AIの進化を支えるため、アナログチップが復権し、デジタルに比べ高速かつ省エネな処理を実現しました。北京大学のチップはNvidia GPUの1000倍速く、IBMやBlumindも開発に注力し、AIの電力消費やデータボトルネックの解決策として期待されています。

#AI #人工知能 #アナログチップ #チップ技術 #半導体 #テクノロジー #科学技術 #イノベーション #コンピューティング #機械学習 #ディープラーニング #GPU #NVIDIA #IBM #エネルギー効率 #省エネ #次世代技術 #AIハードウェア #デジタル #アナログ #RRAM #ヒューマノイド #Ameca #未来技術 #技術革新

参考記事

〇China solves 'century-old problem' with new analog chip that is 1,000 times faster than high-end Nvidia GPUs（2025年10月13日掲載）https://www.livescience.com/technology/computing/china-solves-century-old-problem-with-new-analog-chip-that-is-1-000-times-faster-than-high-end-nvidia-gpus

〇IBM Researchによるディープラーニング推論のための最新アナログAIチップ（2024年1月19日）https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/analog-ai-chip-inference/

〇超低消費電力のアナログAIチップ 小規模LLM動作用も開発中（2024年12月6日）https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2412/06/news100.html

〇2025年はAI処理専用チップが続々登場、NVIDIAの1強体制は終焉へ（2025年1月9日）https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03054/122500005/

〇AI(人工知能)×AB(人工身体)：超リアルヒューマノイドAmeca（2023年12月17日）https://note.com/kojifukuoka/n/nb3398fafc03d