サムスン電子は国内のスタートアップ2社と意気投合し、「人工知能（AI）半導体」と呼ばれる「ニューラルネットワーク処理装置（NPU）」を早ければ来年から生産する見通しだ。売上げを基準にして半導体世界1位のサムスン電子が、スタートアップに次世代ファウンドリ（委託生産）の超微細工程の一部を割愛するのは非常に異例のことだ。サムスンはNPUの生産を引き受けた2社のスタートアップに対し、技術力と将来的な価値をそれだけ認めたからだという評価が出ている。
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27日の金融投資業界などによると、米ニューヨーク証券取引所（NYSE）に4つの上場指数ファンド（ETF／Exchange Traded Funds）を上げ、100％AIを通じて運用しているクラフトテクノロジー（CRAFT technology）は最近、AI半導体設計を専門とするファブレス・スタートアップのリベリオン（Rebellions）にAI専用半導体の設計を任せた。
クラフトはAIがテスラ株の騰落を比較的正確に予測し、国内はもちろん米国でも「テスラ・ピンセット」として知られている。クラフトはフィンテックスタートアップで資産運用会社ではない。このことから、ETF上場は米国の現地運用会社であるETC（Exchange Traded Concepts）名義で行われた。 ETCは米国の中小規模の運用会社や海外企業が米国取引所にETFを上場できるように総合サービスを提供する。
クラフトが運用している4つのAI ETFは年初以降、16.21～19.85％の良好な収益率を上げている。米国現地では、AIが運用するETFの可能性をクラフトがある程度成果で証明しているという評価が出ている。クラフトはナスダック指数をベンチマークとする、もう一つのAI ETFをまもなく米国に上場する計画だ。
クラフトはデータ処理と戦略探索や注文執行など、ETF運用をすべてAI技術で自動化した。今はカスタムチップではなく、汎用グラフィックス処理装置（GPU）を使用していることが分かった。
クラフトのキム・ヒョンシク代表は「顧客の個別ニーズに合わせて超過収益戦略を探索し、トレーディングまで自動化するAIサービスを開発しているが、AIの性能を十分に活用するには高すぎるコンピューティングコストと長い演算時間が要求されるという問題があり、サービス範囲の拡張が難しかった」とし、「このような問題を、リベリオンのAIハードウェア技術を通じて専用のAIチップを製作することで解決できると期待する」と語った。
クラフトがAIチップの設計を任せたリベリオンは、1年しか経たないないスタートアップだ。しかし中央処理装置（CPU）とGPUを超えるNPUの設計を専門とする希少性と可能性が浮き彫りになり、最近は投資家から大きく注目されている。
AI半導体であるNPUは人間の脳のように、低電力で大量のデータを同時に処理して効率を最大化するという特徴を持つ。ロボットや自律走行、モノのインターネット（IoT）家電などに続々と搭載され、市場規模は大きくなっている。情報通信政策研究院（KISDI）によると、全世界のAI半導体市場の規模は昨年の184億ドルから2030年には6倍に成長し、総1179億ドルに達する見通しだ。
リベリオンのパク・ソンヒョン代表はカイストの電子科を首席で卒業した後、MITの電気コンピュータ工学で修・博士学位を5年で取得し、スペースXでイーロン・マスク氏と働いた本格的なエンジニア出身だ。キム代表もまたソウル大学電気工学部を卒業したエンジニア出身で、両社間のソフトウェアとハードウェアに対する理解度が高く、今回のコラボレーションは急速に推進されたという。
パク代表は「リベリオンは国内ファブレスでははじめて最尖端工程を通じてAI半導体を設計しており、現在までに検証された性能だけでも世界最高水準のベンチマーク速度とエネルギー効率を見せている」とし、「リベリオンのAI専用ハードウェアとクラフトのAIトレーディングアルゴリズム間の相乗効果は、AIに基づく金融イノベーションを劇的に進めることができるだろう」と大きな期待感を示した。両社間のコラボレーションの結実は早ければ来年末に、サムスン電子ファウンドリの5㎚（ナノメートル／1㎚は10億分の1メートル）プロセスで示されるものと見られる。
現在、ファウンドリで生産するシステム半導体供給不足（ショッテージ）が世界的に深刻だ。両社がサムスンに製造を依頼した物量の規模も大きくはないと伝えられた。しかしサムスンは国内のスタートアップが意気投合した点と潜在的価値などを考慮して、5ナノ尖端工程を通じた生産提案を受け入れたことが分かった。 5ナノ微細工程は現在、世界中のファウンドリメーカーのうち、サムスンと台湾のTSMCだけが可能なほど最尖端の工程だ。
リベリオンが設計しサムスンが生産したNPUをクラフトが装着すると、AIの演算に必要な電力消費が10分の1に減少しつつ速度は4倍以上も速くなる。 AIの演算時間が短くなることは性能改善という意味を超えて、AIサービスの範囲とターゲットを拡張する効果をもたらす。
引用：もっと！コリア
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