資家として参加している。「カスタムチップでも従来のチップでも、あらゆる種類のチップを自動化された方法で非常に高速に構築できるようにしたい」とMirhoseini CTOは説明する。

Ricursiveのプラットフォームは、さらに野心的だ。異なるチップ間で学習を共有し、設計するたびにすべての次のチップに対してより良い設計者になる。大規模言語モデルも活用し、部品配置から設計検証まで全工程をカバーする予定だ。

日本企業への影響

日本の半導体産業にとって、この技術は大きな意味を持つ。ソニーのイメージセンサー、任天堂のゲーム機用チップ、トヨタの自動運転向け半導体など、カスタムチップを必要とする日本企業は多い。

従来なら海外の大手設計会社に依存していた部分を、AIツールによって内製化できる可能性がある。設計期間の大幅短縮は、製品開発サイクルの高速化につながり、日本企業の競争力向上に寄与するかもしれない。

一方で、設計業務の自動化は、日本の半導体設計エンジニアの雇用にも影響を与える可能性がある。ただし、Goldie氏は「より効率的なチップを設計できれば、AIの成長が世界のリソースを消費しすぎることなく進められる」と、技術の社会的意義を強調する。

AGIへの道筋

最終的に、Ricursiveが目指すのは「AIがAIチップを設計する」世界だ。つまり、AIが自分自身のコンピューター脳を設計することになる。「チップ設計プロセスの長さが、AIの進歩速度を制約している」とMirhoseini氏は指摘する。

彼女たちのプラットフォームが成功すれば、モデルとそれを動かすチップの「高速な共進化」が可能になり、AIがより速く賢くなれるという。これは人工汎用知能（AGI）達成への重要な一歩となる可能性がある。

創業からわずか4ヶ月で40億ドルの評価額を獲得した背景には、大手チップメーカーすべてからの引き合いがあるという。開発パートナーも選び放題の状況だ。