Q. 次世代半導体開発（2024年）はどれくらいですか？

次世代半導体設計開発 これまで、LSTCと米Tenstorrent社の連携によるエッジAI半導体開発、トヨタ・ホンダ・日産など国内 車両メーカーを中心とした技術研究組合ASRAによる自動運転向け最先端半導体開発を実施。 2024年11月、EdgeCortix社による通信用AI半導体を採択し、次世代5G基地局の分散型ユニット（DU） の高性能化・低消費電力化に資する半導体設計プロジェクトを開始。 Preferred Networks社においては、AI用計算資源に特化したAI半導体の開発を進め、データセンターの高 効率化、省電力化を目指す。 実施 機関 LSTC （東大、産総研、Rapidus） tenstorrent エッジ向けのAI半導体 内容 （4）ソフトウェア開発基盤の構築 （2）アクセラレータチップの開発 （1）統合アーキテクチャの開発 ※Rapidus 2nmチップ （3）CPUチップの開発 ASRA 自動運転用先端SoC技術研究組合 車両メーカー：トヨタ、ホンダ、日産、スズキ、スバル、マツダ 電装部品メーカー：デンソー、Astemo、パナソニック 半導体メーカー：ルネサス、ソシオネクスト、ミライズ、 シノプシス、ケイデンス 自動運転向け最先端半導体 車種・OEMによらない 共通チップ（汎用チップ） 車種毎・OEM毎に 競争力を持たせるチップ（差別化チップ） EDGE CORTIX. 通信用AI半導体 RU 無線ユニット NIC 次世代5Gの仮想O-RAN環境に展開さ れ、生成AIアプリケーションと低消費 電力の分散型ユニットアクセレー ションの双方を同一ハードウェア上で サポートする CU集中型ユニット コアネットワーク 完全インラインDU （レイヤー1） アクセラレーション Preferred Networks 計算資源用AI半導体 （MN-core） MAB LTB Chip CPU L2B MN-Coreは構造が単純であることから 実行可能な処理は限られるが、決めら れた処理は高効率・省電力に実行可能。 AIの計算プロセスに特化させることで、 高効率化・省電力化を目指す 54