OpenAI、NVIDIA依存脱却へ！TSMCと進める半導体開発の全貌
OpenAIがかねてから計画していた半導体の内製化が始まりましたので、深く考察してみたいと思います。
※トップ画像はGrokの生成画像です。
オープンAIが半導体の内製化へ
オープンAIは、エヌビディアへの依存を減らすために、自社でAI向け半導体の開発を進めています。関係者によると、第一世代のチップ設計を今後数カ月以内に確定し、その設計データを台湾積体電路製造（TSMC）に送る予定です。目標は、2026年にTSMCでの大量生産を実現することです。
この計画により、オープンAIは他の半導体メーカーとの交渉力を強化し、供給の安定化を図ることを目指しています。特に、エヌビディアのチップは供給不足が続いているため、自社での開発・生産が競争力の強化につながると考えられます。
内製化する半導体はGPU
このチップはGPU（Graphics Processing Unit）として設計されています。オープンAIは、エヌビディアのGPUへの依存を減らすため、自社でGPUを開発し、TSMCの先進的な3ナノメートルプロセス技術を用いて製造する予定です。
この自社製GPUは、主にAIモデルのトレーニングと推論を効率的に行うことを目的としており、高帯域幅メモリ（HBM）を備え、エヌビディアのアーキテクチャと類似した設計が採用されています。
したがって、オープンAIの内製化チップは、AIアクセラレータの一種であり、具体的にはGPUとして機能します。この取り組みにより、オープンAIはAIモデルの性能向上や効率化を図り、エヌビディアへの依存を減らすことを目指しています。
開発の進捗と技術的な特徴
オープンAIの半導体開発チームは、元グーグルのエンジニアであるリチャード・ホー氏が率いており、約40人のメンバーが携わっています。また、米国の半導体メーカーであるブロードコムとも協力し、最初の内製半導体の開発を進めています。
このチップは、主にAIモデルのトレーニングに焦点を当てた設計となっており、TSMCの先進的な3ナノメートルプロセス技術を用いる予定です。また、高帯域幅メモリ（HBM）を備え、エヌビディアのGPUと同様のアーキテクチャを採用することで、高性能な処理が可能になります。
CUDAへの依存脱却とTritonの開発
オープンAIは、エヌビディアのCUDAに依存しないための取り組みも進めています。その一環として、独自のGPUプログラミング言語「Triton」を開発しました。Tritonは、ディープラーニング向けの計算を効率的に並列化し、GPUリソースを最大限活用できるよう設計されています。
このように、オープンAIはハードウェアとソフトウェアの両面で独自技術を開発し、他社への依存を減らす戦略を採っています。
台湾リスクと半導体供給の懸念
オープンAIの半導体開発はTSMCに依存していますが、台湾を取り巻く地政学的リスクが懸念されています。特に、トランプ前大統領が台湾問題について曖昧な姿勢を取っているため、今後の米国の対応が不透明です。
もし中国が台湾を併合するような事態になれば、TSMCの生産体制が混乱し、世界中の半導体供給に大きな影響を与える可能性があります。そのため、日米欧の各国はTSMCの工場を自国内に誘致するなど、サプライチェーンの分散化を進めています。
熊本のTSMC工場での生産の可能性
台湾リスクを考慮すると、オープンAIのチップをTSMCの熊本工場で生産する案も考えられます。しかし、現在の熊本工場は22/28nmや12/16nmといったプロセス技術に対応しているものの、最先端の3nmプロセスには対応していません。したがって、現状では熊本工場での製造は難しいと言えます。
ただし、将来的に熊本工場がより先進的なプロセス技術に対応するようになれば、オープンAIのチップを日本で生産する可能性も出てくるでしょう。
台湾の独立と半導体産業の安定化
台湾が独立すれば、半導体産業の安定にもつながるかもしれません。しかし、台湾の世論調査では、独立を支持する人もいる一方で、現状維持を望む人も多く、独立の実現には多くの課題が残されています。また、中国との関係や国際社会の対応も重要な要素となります。
このように、オープンAIの半導体開発は、技術的な課題だけでなく、地政学的リスクにも大きく影響される状況にあります。今後の動向を注視しながら、半導体産業の未来について考えていく必要があるでしょう。