AIチップ設計

Nvidiaの35億ドルのMediaTek投資は、カスタムAIチップとNVLinkを組み合わせるもので、Big Techのシリコンを自社のデータセンター・エコシステム内にとどめる戦略を示している。

OpenAIは、JalapeñoチップがモデルをまたいでAI推論速度と電力効率を改善すると述べていますが、結果はまだ導入前のベンダー報告にとどまります。

OpenAIは、速度と効率でNvidiaシステムを上回るJalapeñoの推論ベンチマークを公開したが、限定的な展開とベンダー提供データがその主張を和らげている。

AMDはカナダのスタートアップTaalasを買収し、モデル特化型の推論シリコンをアクセラレータのロードマップに加えて、GPUと並ぶ高速なAIサービングを狙う。

Nvidiaは、CadenceとSynopsysのツールを使うチップ設計ワークフローでVera CPUを展開し、検証とテープアウト作業の高速化を目指していると述べた。

CadenceはAuraStackを発表し、AIエージェントをPCB設計と先端パッケージングに導入。中核のチップ業務を超えて自動化を広げる。

Cognichipは、チップを自律的に設計するAIを開発するために6,000万ドルの資金を確保し、開発コストを75％削減し、期間を半分に短縮することを目指しています。