低電圧GaNがAIの電力密度でMOSFETを上回る

Efficient Power Conversion（EPC）のCEO（最高経営責任者）のAlex Lidow（アレックス・リドウ）、同社アプリケーション・エンジニアリング部門ディレクタのAlejandro Pozo、同社GaNアプリケーション・フェローのMichael De Rooijの寄稿

人工知能（AI）は、かつてない速さで私たちの仕事や生活に浸透しつつあります。ソフトウエア開発の効率化、複雑な分析課題への取り組み、日常の文書作成の自動化によって、AIは、もはや単なるツールではなく、私たちが創造し、課題を解決する方法を根本から変えています。

これら次世代AIサーバーのコストは、その大部分が電力需要の指数関数的な増大に起因しています。この電力消費の主因となっているのが、シリコン基板上に数10億個もの微細なトランジスタを集積して構成され、その寸法がわずか20オングストローム（DNAの二重らせん構造の幅に相当）のGPU（Graphic Processing Unit）です。これら数10億個もの演算素子を動作させるために必要な電力は、演算能力の向上に伴って急速に増大しています。表1には、米NVIDIA（エヌビディア）が公表している2028年までのロードマップに基づいた例を示しています。