（ブルームバーグ）： 人工知能（ＡＩ）が膨大なエネルギーを必要とする理由を簡単に理解するため、半導体が図書館の分館として機能し、ＡＩアルゴリズムが本を借りにくる研究者だと想像してみよう。

アルゴリズムがデータを必要とするたびに、半導体メモリーと呼ばれる図書館に行き、データを借り入れ、プロセッサーと呼ばれる別の半導体に持って行き、機能を実行する。

ＡＩは膨大な量のデータを必要とするため、この２種類の半導体間を何十億冊もの本が行き来し、その過程で大量の電力を消費することになる。少なくとも10年前から、専門家らはデータが保存されている場所でデータを処理できる半導体を構築することで電力を節約しようとしてきた。

半導体メモリーの第一人者で台湾積体電路製造（ＴＳＭＣ）のコンサルタントをしているフィリップ・ウォン米スタンフォード大学教授は、「図書館から家に本を持ってくる代わりに、図書館に行って仕事をする」のだと説明する。

しばしば「インメモリーコンピューティング」と呼ばれるこのプロセスは、技術的な課題に直面しているが、リサーチ段階から次のステージに入ろうとしている。

中国やサウジ

ＡＩの電力使用がその経済的実行可能性と環境への影響について深刻な問題を提起していることから、ＡＩのエネルギー効率を高める技術は大きな利益をもたらす可能性がある。

ＴＳＭＣや米インテル、韓国のサムスン電子といった大手半導体メーカーは、いずれもインメモリーコンピューティングを研究。盛り上がりを見せるインメモリーコンピューティングは、半導体を巡る広範な地政学的論争に巻き込まれ始めている。

インテルのリサーチ部門インテルラボの上級主任エンジニア、ラム・クリシュナムルシー氏は、インメモリーコンピューティングがインテルの製品ラインアップにどのように組み入れられるかについては言及を避けながらも、インテルが研究を行うためにこうした半導体の一部を製造していると明らかにした。