国産AIの未来を決める1.4nmNPU。

＜2026年4月11日、富士通が次世代半導体の国産化を進めるラピダスに対し、人工知能（AI）向け最先端半導体NPUの製造を委託することが明らかになった。設計から製造までを国内で完結する体制を構築し、経済安全保障の強化を図る。これに合わせ経済産業省がラピダスに対し、新たに6,315億円の補助金を交付すると発表した。

　富士通はAIの推論処理に特化した専用半導体（NPU）を新たに開発し、その製造を北海道千歳市で工場を建設中のラピダスに委託する。開発する半導体は、回路線幅が1.4ナノメートルという極めて微細な最先端品となる。既存のGPUに比べて消費電力を大幅に抑える設計を採用し、膨大な電力を消費するAIデータセンターの課題解決を狙う。
　これまで海外の技術や製造拠点に大きく依存していた先端半導体の設計および製造工程を、国内企業のみで完結させる本格的な純国産AI半導体プロジェクトとなる。
　富士通による開発費は総額約580億円に上り、このうち約2/3を新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の補助金で賄う。スーパーコンピューター「富岳」の開発などで培った省電力技術を応用し、自国内でAIを開発・運用する基盤を確立する。


        AI半導体国産化への挑戦、富士通がラピダスに1.4ナノAI半導体の開発委託

　半導体の製造を担うラピダスに対する国の財政支援も一段と拡大する。経済産業省は2026年4月11日、ラピダスの技術開発の進捗を外部有識者による審査で評価し、2026年度の追加補助金として6,315億円を承認した。内訳はウェハー上の回路形成を担う前工程に5,141億円、チップの組み立てを行う後工程に1,174億円を充てる。
　今回の追加決定により、国からラピダスへの補助金総額は累計で2兆3,000億円を超えた。赤沢亮正経産相は同日に千歳市の建設現場を視察した際、同社の事業を国益に関わる不可欠な国家プロジェクトと位置づけ、量産化へのスケジュールが順調に進んでいるとの認識を示した。
　ラピダスは2027年度から2ナノメートル世代の半導体の量産を開始し、その後1.4ナノメートル世代の製造へ移行するロードマップを描いている。富士通からの製造委託は、ラピダスにとって量産体制の確立に不可欠な大口顧客の確保につながる。政府は2031年度ごろの株式上場を見据え、民間からの出資や政府債務保証を活用した2兆円規模の融資確保も進める。世界的にAI用半導体の確保が重要課題となるなか、サプライチェーンの国内回帰に向けた動きが具体化している。＞(以上「ビジネス＋IT」より引用)

　バックナンバーだが4月12日付け「富士通が1.4ナノAI半導体の製造をラピダスに委託、AI半導体国産化に向けーー1.4ナノNPUに挑戦、経産省も追加で6,315億円の補助金を交付」という記事を取り上げる。

　昨今、高市政権が日本のAI戦略について国会で答弁した。詳細な内容でなく、ただ強力に推進するために予算をつけて支援すると述べるに止まった。果たして日本が往時のように半導体大国になれるのか、と国民の多くが懐疑的ではないだろうか。

　しかし日本は確かな足取りで半導体大国復活への道を歩んでいる。その一里塚がスパコン「富岳」だった。2020年に富岳は世界のスパコン演算速度を競うTOP500ランキングで1位になった。同時に電力効率Green500でも世界一になった。「富岳」で注目すべきは演算速度もさることながら、消費電力が118Kwで同能力のスパコンが消費する電力の1/3ほどでしかない「省エネ」だということだ。

　なぜ富岳は省エネで高速演算を可能にしたのか。それは従来のスパコンが大量のGPUと大量のメモリを盛り込み、大電力で稼働させる「力技」勝負だったが、富岳は学習と推論を分けることにした。

　GPUは学習トレーニングに最適な半導体だ。AIインフラを推進するにはGPUが不可欠だが、NVIDIAが市場の90%以上を独占する。しかも今年の出荷分は既に完売状態で、注文から52週待ちの状態だ。ワークステーション用の小型GPUですら12~20週待ちだという。

　しかもGPUの心臓部に使われているHBMと呼ばれるメモリも品不足だ。HBMを製造できるのはSX Hynix、Samsung、Micronの三社だけだ。このようにAI開発には超えられないネックが横たわっている。

　しかもGPUはAIだけでなく、自動運転や医療画像の解析などにも大量に使われるため、今後とも需要が爆発的に増大すると予想されている。ただGPUの欠点は電力多消費だ。大量のGPUを集積するAIでは普通の街が消費する電力をAIが消費するため、AIセンターの傍に専用発電所の建設が不可避と云われている。

　そこで日本の富士通はAIに必要とされる「推論」を「学習」と分けることにした。つまりGPUが得意とする「学習」はAIの機能として次第に比重が軽くなり、「推論」が重要になる。そのため「推論」に特化したNPUを開発して、推論ではオーバースペックのGPUを使わなければ電力消費も少なくて済む、という理屈だ。その実験機が「富岳」だった。

　AIのフェーズを「学習」(膨大なデータを処理してパターンを見つけて記録する)と「推論」(学習済みモデルを使って生成する)に分けることにより演算速度の高速化と消費電力の削減を同時に実現した。これは日本だけが成しえた快挙だった。

　現在、次の段階へと富士通は進んでいる。AI言語にArmを使うことにし、さらにNPUをMONAKA CPUと組み合わせる。MONAKAはArmv9ベースの次世代CPUとして、TSMCの2nmチップで製造する。そしてNPUとCPUを一つのパッケージに統合する。つまり異なるチップを一つの頭脳に纏めることにより汎用的な計算処理はMONAKAが担い、AI推論はNPUが行う。NPUは日本のラピダスが1.4nmチップで製造する。

　本格的なAI時代は来年2027に到来すると予想されている。そして市場争いが激化するのは2029年からではないかと見られている。ラピダスが1.4nmチップが生産ラインにのるのは2029年と計画されている。その計画に向けてラピダスは今年2月に2,676億円の資金調達を完了した。その内訳はIPA(情報処理推進機構)から1,000億円、民間32社(キャノン、ソニー、ソフトバンク、ホンダ、富士通、etc)から1,676億円となっている。

　これにより設計は富士通、製造はラピダスの日本製AI半導体が完成することになる。しかも世界で唯一の省電力・高性能AIだ。緻密な計画と研究により「日の丸」半導体は確実に甦ろうとしている。往時は日本の半導体に嫉妬した米国により潰されたが、今回も米国は日本のAIチップに関心を示して、早くも接触を図っているようだ。