[AIエコシステムを探る] AIバリューチェーンを通してAIエコシステムを理解する

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医薬品開発パイプラインの加速から自動運転車の性能向上、金融セキュリティの強化に至るまで、AIは様々な業界でパラダイムシフトを推進しています。AIは仕事、教育、家庭生活、旅行など、日常生活を急速に変革しており、この変化するエコシステムを理解することはAI時代を生き抜く上で不可欠です。SK hynix Newsroomは、この課題に光を当てるため、新シリーズ「AIエコシステムを探る」を開始します。

AIエコシステム

AIは1950年代に初めて広く導入された概念ですが、その後数十年にわたり発展に苦戦しました。先駆的な科学者たちの尽力にもかかわらず、AI分野は「AIの冬」と呼ばれる停滞期を経験しました。これは、不十分なコンピューティングインフラ、未発達な論理フレームワーク、そしてデータ不足が原因でした。しかし、1990年代に機械学習1が再び脚光を浴び、AI分野は大きく進歩しました。

1機械学習：システムがオンラインリソースを含むデータから直接、パターンやルールを自律的に発見・学習できるようにするAIのサブセット。

2006年、「AIのゴッドファーザー」と称されるジェフリー・ヒントンは、人工ニューラルネットワークをより効果的に学習させる理論を提唱しました。彼の研究はディープラーニング2への関心を再び呼び起こし、ディープラーニングは後にAIを定義づけるアルゴリズムとなりました。2010年代には、人間の脳のように超並列計算を実行できるグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の登場が転換点となりました。ネットワーク・インフラの進歩に伴うデータの爆発的な増加と相まって、この発展はAIの学習と開発の促進剤となりました。長年にわたる技術革新を経て、AIは2020年代までに生成AI3（GenAI）へと進化しました。大規模言語モデル4（LLM）などの高度なアーキテクチャを基盤とするこの新たなAIの波は、成長を続けるエコシステムへと拡大し、かつてない規模で産業と人間の相互作用を変革しています。

2 ディープラーニング：多層ニューラルネットワークを用いて膨大な量のデータを処理し学習することで人間の脳を模倣する、AIのフラッグシップアルゴリズム。
3 生成AI（GenAI）：学習データ内のパターンに基づいて、新しいオリジナルコンテンツを生成できるAIモデルの一種。
4 大規模言語モデル（LLM）：膨大なデータセットと高度なアーキテクチャを活用して人間のようなテキスト、画像、その他のコンテンツを作成することで生成AIを強化し、コミュニケーションと創造性に革命をもたらすAIモデル。

AIの進化と拡大に関するこうした議論の中で、中心的な問いが浮かび上がります。それは、「AIエコシステムとは何か？」です。広義には、「AIエコシステム」という用語は、AIの開発と応用からインフラ、政策、規制に至るまで、AIのあらゆる段階に関与する企業、政府、教育機関、そしてユーザーのネットワークによって形成される産業構造と社会構造を指します。このAIエコシステムに対する見方は、国、業界、技術、または利害関係者の視点によって異なる場合があります。このシリーズでは、AIバリューチェーンという視点からAIエコシステムを包括的に捉え、各層がどのようにその進化に貢献しているかを検証します。

AIエコシステムの5つの領域

AIエコシステムは、大きく分けて5つの領域に分類できます。

AIの産業応用：様々な業界におけるAIの導入。

AIモデルとプラットフォーム：AI駆動型産業用アプリケーションの開発と展開を可能にするシステム。

AIインフラストラクチャ：AIモデルの運用を支える基盤技術。

AIアクセラレータ：高性能AIタスクに必要なコアコンピューティングパワーを提供するハードウェア。

AIコンピューティングインフラストラクチャ：複雑なAI演算を可能にする高度なコンピューティングフレームワーク。

これらの中で、AIコンピューティングインフラストラクチャは、AIエコシステム全体の基盤であり、出発点でもあります。世界クラスのAIメモリソリューションの開発・提供におけるグローバルリーダーであるSK hynixは、このAIコンピューティングインフラストラクチャの発展と、より広範なAIエコシステムの成長促進において極めて重要な役割を果たしています。

1. AIの産業応用

AIは、製造業、小売業、金融、ヘルスケア、公共部門といった分野における特定のニーズに対応するために、AI技術をカスタマイズして適用することで、業界を横断的に拡大しています。従来は人による監視と長時間労働を必要としていたタスクが、今ではAIによってより迅速かつ効率的に処理され、生産性と効果を飛躍的に向上させています。例えば、製造業ではデジタルツイン5を用いて工場のオペレーションをリアルタイムでシミュレーションしています。これにより、問題を事前に予測・対処し、AIベースの生産自動化、品質管理、メンテナンスを通じて製造効率を最大化することが可能になります。Microsoft、Google、Salesforce、Palantir、Oracleといった多くのテクノロジー企業が、業界に特化したAIソリューションを提供しています。例えば、MicrosoftはBMWグループに、Microsoft Azureクラウドコンピューティングプラットフォームを活用したデータ配信ソリューションを提供しました。このソリューションとIoT（モノのインターネット）技術を活用することで、BMWグループはデータ配信効率を10倍向上させ、新車開発の効率を大幅に向上させました。

5デジタルツイン：現実世界の物体やシステムを仮想空間に再現したデジタルレプリカモデル。これにより、環境のリアルタイムデータ収集と分析が可能になり、予測と運用の最適化を支援します。

2. AIモデルとプラットフォーム

AIの産業応用は、現在広く利用されているGenAIやLLMなどのAIモデルとプラットフォームによって実現されています。GenAIは、ユーザーの指示に応じてテキスト、画像、動画などのコンテンツを生成します。一方、LLMは膨大なデータセットで学習された高度な言語モデルであり、テキスト生成、要約、翻訳などのタスクを可能にすることで、これらのGenAI機能の多くを支えています。注目すべきAIモデルの例としては、OpenAIのChatGPT、Google DeepMindのGemini、MetaのLlama、AnthropicのClaudeなどが挙げられます。AIモデルとプラットフォームは、産業応用の基盤であると同時にイノベーションの触媒としても機能するため、その継続的な進化は今後も重要であり続けるでしょう。

3. AIインフラストラクチャ

AIモデルとプラットフォームは、大量のデータに基づいて複雑な計算タスクを実行する必要があります。例えば、OpenAIのGPT-4モデルは、1兆を超えるパラメータを持つと推定されています。膨大な量のデータを迅速に処理するには、膨大なインフラストラクチャネットワークが必要です。

AIインフラストラクチャには、AIコンピューティングとAIモデルの運用に必要なデータセンター、クラウドサービス、ネットワーク、ホスティング環境、ソフトウェア、API6が含まれます。主要なプロバイダーには、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloudなどが挙げられます。急増する電力消費という課題に対処しながら、安全で効率的なデータストレージを確保するには、持続可能性を実現するためにAIインフラストラクチャの継続的なイノベーションが不可欠です。

6アプリケーションプログラミングインターフェース（API）：異なるソフトウェアアプリケーションがシームレスに通信し、機能を共有できるようにするプロトコルセット。

4. AIアクセラレータ

AIインフラストラクチャの主要コンポーネントの一つがAIアクセラレータであり、特にGPUが注目されています。命令を順次処理する中央処理装置（CPU）とは異なり、GPUは並列処理に特化しています。当初はゲームのグラフィック処理用に設計されましたが、現在ではAI開発における機械学習やディープラーニングのワークロードにも適用され、AIエコシステムにおいて重要な役割を果たしています。現在、NVIDIA（H100、H200、B100、B200 Tensor Core GPU）、AMD（Instinct MI300、MI350 GPU）、Intel（Gaudi2、Gaudi3シリーズ）などが開発に携わっています。

GPUはAI開発と運用に不可欠であり、LLMの学習と推論のためのアクセラレータとして機能します。その重要性から、各社が供給確保をめぐって激しい競争を繰り広げ、世界的なGPU不足を引き起こしています。

SK hynixの業界をリードするHBMは、AIコンピューティング・インフラストラクチャの主要コンポーネントです。
5. AIコンピューティング・インフラストラクチャ

AIコンピューティング・インフラストラクチャは、GPUなどのAIアクセラレータが高性能な計算を実行するための基盤として機能します。このインフラストラクチャの中核を成すのはHBM7であり、高速な計算環境を提供することで、シームレスなAIモデルの学習と推論をサポートします。AI技術の進歩とGPUの進化に伴い、HBMは急速に成長し、AIエコシステムに不可欠な要素となっています。

7 高帯域幅メモリ（HBM）：垂直積層DRAMチップを搭載した高付加価値・高性能製品で、従来のDRAMと比較してデータ処理速度を大幅に向上させます。

SK hynixはHBM市場における世界的リーダーです。2013年に世界初のHBM製品を開発するという歴史的な偉業を成し遂げ、2025年3月には12層HBM4サンプルを主要顧客に初めて提供することで、新たなマイルストーンを達成しました。AI業界では「HBMなくしてAIなし」という言葉がありますが、今日、HBMはAIエコシステムを前進させる重要な原動力となっています。

協業と競争によるイノベーションの促進

上記のように、AIエコシステムは、AIの産業応用、AIモデルとプラットフォーム、AIインフラ、AIアクセラレータ、AIコンピューティングインフラに至るまで、直線的な進化を遂げています。同時に、このエコシステムは、多くのテクノロジー企業が複数の領域で事業を展開する、重なり合うバリューチェーンを通じて相互につながっています。 AIの複雑さと規模の大きさから、単一の組織や技術だけではエコシステムを維持することは不可能であるため、これらの企業は連携していく必要があります。この広大なエコシステムを維持し、成長させるには、連携と連携が不可欠です。

連携は不可欠ですが、AI分野における競争と技術競争は依然として注目を集めています。AI技術が急速に発展し、関連市場がかつてない成長を遂げる中、世界中の政府やテクノロジー企業はAIへの投資と、その応用を通じたイノベーションの推進に競い合っています。2025年8月、韓国政府は世界トップ3のAI大国となることを目指し、100兆ウォン（720億米ドル）規模の投資計画を発表しました。こうした動きの中、SK hynixのようなAIリーダー企業の技術と戦略は、AI業界のエコシステム全体を大きく形作っていくでしょう。

次回の記事では、AIエコシステムにおけるSK hynixの役割とリーダーシップについて考察します。

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