チップ技術と製造技術の進化により、各産業に特化した半導体設計と高度AI半導体が実現する。

今後のコンピューティングアーキテクチャ ② 【チップ技術】 ソフトウェア群から求められる ハードウェアの仕様定義 求められるコンピュー タ アーキテクチャ (SIMD, SIMT, MIMD, アレイ型、専用型など) 演算器、メモリ構成の最適化 各産業に特化した専用半導体設計 高度AGI/ASI用AI半導体 現在 10年以内 20年以内 自動運転 通信 ロボティクス IoT AI AGI ASI

AI開発・利活用における課題解決のため、ユーザーニーズを踏まえたソフトウェアとデータセンターの進化。

今後のコンピューティングアーキテクチャ ① 【ユーザー：AI開発・利活用による課題解決】 Text テキストや画像の生成 ・・・政府、防災、教育、医療、自動車、航空、電池、素材、金融、エネルギー、日用品、海運、地図、建設、国際展開・・・ 【5G通信】 移動通信（5G） 基地局 （RAN） 中継器 光ファイバー 海底ケーブル データ データ データ 分野毎のユニークかつ大量のデータを開発に利用 【ソ

生成AIとコンピューティング、半導体の推進に向けた基本的な考え方と具体的な取り組みについて説明。

今後の政策の方向性についての基本的な考え方 生成AI・コンピューティング ○生成AIの本格社会実装時代を見据え、以下に取り組む。 ・社会実装を意識した基盤モデルやアプリケーション開発の促進 ・個別企業の枠を超えたデータ収集→複数の開発者による利用→フィードバックのエコシステム形成 ・注力分野としてのフィジカルAI ・AGI（汎用人工知能）に向けたAI開発力の強化 ・海外展開促進 ○また、コンピュー

光電融合技術の開発により、CPU/GPUとメモリ間の光配線を実現し、大規模コンピューティングを目指す。

光電融合技術の開発 GI基金事業では、2nm世代省電力CPU、光トランシーバー、光インターコネクトを開発することで、パッケージ間光配線 を導入したサーバーを構築し、光ディスアグリゲーテッドコンピューティングを実証中。 ポスト5G基金事業では、広帯域化とパッケージ大型化に対応すべく、パッケージ内に光電融合デバイスも実装してチップ間も光配線をする、光チップレット実装技術を開発。また、メモリの大容量化に

光電融合による大規模計算資源の実現は、AI処理の高速化と省電力化を目指す。

光電融合による大規模計算資源の実現 現実世界を反映したデジタルツインコンピューティング、多様なAI同士の議論による複雑な問題解決サポートなど、大量のリアルタイムデータのAI処理を迅速かつ省電力で行えるコンピューティング環境が必要。 こうした計算基盤の実現には、データセンター内にも光配線を導入して通信電力を減らすと共に、計算需要に応じてリソースを柔軟に配分する技術が必要。 データセンター間の光接続に