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テクノロジー主導の現代社会において、AIは産業を変革しています。スマートフォン、PC、自動車のいずれに関しても、エッジデバイスでのAIワークロードにおいて、メモリとストレージが果たす重要な役割を理解することが不可欠です。マイクロンテクノロジーでは、GPUやTensorコア、NPUのようなコンピューティング性能がAIに不可欠である一方で、AIワークロードの多くはコンピューティングリソースが限界に達する前にメモリの制約に直面することを認識しています。業界をリードするマイクロンのメモリとストレージソリューションは、パフォーマンス、効率性、信頼性を確保し、こうしたエッジにおける非常に厳しいデータ要件に応えられるよう設計されています。
エッジデバイスにおけるAIワークロードの増大は、メモリやストレージメーカーにとって大きなチャンスです。ガートナーによると、2025年の生成AI対応エッジデバイスハードウェアに対する支出は、前年から99.5%増加し、39億ドルに達すると見込まれています。マイクロンは、DRAMおよびNANDテクノロジーの分野で世界をリードする企業として、AIエコシステムの中核を担い、この市場で優位に立つ絶好のポジションにあります。
AI PC、自律型ロボットや自動車、スマートフォンなどを含め、クラウドとエッジデバイスにおいてAIがどのように成長していくかを考えると、次の5つの重要な点を理解しておく必要があります。
1. エッジデバイスで推論が行われるようになると、効率性が向上し、AIの導入が増加
エッジデバイスでAI推論を行うことで、レイテンシーの削減、プライバシーの向上、ネットワーク接続への依存度の低下など、複数のメリットが生まれます。データをクラウドに送信せずローカルで処理することで、。エッジデバイス上でより高速かつ高い応答性を備えたAIアプリケーションが実現します。自動運転の例を挙げると、自動車はこれまでセンサーデータの処理を主にクラウドサーバーに頼ってきたため、遅延が発生することがありました。現在では、エッジAIにより車載でリアルタイムにデータを処理できるようになり、クラウドからの応答を待つことなく、即座に運転判断を下すことが可能になっています。このような変化を通じて、リアルタイムでの意思決定が可能となり、ユーザーエクスペリエンスが向上するため、あらゆる産業でAIテクノロジーの導入が進むことが予想されます。コンシューマーが自分のデバイスで有益なAI体験をすれば、導入も進んでいくことでしょう。
2. クラウドがなくなることはなく、AIは分散型モデルへと向かうのが最も現実的なシナリオです。
エッジコンピューティングが注目を集める中でも、クラウドは、引き続きAIエコシステムにとって欠かせない存在です。エッジとクラウドのコンピューティングを組み合わせた分散型ハイブリッドモデルが、AIワークロードにおけるベストソリューションとして浮上しています。今後も、クラウドは大規模なデータ処理、モデルトレーニング、集中型管理を、エッジデバイスはリアルタイムの推論やローカル処理を担うでしょう。
このようなハイブリッドなアプローチでは、エッジとクラウドの両方の強みを生かし、柔軟性、効率性、スケーラビリティを提供します。また、人間が介入せずインテリジェントな判断を行う自律型のAIシステムであるエージェント型AIは、エッジとクラウド環境をシームレスに統合することで、パフォーマンスの最適化、安全性の向上、効率的なリソース配分を可能にします。簡単に言えば、AIエージェントがスマートフォンやPC、自動車などのデバイスに常駐し、AIエージェントが対応できない質問にも、より高度または専門的なAIモデルにクラウドやデータセンター経由で自動的にアクセスし、回答を得ることができます。こうして、より正確な回答がユーザーに届けられます。
つまり、エッジデバイスは今後も一部のタスクでAIデータセンターやクラウドコンピューティングを利用しますが、すべてのAI推論でクラウドを必要とすることはなくなるでしょう。
3. エッジとクラウドへのAI搭載は、データ活用における究極の課題
AIワークロードをエッジとクラウドの両方の環境で管理しようとすることは、データに関する特有の課題を伴います。データの莫大な量と多様さ、さらにリアルタイム処理の必要性も相まって、革新的なソリューションが必要となるのです。マイクロンの最先端のメモリとストレージテクノロジーは、こうした課題に対応できるよう設計されており、複雑なAIデータワークロードに求められるパフォーマンス、信頼性、効率性を実現します。
特にトレーニングや推論のフェーズにおいて、メモリのボトルネックは深刻な課題となっています こうしたクラウド上のボトルネックを高帯域幅メモリ（HBM3E）が緩和し、エッジデバイスに必要な高帯域幅と電力効率をLPDDR5Xが提供します。このようなテクノロジーにより、エッジデバイス上でも、クラウド上でも、スムーズかつ効率的なAIアプリケーションの使用が可能となります。
マイクロンは業界におけるリーダーシップとノウハウを通じて、お客様が製品を利用し、こうしたデータにまつわる課題に効果的に対応できるよう支援します。
4. エッジデバイスとクラウドにおけるメモリとストレージの重要性がこれまでにないほど増大
AIモデルの複雑化が進むほど、メモリとストレージ容量に対する要件は高まります。エッジデバイスとクラウドインフラには、パフォーマンスを損なうことなく、拡大するモデルに対応することが求められます。マイクロンのメモリとストレージソリューションは、こうした要件に応えられるよう設計されており、AIに必要とされる能力と速度を実現します。
マイクロンの製品は、業界をリードするプロセスノードを基盤としており、優れた電力効率を実現しています。最先端の1γ（1ガンマ）プロセスノードは、あらゆる競合の一歩先をゆく製品です。高帯域幅メモリ（HBM3EとHBM4）はメモリの制約を打ち破り、AIデータセンターでのAI高速化に貢献しています。AIデータセンターが最高のパフォーマンスを実現するためには、メモリとストレージの包括的な階層構造が不可欠です。これには、高密度DDR5モジュール、LPDDR5X、Micron CZ122を使用したCXLベースのメモリ拡張プール、Micron 9550 NVMe™ SSDを使用したローカルSSDデータキャッシュ、Micron 6550 IONを使用したネットワーク接続されたデータレイクが含まれます。
同様にエッジデバイスにも、専用メモリとストレージが必要です。例えば、低消費電力DRAM（LPDDR5X）。スマートフォン向けのこの製品は、その低消費電力性能と高帯域幅パフォーマンスから、AI PCや自動車アプリケーションに利用されています。ユニバーサルフラッシュストレージ（UFS 4.0）、Micron 4600 NVMe SSDのようなPCIe Gen5 SSD、4150AT集中型ストレージSSDソリューションは、エッジデバイスでもクラウドでも、AIアプリケーションがスムーズかつ効率的に動作することを可能にします。
5. データ関連の課題をすべて自力で解決する必要はありません。マイクロンにお任せください
45年以上の実績を持つマイクロンは、スマートフォンメーカー、PC相手先商標製造会社、自動車メーカーのパートナーとして信頼を得ています。マイクロンのメモリとストレージソリューションにおけるノウハウは、業界屈指のものです。私たちは、お客様のAIに関する目標の達成を全力でサポートします。AIデータに関連する極めて難しい課題を解決し、AIの進化を加速する新たな機会を追求するなら、業界に関する深い知識と革新的な製品を備えたマイクロンは理想的なパートナーです。AIの複雑な課題をともに乗り越え、インテリジェントテクノロジーをさらに発展させましょう。
AIは進化し続けており、エッジアプリケーションやエッジデバイスにおけるメモリとストレージの重要性はいくら強調してもし過ぎることはありません。スマートフォン、PC、自動車セクターの企業、産業用AIやロボティックス関連の企業がAIワークロードで成功を収めるためには、前述した要素を優先する必要があります。マイクロンは、高速かつ効率的で信頼性の高いソリューションを通じて、こうした分野で支援できます。
マイクロンのテクノロジーは、データの保存にとどまらず、データを即座に活用可能なインテリジェンスへと変える役割を果たしているのです。