Armの最高経営責任者（CEO）は、人工知能（AI）が人類が今世紀中にがんを克服する手助けになるかもしれないとの見方を示した。しかし、その目標を達成するためには、まず業界が現実的な問題に取り組む必要がある。つまり、AIに必要な計算能力を提供するために十分な数の半導体チップを生産することである。

「私は長年、AIが画期的な応用が期待できる分野として医療・健康分野を信じています」と、ArmのCEOであるレネ・ハース氏は、現地時間の火曜日に公開されたBBCインタビュー動画で語った。「AIは薬の開発にかかる時間を短縮し、薬の試験にもかかる時間を短縮することができるのです。」

「まずは多くのウェハー工場が必要だ」

ハース氏は2013年にArmに加入し、2022年2月にCEOに就任した。以前はNVIDIAで7年間勤務し、コンピューティング製品事業の副社長を務めた。彼はインタビューで、AIが人間の力では難しかった問題を解決する可能性について述べた。「私は、私たちの人生の中で、AIが人類のがん撲滅を助けると信じています。」

しかし、これは膨大な計算能力が必要であり、現在ではがん研究や人型ロボット開発に必要なチップが、数十ギガワット規模のデータセンターを建設しようとする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。宇宙にデータセンターを建設するまでは、まずは多くのウェハー工場が必要です。これは確実に言えます。」

ハース氏は、AIがチップとメモリに求め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、新しいウェハー工場でもすぐに問題を解決することはできないと述べた。一座のウェハー工場には数百億ドルの投資が必要であり、建設には通常2〜3年の期間がかかるという。彼は半導体業界が現在、「完全な供給不足の状況」にあり、供給不足はしばらく続くと語った。

がんの克服は計算力だけでは無理、データセンターの拡大も反対声が

仮にチップのバッファが解消されても、AIが数年以内にがんを克服するとは保証されていない。医学研究者らは、がんは単一の病気ではなく、100種類以上の病気が集まった大きなグループであると指摘している。患者ごとにがんの違いがあり、AIは潜在的な薬剤ターゲットを見つけたり、薬の効果を予測したりすることはできるが、臨床医療における実際の影響を示す証拠はまだ限られている。人体内には大量の変数があり、モデルが候補薬の実際の効果を正確に予測することが難しい。

他の半導体関係者も同様の警告を出している。マジックテクノロジーの最高運営責任者マンイッシュ・バティア氏は今年1月、現在のメモリ不足は「過去にないものである」と語り、HBMが大量の生産能力を占め、スマートフォンやPCなど従来製品の「大きな供給不足」を引き起こしていると指摘した。クアルコムのCEOクリスティアーノ・アモン氏は2月の決算電話会議で、「業界全体の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左右すると語った。