ドイツに拠点を置く新興企業セムロンは、スマートフォン、イヤホン、VRヘッドセット、その他のモバイルデバイス上でAIモデルをローカルに実行するための「3Dスケール」チップを開発している。
ドレスデン工科大学工学部の卒業生であるカイ＝ウーヴェ・デマシウス氏とアロン・キルシェン氏が共同開発したセムロンのチップは、従来のプロセッサの媒体である電流ではなく、電界を用いて計算を実行します。これにより、チップの製造コストを抑えながら、より高いエネルギー効率を実現できるとキルシェン氏は主張しています。
「AIコンピューティングリソースの不足が予想されるため、そうした能力へのアクセスにビジネスモデルを依存する多くの企業が存続の危機に瀕しています。例えば、自社でモデルをトレーニングする大手スタートアップ企業がそうです」と、キルシェン氏はTechCrunchとのメールインタビューで語った。「当社の技術の独自の特徴により、他社にはない高度なAIを実行できるにもかかわらず、今日のコンシューマーエレクトロニクスデバイス向けチップの価格帯にまで到達することが可能になります。」
セムロンのチップは、デマシウス氏とキルシェン氏がセムロンを設立する4年前の2016年に最初の特許を申請した。このチップは、「メモリコンデンサ」と呼ばれるやや特殊な部品、つまりメモリ付きコンデンサを使って計算を実行する。コンピューターチップの大部分はトランジスタで作られているが、トランジスタはコンデンサとは異なりエネルギーを蓄えることはできず、単に電流を流したり止めたりする「オン/オフ」スイッチのような働きをするだけだ。
セムロンのメムキャパシタは、従来の半導体材料で作られており、化学で電荷遮蔽として知られる原理を利用して動作します。メムキャパシタは、「遮蔽層」を介して上部電極と下部電極間の電界を制御します。この遮蔽層は、AIモデルの様々な「重み」を格納できるチップのメモリによって制御されます。（重みは基本的にモデル内のノブのような役割を果たし、AIモデルがデータを学習・処理する際に、パフォーマンスを操作・微調整します。）
電界アプローチは、チップレベルでの電子の移動を最小限に抑え、エネルギー消費量と発熱量を削減します。Semronは、電界の発熱低減特性を活用し、数百層にも及ぶメモリキャパシタを1つのチップ上に配置することで、計算能力を大幅に向上させることを目指しています。
「この特性を活かして、シリコン面積を一定に保ちながら、数百倍のコンピューティングリソースを展開できるようにしています」とキルシェン氏は付け加えた。「数百個のチップを1つのパッケージに詰め込んだようなものだと想像してみてください。」
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2021年にNature Electronics誌に掲載された研究で、Semronとマックス・プランク微細構造物理学研究所の研究者らは、コンピュータービジョンモデルを3,500TOPS/Wを超えるエネルギー効率で学習させることに成功しました。これは既存の技術の35～300倍に相当します。TOPS/Wという指標はやや曖昧ですが、重要なのは、memcapacitorがAIモデルの学習におけるエネルギー消費を大幅に削減できるということです。
セムロンにとって、今はまだ創業間もない段階だ。キルシェン氏によると、同社はまだ「製品化前」の段階にあり、収益は「ごくわずか」だという。半導体スタートアップの事業拡大において最も困難なのは、大量生産と有意義な顧客基盤の獲得であることが多い。もっとも、必ずしもその順番通りではないが。
セムロンにとって事態をさらに困難にしているのは、カスタムチップベンチャー企業であるKneron、EnCharge、Tenstorrentといった企業との熾烈な競争だ。これらの企業は総額数千万ドルのベンチャーキャピタルを調達している。EnChargeはセムロンと同様に、トランジスタではなくコンデンサを用いたコンピューターチップを設計しているが、基板アーキテクチャは異なる。
しかし、セムロンは現在11人の従業員を抱え、年末までに約25人の増員を計画しており、ジョイン・キャピタル、スクエアワン、OTBベンチャーズ、オンサイト・ベンチャーズなどの投資家から資金調達に成功している。これまでに1,000万ユーロ（約1,081万ドル）を調達している。
SquareOne のパートナーである Georg Stockinger 氏は電子メールで次のように述べた。
コンピューティングリソースは21世紀の『石油』となるでしょう。インフラを大量に消費する大規模言語モデルが世界を席巻し、ムーアの法則が物理限界に達する中、コンピューティングリソースにおける巨大なボトルネックが今後の数年間を左右するでしょう。コンピューティングインフラへのアクセス不足は、企業だけでなく国家全体の生産性と競争力を著しく低下させます。Semronは、AIモデルのコンピューティングに特化した革新的な新チップを提供することで、この問題解決の鍵となるでしょう。このチップは、従来のトランジスタベースのコンピューティングパラダイムを打破し、特定のコンピューティングタスクにおけるコストとエネルギー消費を少なくとも20分の1に削減します。
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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