ArmのCEOハースはBBCのインタビューで、AIは医療分野に革新的な応用可能性を持ち、薬物の開発とテスト時間を短縮し、この世代でがんを克服する手助けになると語った。

記事執筆者、出典：BBC

ArmのCEOは、人工知能が私たちの世代の寿命内にがんを克服する手助けをできる可能性があると述べた。しかし、この目標を達成する前に、業界全体はまず現実的な課題、つまりAIに必要な計算能力を支えるのに十分な数のチップを生産することを解決する必要がある。

「私は常に、AIが真に破壊的な応用をもたらす分野は医療保健だと考えてきました。」と、Arm CEOのレネ・ハスは現地時間火曜日に公開されたBBCのインタビュー動画で述べました。「AIは薬物開発にかかる時間を短縮するだけでなく、薬物試験にかかる時間も短縮できます。」

まずより多くの半導体工場が必要です

ハースは2013年にArmに加入し、2022年2月にCEOに就任した。それ以前は7年間、NVIDIAでコンピューティング製品事業のバイスプレジデントを務めていた。彼はインタビューで、AIが人間だけでは解決が難しい問題を解決する可能性があると述べ、「私は、AIが私たちの生涯のうちにがんを克服するのを助けると信じている。」

しかし彼は、これは膨大な計算能力を必要とし、現在、がん研究や人型ロボットの開発に必要なチップが、数ギガワット級のデータセンターを建設予定のAI企業によって大量に消費されていると指摘した。「現在、計算能力の供給は確かに非常に制限されています。私たちがデータセンターを宇宙に建設できるようになる前に、まずより多くのウェハーファクトリーが必要です。これは明確にお伝えできます。」

ハースは、AIがチップとメモリに要する需要の規模は、半導体業界がこれまで経験したことがないレベルであり、新規ウェハ工場を建設してもすぐに問題を解決できないと述べた。一つのウェハ工場には数百億ドルの投資が必要で、建設期間は通常2〜3年かかる。彼は、半導体業界が現在「絶対的な供給制約の状況」にあり、供給の逼迫はしばらく続くと述べた。

がんの克服は計算力だけでは実現できません。データセンターの拡張には反対意見も出ています。

チップのボトルネックが解消されたとしても、AIが今後数年でがんを克服できるとは限らない。医学研究者は、がんは単一の疾患ではなく、100種類以上の疾患からなる広範なグループであり、患者間でのがんの差異は非常に大きいと指摘している。AIは潜在的な薬物標的の発見や薬物作用の予測に役立つが、臨床医療に実際の影響をもたらすという証拠は依然として限られている。人体内の多数の変数により、モデルは候補薬物の実際の効果を信頼性高く予測することが難しい。

他の半導体企業の経営陣も同様の警告を発している。マイクロン・テクノロジーの最高運用責任者（COO）であるマニッシュ・バティアは今年1月、現在のメモリ不足は「確かに前例がない」とし、HBMが大量の生産能力を占めているため、スマートフォンやPCなどの従来製品が「大きな供給不足」に直面していると述べた。また、クアルコムのCEOであるクリスティアーノ・アモンは2月の決算電話会議で、「業界全体にわたるメモリ不足と価格上昇」が今年のスマートフォン市場の規模を決定づけると語った。

近年、米国におけるデータセンターの建設が急速に拡大し、昨年末までに1400施設以上が建設済みまたは建設が承認された。データセンターが次々と地域に進出する中、空気質や水資源への影響を巡って議論が起きている。ギャラップが今年5月に実施した調査によると、米国の成人1000人中、7割が自地域へのAI用データセンター建設に反対しており、ほぼ半数が「強く反対」と回答した。

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