Meta/東京エレクトロニクス/FPT ソフトウェアなどの共同貢献により、Aitomatic は半導体業界初のオープンソース大規模モデルをリリースし、企業の技術的自律性を「ロック」しました
2024 年初頭には、研究機関が http://Market.us 報告書は世界の半導体市場が大幅に成長すると予測している。2024年には6,731億米ドルに達し、2032年までに1兆3,000億米ドルに成長すると予想されています。
この兆レベルの市場と想像力豊かなAIは切っても切り離せない存在であることは間違いありません。技術レベルでは、通信であろうと推論であろうと、家庭用電化製品であろうと産業アプリケーションであろうと、シリコンバレーの巨大企業であろうと新興企業であろうと、産業チェーンをサポートするためにチップが必要です。 「チップメーカーは革新的なソリューションを実装します。
近年、国内外の多くのテクノロジー大手は多かれ少なかれ半導体産業に対する高い障壁を感じているが、同時にNVIDIAの市場価値は1年で1兆米ドルから3兆米ドルに急上昇しており、それが改めて証明された。技術的な堀の強さは一夜にして達成できるものではありません。それにもかかわらず、私たちは依然としてますます多くの新興企業がそれに投資しているのを目にすることができ、OpenAI、Amazon、Googleなどの巨大企業も撤退し、自社開発チップを通じてある程度の自律性を達成し、Nvidiaへの依存を削減しようとしています。 、交渉を正しく改善します。
さらに、半導体分野における研究開発の経験や財政的支援も非常に重要です。特に高度な製造プロセスがムーアの法則の限界に近づくにつれ、最適化された設計アーキテクチャ、革新的なプロセス フロー、その他の方法を通じて AI アプリケーションに対する需要の高まりにどのように対応するかが、半導体業界にとって新世代の技術的課題となっています。
しかし、このデータドリブンのイノベーションの時代では、AIは半導体業界にも「フィードバック」し始めている。技術的なボトルネックを突破するための新しいアイデアが生まれます。
最近、産業分野における AI イノベーションのリーダーである Aitomatic は、半導体プロセスと製造技術の最適化を目的として、半導体業界向けに特別に設計された世界初のオープンソース AI 大規模言語モデルである SemiKong の立ち上げを発表しました。
Aitomatic がこれまでに AI エージェント aiKO および aiVA をリリースしており、ドメイン固有の知識に基づいて、半導体、製造、HVAC、自動車などの分野で成熟したアプリケーションを実現し、複雑な問題を解決できることは注目に値します。
AI は半導体をフィードバック、Aitomatic はすでに成熟したプロジェクトを抱えている
SemiKong は、半導体分野における大規模言語モデルのデビューではありません。今年 1 月、NVIDIA は、独自の内部データに基づいてトレーニングされた、カスタマイズされた大規模言語モデル ChipNeMo をリリースしました。トレーニング前の期間に使用された内部データ トレーニング コーパスには、設計、検証、インフラストラクチャをカバーする 231 億のトークンが含まれていました。 、および関連する内部文書。そのため、モデルリリース後はその使用権が社外に公開されることはなく、社員のみが社内で使用することになっていました。
* クリックするとレポート全文が表示されます: 自分自身を回転させますか? NVIDIA、チップ設計に合わせてカスタマイズされた大型モデル ChipNeMo をリリース
オープンソースの SemiKong は、AI Alliance から強力なサポートを受けています。
Aitomatic の CEO であり SemiKong プロジェクトのリーダーである Christopher Nguyen は、AI Alliance の基本モデル重点分野の共同リーダーでもあります。 SemiKong は、競争上の秘密主義で知られる半導体業界にとって前例のないものであると同氏は述べた。企業/ツール/プロセス/設備などのレベルで独自の差別化と競争を促進する一方で、基本レベルでの研究開発結果の共有は害よりもむしろ利益をもたらします。
オープンソース環境で誕生したSemiKongは、数百の学校の強みを組み合わせたもので、AI AllianceメンバーMetaのオープンソースLlama 3モデルをベースにしており、東京エレクトロンや東京エレクトロンなどの半導体企業のAI専門知識を活用しています。半導体プロセスの精度と相関性を向上させる FPT ソフトウェア パフォーマンスと理解力が大幅に向上し、一般的なモデルを上回ります。
Aitomatic の半導体業界への進出はこれが初めてではないことは注目に値します。
Aitomatic は、aiKO と呼ばれる AI エージェントを開始しました。企業ユーザーの専門知識とデータに基づいて、専属エージェントが構築され、企業はエージェントの「完全な所有権」を持ちます。同時に、会社の内部データと関連する専門家の専門知識をトレーニングに使用するため、エージェントは会社のビジネス ロジックと実際のニーズによりよく適応できます。
具体的には、世界有数の半導体大手である東京エレクトロニクスは、Aitomatic aiKO エージェントを使用して半導体最適化 Al エージェントを作成しました。このエージェントは、学習エンジニアがスクリーニングした長いデータ テーブルを消化することにより、フォトリソグラフィーなどの複雑なプロセスにおける異常な状況に対して即座に正確な提案を提供します。過去。これにより、診断時間が 4 分の 1 に短縮され、ダウンタイムが 10% 短縮されます。
たとえば、プロセス エンジニアが 4 ナノメートルの堆積層を設計する必要がある場合、aiKO は正確な温度とエアフローのパラメーターを迅速に提案できるため、必要な実験の数が減り、結果が得られるまでの時間が短縮されます。 aiKO は、問題を分析し、原因を特定し、段階的なガイダンスを提供することで、時間のかかる試行錯誤を最小限に抑え、デバイスの機能を最適化します。
オープンソースの SemiKong であっても、企業向けにカスタマイズされた AI エージェントであっても、Aitomatic のソリューションには NVIDIA の ChipNeMo と多くの類似点があり、半導体業界の伝統的なメーカーによる AI イノベーションに新たな選択肢を提供していることを見つけるのは難しくありません。
半導体メーカーはある程度、AI産業チェーンの始まりに位置しますが、同時にそのほとんどが伝統的な製造会社であり、デジタル変革や革新的なAI技術の応用における経験やリーダーが不足しています。しかし、一般的な製造デジタル化ソリューションでは細分化された精密な半導体製造を深く理解することが困難です。企業が内部から扉を開かなければ、AIが半導体業界に参入することは困難になるだろう。
一方、Aitomatic は、半導体メーカーの設計ドキュメントやデバッグ実験データなどの貴重なリソースを使用して、企業のビジネス プロセスや実際の問題点に基づいてカスタマイズされた AI エージェントをトレーニングするため、企業のみが利用できるため、コストが大幅に削減されます。従来の半導体製造会社のデータセキュリティやその他の側面に関する懸念。公式ウェブサイトには次のように書かれています: あなたの知識、あなたの知的財産が業界の課題を解決します。
創設者クリストファー・グエン博士: オープンソースフレームワークは企業の技術的自律性を保証します
Aitomatic の半導体分野での頻繁な探求は、創業者の職歴と切り離すことができません。
同社の共同創設者兼最高経営責任者（CEO）のクリストファー・グエン博士は、40年のキャリアの中で、テクノロジー創設者として何度も起業家精神に参加し、インテルの最初のフラッシュ・メモリー・トランジスタの製造に参加し、グーグルの初代エンジニアリング・エンジニアを務めた。ディレクターは、Google Apps 開発において重要な役割を果たしています。同時に、教授として香港科技大学でコンピューター工学プログラムを共同設立しました。
おそらく、クリストファー・グエン博士は、多くのシリコンバレーの巨大企業の初期立ち上げ段階に参加し、複数の起業経験を持っているため、新しいテクノロジーの波の発展についてより深い理解を持っています。彼はかつてフォーブスに「AIの活用について考える5つのポイント」を紹介する記事を書いたことがあります。それらは、サイズ、所有権、レベル、業界、およびドメインの知識です。
*元のリンク:
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/12/12/five-considerations-when-adopting-ai-an-executives-solid-compass/
その中で同氏は、「AIモデルを所有したりレンタルしたりすることは、不動産分野で家を購入したり借りたりすることに似ている」と提案した。オープンソースに基づいた AI システムの開発は、住宅所有の利点を反映しており、これにより、企業は独自の AI システムをカスタマイズし、ドメイン固有の知識や独自の洞察をシステムに組み込むことができるようになり、組織の目標を達成する際の AI の効率が向上するだけでなく、テクノロジーの管理も強化されます。 」
さらに、「専門モデルと汎用モデルのどちらを選択するかは、経験豊富な建築家や熟練した職人を選ぶのと同じように戦略的です。精度と特定の専門知識が必要な分野では、熟練の職人と同様に、専門的な AI モデルが重要です。特定の領域に合わせて微調整され、高精度で課題に対応し、専用の専門知識により、特定の領域で優れた能力を発揮します。」
そして彼の見解は、Aitomatic の開発方針と製品にも直感的に反映されています。上記で紹介したプロフェッショナル モデルに加えて、同社は AI エージェントをオープンソース分野に拡張し、軽量のプロフェッショナル エージェント フレームワークとして、特定の分野で AI エージェントを作成するのに役立つオープンソース プロジェクト OpenSSA をリリースしました。
* プロジェクトアドレス:
https://github.com/aitomatic/openssa
クリストファー・グエン博士はこう言いました。「人工知能の独立性は産業企業にとって極めて重要であり、専門分野の専門知識が競争力の鍵となります。」オープンソースの OpenSSA を使用すると、産業界はドメイン固有の IP に対する自律性を維持し、エッジ テクノロジーにとって重要な安全で制限のない AI 導入を実現できます。
もう 1 つ: AI アライアンス
OpenSSA が開始されたとき、Aitomatic は、AI アライアンスの最初のメンバーになったことも発表しました。このAIアライアンスの豪華な顔ぶれには、インテル、AMD、IBM、メタ、オラクル、ハギングフェイス、ソニーグループ、ダートマス大学、コーネル大学、イェール大学、東京大学、Linux Foundationなど、世界50以上の機関が名を連ねている。
AI Alliance が重点を置く主な分野は次のとおりです。
* 世界規模での AI システムの責任あるスケーラブルな開発と使用のための導入ベンチマークと評価基準、ツール、その他のリソースを開発する。
* オープンベースモデル。複数のモードを備えたオープンベースモデルのエコシステムを実現します。
* AI アクセラレーション ハードウェア エコシステムの開発
* グローバルな AI スキル構築、教育、探索的研究をサポート
アライアンスの最初のメンバーとして、アライアンスがリリースした SemiKong も、今後、アライアンス内の他の半導体企業がより多くのデータを利用できるようになり、東京エレクトロニクスからの関連データを使用していることが明らかになりました。高価値 データ リソースにより、SemiKong の精度と適用範囲が確実に向上し、半導体分野における万能の AI エージェントになります。
参考文献:
1.https://www.aitomatic.com/newsroom/newsroom
2.https://mp.weixin.qq.com/s/1_2F