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はてなキーワード: Armとは
日本でエッジ向けでCNNのAIチップを作っている所はあるけど、小規模なので参入する企業が多い。
全く使われないということはないのだろうけど、スケールするって感じじゃない。
一方中国はというと、元NVIDIA、元AMD、元Armといった米国で働いていた人達が中国に帰国して作っている。
1、2人では、仕様が大きいので何も出来ないのだろうけど、何十人も居るとなると別なのだろう。
米国企業内でまだ働いている中国由来の人達が、どれくらいそういう人達とやり取りしているかは知らない。
漏らすといった事はなくても、表でも手厚くサポートするといったことは出来るのだと思う。
日本の半導体、チップは自動車向けばかりで、サーバー、スマホ向け作っていなかったし、
ソフトのように論文やコードが公になるということもなく、大学の研究室も金も人も経験も無くて小規模のしか出来てない。
NVDAのベラルービンが出てきたけど、これって、ARM以外のCPUメーカーについては終わりの始まりな気がする。
エージェントAIでCPUも売れるかも?という意見があったけど、ARMベースのベラCPUの性能がいいわけで、amdやIntelが入る隙が無いように思う。
ARMは一時的はオワコン説があった。RISC-Vがあるから組込でももういらなくね？ DCでもARMじゃなくてもx86/x64系でよくね？ ARMデスクトップとか誰が使うの? みたいなのがあったけど、ベラCPUにより、ゲームのルールがまた変わったように思う。
もちろん、デスクトップではx86/x64は優勢だが、一番儲かるデータセンター案件をNVDAに持って行かれるわけで、先行きは暗そう。
それにwindowsって下位互換性は結構ちゃんとしているから普通に動くよ。
確認のために、2005年にダウンロードしたフリゲをNASから引っ張り出してきて、win11で動かしたけど、ふつーに動いたよ。
完全仮想化はCPUは関係ない。アーキテクチャ越えすらできる。たとえばx64でarmを動かしたり。
もちろん、外部IOが必要な機材があれば話は別だ。たとえば古いCNCを動かすためにプリンターポートが必要とか。
さすがにそういうのは完全仮想化でも動かない。
ただ、ゲームってそういうのに依存していないので、普通にVMを作ればちゃんと動くよ。
NVDAは最新GPUで、ARM派生CPUをバンドルするんか。
これまでのストーリーは、CPUはあまり影響しないから、わざわざARMでやるぐらいなら、IntelやAMDのを使えばいいじゃんが続くと思っていたよ。
また、オープンなRISC-Vもあるから、ARMはもういらない子だと思っていた。
だから、去年の秋ぐらいにARMを損切りしたんだけど、俺様の予想は間違っていたようだ。
ARMが使われるなら親会社のソフトバンクの利益にもなるわけで、それはそれでいいかと思った。
CPUとGPUを一体化することで、より高速な動作ができるはずなので、正しい方向にGPUは進んでいると思う。
今まではCPUが王様で、マザーボードが部品を接合していたけど、これからはGPUが王様でその上にCPUが載っている構成になるという未来は考えていた。
本ドキュメントは、外部の観察者による戦略的視点からの提言案であり、事実認定や人物評価ではなく、「もしこういう前提なら、このような戦略もあり得る」という仮説的な提案です。
2. 大規模言語モデルや生成 AI 技術は、急速にコモディティ化しつつある。
- 単価の下落
- 競合の増加
- API / SDK / オーケストレーション
などを含めた **ソリューション／プラットフォーム** を提供し得る立場にある。
自前で大規模データセンターを保有・拡張する戦略には、以下のリスクが存在する：
- 認定 DC は「OpenAI 対応インフラ」として市場にアピールできる
3. **DC 側は CAPEX・OPEX・運用リスクを負担**
- OpenAI：
- ライセンス料
- 利用料のレベニューシェア
このモデルは、コンビニエンスストアやクラウド基盤ソフトウェア（例：VMware、ARM ライセンスモデル）に類似した **フランチャイズ／プラットフォーム戦略** に近い。
など「差別化要因」に集中投下できる。
を分散できる。
- 未到来のブレイクスルーを前提にした大規模 CAPEX は、
- 価格低下
2. **既存技術＋既存インフラをフル活用することで「時間を買う」**
- 既存 DC を活用することで、市場展開までのリードタイムを最短化できる。
を作れる。
3. **「今ある技術でどこまで世界を押さえられるか」を優先的に考える**
- 未来の理想状態より、現在の配備速度・採用件数・開発者エコシステムの拡大を KPI に置く。
1. **ビジョンと所有欲の分離**
- インフラ所有
- 資産規模
を混同しない。
- 自社が全てを所有するモデルではなく、
- 世界中のプレイヤーに役割を与えるプラットフォーム構造の方が実現しやすい。
- DC 事業者・クラウドベンダー・エンタープライズ企業が、
- 「OpenAI と組む方が得だ」と明確に感じる収益構造・責任分担を設計する。
- 握るべきは、
- 安全性と信頼
- ブランドと標準
- 手放してよい（外部に任せる）ものは、
- 建物
- ラック
- 電力インフラ
- 日々の運用
- CAPEX 回収の難しさ
を考えると、必ずしも最適とは限らない。
- OpenAI が「AI プラットフォーム」「AI フランチャイズの本部」として振る舞い、
- スピード
- 支配力
のすべてにおいて合理性が高い。
- 戦略構造と資本効率、時間軸の観点からの一つの選択肢として提示するものである。
以上。
1.4ナノを目指すのは結構で、まぁそりゃ頑張ってトライアンドエラーやってりゃいつかは稼働し生産にこぎつけるだろうが
量産開始したころには他社はその先に行ってる。
それでは商売にならないんです。
１８ヶ月程度で次のプロセスルールが稼働し始める、稼ぎの本丸はそちらに移る。
半導体価格は月次（年次ではない）３％下がる。DRAMはもっとエグい。
１個一万円の半導体が翌月には９７００円になり、１年後には７０００円になってる。
３年後だと３５００円。そういう世界。
１個１万円をどれだけ長く維持できるかが勝負になる。この期間で一気に稼ぐ。
半導体産業の面白いのは、では世代交代したら古い設備は用無しか？
現代のデジタル機器には無数の半導体が組み込まれており全てが最先端である必要はない。
例えば、ルーターだったり、制御装置だったり。ASICだったり。
話が逸れるが、この仕組みに気がついたのがスティーブ・ジョブズ。
iPhoneが登場するまで携帯電話向けのSoCは２，３世代古い設備で製造されていた。
サーバーやパソコン向け最先端プロセスルールの半導体工場が稼ぎ終わった後の設備で組み込み用SoCが作られており、
携帯電話もそれらが使われていた。
ジョブズのアイデアは「最先端で作れば携帯の性能一気に上るじゃん」
もちろんOSやコンパイラ、ライブラリ群の整備も大きいのだけど、この半導体チートが「iPhone=高性能」の印象を作った。
だから歩留まりも収率も良い。ウェハー単価は高いけど採算は取れる、ジョブズはこれに気がついた。
Android勢がこれに追いつく（最先端プラントで泥用ARMが製造される）のに５年かかった。
ラピダスに話に戻るが、２ナノ。1.4ナノを作るのはそれほど難しくはない。試作品なら。
しかし大規模装置産業の半導体工場は試作と量産技術はまったく別物。
試作品ができたら量産はあと一歩、にはならない。別物。
例えば、一昔前話題になったフッ化水素、１２ナインとか、日本が強いよね。
半導体を作るには大量に使う。
試作品、ラボレベルでメーカーから届いた試験管の少量を扱うのと、
ローリーで輸送され（ここでも汚れる）、プラント内に備蓄され（ここでも汚れる）、配管が適切に設計され、制御され、製造装置に供給されるラインが構築され、その配管で送液され（ここでも汚れる）、半導体が洗浄され（ここでも汚れる）、使用済み廃液が確実に回収する仕組みが構築されており。。。
書けば簡単なようでめちゃくちゃ難しい。別次元の技術やノウハウがある。
そしてTSMCの強みはこれらの製造インフラを高レベルで高速に構築し改善できる、それらの人材も揃ってる、育ってる。
つまりプラント立ち上げが早く競合他社が追いつく前に１個１万円で売り切ってしまう。
競合他社が追いついたときには７０００円になってる。
TSMCは１万円で売り切って爆益を出し、それを原資に次のプラントを立ち上げる。
1.4ナノだろうが３年後には１個３５００円にしかならんのです。
TSMCは戦略的に旧世代の価格を下げてくるのでさらに出遅れ他社の利益率は下がる。
一日でも、一ヶ月でも早くプラント稼働させるのが利益の源泉なのだが、日本企業、しか国策官営企業にそんなもん不可能なのです。
んなもんラピダスの中の人だって百も承知だろう、でも頑張ってる、頑張ってるフリ、宣伝。
ちなみにJASM（TSMC）熊本ですら22nmしか作っていない。
台湾の経済安全保障のため最先端を避けたという説明だけど、ウソです。
作れないの。
天下のTSMCプラント立ち上げ部隊ですら、異国の地でサプライヤー全て巻き込んで最先端プロセスを稼働させる事はできない。
彼らは新工場の設計、プロジェクトマネジメント、立ち上げ、安定量産、これらの業務にそれぞれ精鋭の専属部隊がいる。
実際、JASM熊本も公式な量産開始から一年経ってもフル稼働はしていない。アメリカで大トラブルを起こしているのも御存知の通り。
量産って難しいんです。簡単じゃないんです。小さな外的要因一つで製造は止まる。
だが、あれを“次世代機”なんて呼ぶのは、あまりにもおこがましい。
あんなの、十年前の設計思想をツギハギした「老朽アーキテクチャのゾンビ」だよ。
エンジンの限界を誤魔化して“効率化”なんて言ってるのは、昭和の家電と同じ発想だ。
まるでワードやエクセルのマクロ地獄を延命し続けたWindowsの焼き直しだな。
結局、Switch2がやってることは“UIのスキンを変えただけ”。
中身はレガシーの塊。
Joy-ConをBluetoothで繋いで、またジョイコンドリフトを再発させる気か？
Cellは賛否両論あったが、“過去の互換”なんていう鎖を自ら断ち切った。
そしてフルスクラッチでマルチスレッド・ストリーミングの未来を提示した。
あれこそ「次世代機」だった。
Switch2？ あんなの“古い泥舟の塗り直し”に過ぎない。
任天堂は“過去資産を捨てない”ことを美徳だと思っているらしい。
AIが使用履歴を解析し、視線追跡と入力予測でゼロレイテンシを実現する――
それが本当の意味での“快適性”だ。
なのにSwitch2のUI？
「スペックじゃない、遊びだ」
――聞き飽きた言葉だ。
Switch2がやってるのは、“過去の懐古”と“子供向けマーケティング”の繰り返し。
21世紀のエンタメを自称するなら、まずOSを捨てろ。GUIを再設計しろ。
Switch2は“過去の遺物”を温め直しただけの奇形化デバイス。
十年後には、PS3が示した理念の方がずっと前衛的だったと気づくだろう。
この国のメーカーが「レガシー互換」という鎖を断ち切れない限り、
Switch2？
AIにとっては、Pythonのような中間表現を生成させる方が得意であると考えられます。
中間表現（Pythonなど）: 人間が理解しやすいように設計されており、抽象度が高いです。AIは、より少ないトークンで複雑なロジックを表現でき、学習データも豊富にあるため、意味的な整合性やロジックの正確性を保ちやすいです。
機械語: 抽象度が非常に低い（CPUの命令レベル）です。特定のCPUアーキテクチャに依存し、メモリ管理やレジスタ割り当てといった低レベルの詳細をすべて正しく処理する必要があります。これはAIにとって学習が複雑で、小さなミスがプログラム全体の破損につながりやすくなります。
中間表現: 比較的長いコンテキストを保持しやすく、デバッグやエラーの特定も高レベルで行えます。
機械語: 必要な命令数が多くなりがちで、AIが長大なバイナリシーケンスを生成する際に、コンテキストウィンドウ内に必要な情報すべてを保持しきることが難しくなる可能性があります。また、中間表現と比べて意味的な構造が薄いため、AIがバグのないコードを生成するのが格段に困難になります。
中間表現: Pythonのような高級言語は、特定のハードウェアに依存しないため、移植性が高いです。
機械語: 特定のアーキテクチャ（例: x86, ARM）に完全に依存するため、AIが異なる環境向けにコードを生成する場合、それぞれのアーキテクチャごとに学習と生成を行う必要があり、汎用性が低くなります。
現在のAI（特に大規模言語モデル）の能力は、人間が扱う高レベルの抽象的な概念やロジックの理解に優れているため、その能力を最大限に活かせる中間表現の生成の方が得意です。
機械語の生成は、極めて精密で低レベルな制御が要求されるため、AIにとってはるかに難易度が高いタスクとなります。
AIが中間表現を生成した場合でも、その後の処理（コンパイルやJITコンパイル）によって最適化され、最終的な機械語が生成されます。
これは従来のコンパイラ設計と同じアプローチであり、AIは「何をすべきか」という高レベルの指示に集中し、コンパイラが「どのように効率的に実行するか」という低レベルの処理を担当する、役割分担の面でも合理的です。
世紀末国家日本！世紀末国家日本日本！けっこういらついてるんだぞ
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