コンピューティング

シリコン以外のコンピューティング企業トップ10

掲載 2024 年 6 月 27 日

ジョナサン・シュラム

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シリコンから新しいコンピューティング形式へ

コンピューター産業は、それまで人間の脳でしかできなかった計算を機械装置で実行できるようになったときに誕生しました。しかし、真のコンピューターが作られ始めたのは、真空管、そして後にトランジスタが登場してからです。

次の革命はシリコンコンピュータチップであり、トランジスタ密度がますます高くなり、計算能力もますます高まりました。

出典: モバイルファースト

現在、半導体業界では、5nm、さらには2nmの範囲のチップを作成するために、ますます強力なシステムの実験が行われています。これにより、ある時点で、ますます小さなシリコントランジスタを使用することが不可能になるため、問題にますます近づいています。

シリコンの単一原子が理論上の限界ですが、実際のエンジニアリング上の問題により、おそらくその閾値よりも前に実現されるでしょう。

では、コンピューティング能力はここから進歩を止めるのでしょうか? おそらくそうではないでしょう。

しかし、解決策はまったく新しい原理を使って計算を実行することです。シリコントランジスタに頼らずに計算を実行する方法は、実際には数多くあります。技術的な詳細に立ち入ることなく、最も有望なアイデアを検討することができます。

非シリコン半導体

半導体は、導電性（電流を伝達し、1 進数で「0」のデータを生成する）と絶縁性（電流を遮断し、XNUMX 進数で「XNUMX」のデータを生成する）を切り替える能力を持つ材料です。

半導体チップを作成するための材料としてシリコンが選ばれてきましたが、現在ではさまざまな代替材料が研究されています。バンドギャップと呼ばれる特性を示す材料であれば、どのようなものでも候補として適しています。

出典：エネルギー教育

二酸化バナジウム

二酸化バナジウムは長い間、シリコンの代替として優れた選択肢と考えられてきました。これは、二酸化バナジウムが「金属絶縁体転移」と呼ばれる現象を起こすためです。この現象は、兆秒の。

金属-絶縁体遷移の速度により、従来のシリコンベースの電子機器に比べて、より高速で小型の電子機器が実現できるはずです。

最近の研究では、二酸化チタンの基板上に堆積した二酸化バナジウムを研究することができた。.

また、二酸化チタンも半導体になり得ることが発見されました。この発見により、ニューロンを持つ生体システムの脳からヒントを得て、ハードウェアレベルで学習できるニューロモルフィックチップを作成できるようになるかもしれません。

非常に迅速な絶縁体から金属への転移のおかげで、二酸化バナジウムと二酸化チタンの活性基質を使用して、モットニューロン様スパイク振動子ハードウェアレベルで生物学的ニューロンを複製することができます。

グラフェン

もう一つの有力な候補は、極めて高い電気伝導性を持つ2D材料であるグラフェンです。グラフェンは潜在的に超伝導体であり、その特性が現在もリアルタイムで発見されている「奇跡の材料」でもあります。

グラフェンを半導体材料にするという初めての成功した取り組みの詳細については、当社の記事「グラフェン半導体 – ついに登場?　

有機材料

最近の発見によると、有機材料はグラフェンに似た2D構造を強制的に形成できるという。これにより、有機材料はグラフェンと同等の超伝導性を持つようになり、同時に半導体特性を自然に発揮する。これは、強制的に形成されなければならないグラフェンとは対照的だ。

このオプションの詳細については、「有機半導体はグラフェンとシリコンの利点を組み合わせることができますか?　

半導体の電力使用の最適化

より高速で小型のトランジスタを使用することで生じる問題は、消費電力の増加です。

代替案としては、「レドックスゲーティング」と呼ばれる技術を使用する方法があります。これは化学反応（レドックス）に大きく依存しており、電力需要を大幅に削減できます。

コンピューティングの価格がチップ自体よりも電力コストによって上昇し始めたら、この解決策も導入されるかもしれません。このトピックに関する最新のニュースを「レドックスゲーティングは小型エレクトロニクスの効率を新たなレベルに導く可能性がある"。

フォトニクス

代替半導体材料はシリコンの代替を試みています。しかし、電子、トランジスタ、半導体をまったく使用せずにコンピューティングが行われたらどうなるでしょうか?

これは光を使って直接コンピューティングを実行しようとするフォトニクスのアイデアです。

光は宇宙で最も速いものなので、シリコンや半導体ベースのコンピューティングよりも桁違いに速い可能性があります。

実際には、フォトニクスは依然としてシリコンを必要とするかもしれないしかし、クリスタルに頼る.

光は波のような性質を持っているため、フォトニクスの設計は、半導体に使用されるものとは異なる曲線と独自の（そして技術的にはまだ成熟していない）設計原理に依存しています。

出典：シノプシス

量子コンピューティング

電流ではなく粒子の量子状態を測定することによって計算を実行することもできます。

0 と 1 (電流なしまたは電流あり) を生成する代わりに、量子ビットと呼ばれる「量子ビット」を使用します。量子ビットでは、粒子データは 0 と 1 が同時に存在するか、1 または 0 のいずれかになります。

計算における根本的な違いのため、量子コンピューティングは「通常の」コンピューティングの代替ではなく、むしろ補完的なものとなります。

標準的なコンピューティングは線形に動作し、気候モデリング、暗号化、タンパク質などの複雑な分子の 3D 構成など、非常に複雑な計算には苦労します。そして、これはまさに量子コンピューティングが優れていると期待されているタイプの計算です。

したがって、量子コンピューターは、シリコンに取って代わることはできないかもしれませんが、これまでシリコンチップではほとんど不可能だったタスクをよりうまく実行できる可能性があります。

量子コンピューティングの最新ニュースについては、当社の記事「量子コンピューティングの現状"。

生物オルガノイド

私たちの脳は、少なくともパターン認識や言語などの処理に関しては本質的にスーパーコンピュータです。しかも非常に効率的で、わずか数十ワットしか消費しません。

スイスのスタートアップ企業FinalSparkは、0.5万個のヒトニューロンから作られた10,000mmの大きな球体（オルガノイド）を開発した。そして、それを使用して計算を実行します。このサービスはクラウド経由でもアクセス可能になります。

これは非常に新しい分野であり、どこまで進むかはまだ不明です。しかし、いつか自動運転装置がチップではなくニューロンで動作するようになるかもしれません。

非シリコン株トップ10

1. IBM社

(IBM )

インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（IBM）は、最初のメインフレームコンピュータの商業化を主導した企業です。しかし、生産量ではApple、TSMC、NVIDIAなどの他のテクノロジー大手に遅れをとっています。

しかし、それは量子コンピューター開発の最前線にあります。たとえば、同社は 127 量子ビットの「イーグル」量子コンピューターを開発し、その後「オスプレイ」として知られる 433 量子ビットのシステムを開発しました。

そしてこれが今です続いて1,121個の超伝導量子ビット量子プロセッサ「Condor」クロスレゾナンスゲート技術と、この分野の最先端の量子プロセッサである「Heron」をベースにしています。

IBMは、コンピューティングと半導体産業における他の最先端のイノベーションのほとんどに関与しています。これには以下が含まれます。導電性有機材料, ニューロモルフィックコンピューティング, フォトニクス, etc.

IBM は、ある程度、新しいコンピューティング手法の開発とそれを業界にライセンス供与する専門知識を持つ「特許会社」になりました。

これまでのところ、同社は、半導体産業を今日のような巨大産業に発展させるのに大きく貢献した過去の成功を再現し、入手可能なすべての非シリコンコンピューティング方式で重要な特許をできるだけ多く取得することに強い決意を持っているようだ。

2. マイクロソフト

(MSFT )

すでに「通常の」クラウドサービスのリーダーである Microsoft は、量子コンピューティングクラウドサービスを提供する先駆者です。 AzureQuantum.

将来的には、量子コンピューティングのほとんどが、量子コンピュータに直接アクセスするのではなく、Microsoft などのクラウドサービスに依存して「リモート」で実行される可能性が十分にあります。

これは、量子コンピューティングのアプリケーションのほとんどが、生化学者、材料科学の専門家、気象科学者、および量子コンピューティングに関する特別な背景を持たないその他の専門家によって研究されることになるため、特に可能性が高いと考えられます。

したがって、IBM、Microsoft、Google などの企業で働く熱心な専門家にコンピューティング部分を任せることは、その分野の訓練を受けていない人を雇用したり訓練したりするよりも理にかなっています。

Microsoftのサービスオファー量子コンピューティングと従来のクラウドベースのスーパーコンピューターサービスを組み合わせた「ハイブリッドコンピューティング」.

出典： Microsoft

マイクロソフトは垂直統合ではなく、量子コンピューティングを実現するために可能なほぼすべての技術をカバーする分野のリーダーとのパートナーシップを確立するというアプローチをとってきた。 IonQ (IONQ)、パスカル, 量子, QCI (QUBT)、およびリゲッティ (RGTI)。

出典： Microsoft

マイクロソフトも 2023年末に協力関係を確立　フォトニック量子コンピューティングとフォトニクスの融合に取り組む企業。

マイクロソフトも金融業界向けのアナログフォトニックチップの開発に取り組んできた.

量子コンピューティングは、少なくとも現時点ではマイクロソフトの事業の中核を成すものではない。それでもなお、同社はこの分野の中心的な存在であり、QCIやRigettiといった上場している量子コンピューティングのパートナー企業の株式を直接取得するよりも「安全な」株式投資となる可能性がある。

3. アルファベット

(GOOGL )

Google は、主に Google Quantum AI ラボとサンタバーバラにある Quantum AI キャンパスを通じて、量子コンピューティングに非常に積極的に取り組んでいます。

Googleの量子コンピュータは2019年に歴史を作った。同社はSycamoreマシンで「量子超越性」を達成し、従来のスーパーコンピュータでは200万年かかる計算を10,000秒で実行したと主張した。

しかし、Googleの最大の貢献はソフトウェア分野にあるかもしれません。ソフトウェア分野は、ハードウェア（検索、GSuit、Androidなど）よりもはるかに優れた実績を誇ります。GoogleのQuantum AIは、科学者による量子アルゴリズムの開発を支援するために設計されたソフトウェアスイートを既に提供しています。

Googleはまた、 Lightmatter のようなフォトニクス企業の積極的な支援者。

Google は量子コンピューティングソフトウェアとプログラミングの標準を設定する企業の 1 つになる可能性が高く、この分野の将来の発展を方向付ける特権的な地位を提供します。その強力なネットワークと VC 活動は、シリコンベース以外のコンピューティング形式にも地位を与える可能性があります。

4. インテル

(INTL )

Intelは大手チップメーカーであり、この強みを量子コンピューティング分野で活用することを目標にしているようだ。

最近発売されました「トンネルフォールズ」は「最先端のシリコンスピン量子ビットチップ」注目すべき点は、これがプロトタイプではなく、ウェハー全体の歩留まり率 95% と電圧均一性を備えた大規模に製造されたチップであることです。これにより、量子コンピューティングチップの大量生産への道が開かれますが、これは、初期段階にあり急速に変化する業界では今のところ実現が困難なことです。

出典：インテル

インテルはそのルーツに忠実であり、そのチップを利用するソフトウェアの開発も行っており、インテルクアンタム SDKこれは、歴史的にインテルの従来のチップ事業にとって非常に強力で収益性の高いビジネス上の堀となってきたインテルの量子チップ設計と互換性のある量子コンピューティング用ソフトウェアをプログラマーが開発するためのガイドラインを提供します。

出典：インテル

スケーラブルな量子チップ製造の到来は、他の技術的科学的進歩と同じくらい業界にとって革命的であり、コストを削減し、共通のプログラミング標準とチップアーキテクチャを確立する可能性があります。

2023年末にインテルはフォトニクス事業を売却する〜へジャビル (JBL).

全体的に、Intel は量子コンピューティングで進歩を遂げており、フォトニクスやその他の代替手段よりもこのテーマに重点を置くという明確な戦略を持っているようです。

5. Nvidia

(NVDA )

グラフィックカード、そして最近では暗号通貨マイニングリグや AI チップの大手メーカーである同社は、今や PC 部品メーカーから世界的なテクノロジー大手の一社へと真の意味で進化しました。

Nvidiaは量子コンピューティング分野でも積極的に活動しており、 NVIDIA DGX クォンタム新たにオープンソース化された CUDA 量子ソフトウェアプラットフォームを使用して、通常のチップと量子コンピューティングを組み合わせます。

出典： Nvidia

AI分野での優位性を強化するために、Nvidiaはデータセンターにおける AI 最適化ネットワーク向け QuantumX-800.

フォトニクスに関しては、 NvidiaはTSMCおよびBroadcomと提携を結んだ同社は、従来のシリコンチップとフォトニクスを統合した共パッケージ光学（CPO）を通じて、単一のモジュールを作成することを目指しています。

全体的に見て、NVIDIAの成功は現在のAIブームと密接に結びついており、量子コンピューティングとフォトニクスはそれに次ぐ位置にあります。しかし、NVIDIAはこれらの分野の成長からも恩恵を受けると見込まれており、競争に生き残るために踏ん張っているようです。

6. クォンティナム / ハネウェル

(HON )

Quantinuum は、Honeywell Quantum Solutions と Cambridge Quantum (および、前述したように Microsoft 量子クラウドコンピューティングのパートナー) の合併の結果です。

Quantinuumは今のところ、2023年XNUMX月に発売された量子モンテカルロ統合（QMCI）エンジンを通じて、他の量子コンピューティングシステムではあまり調査されていない分野、特に金融やサプライチェーン関連の分析に焦点を当てているようだ。

QMCI は、金融デリバティブの価格設定や高エネルギー素粒子物理実験の結果のシミュレーションなど、分析的な解決策がない問題に適用され、ビジネス、エネルギー、サプライチェーンロジスティクス、その他の分野にわたる計算の進歩が期待されます。

マイクロソフトと同様に、量子コンピューティングはハネウェルの事業の中核ではなく、航空宇宙、オートメーション、特殊化学品および材料の製品を中心に展開している。

しかし、これらの事業セグメントのどれもが量子コンピューティングから恩恵を受ける可能性があることを考慮すると、ハネウェルが関与するビジネスケースを理解するのは難しくありません。

したがって、ハネウェルは量子コンピューティングサービスのプロバイダーであると同時に、実際のビジネスケースへの量子コンピューターの適用から恩恵を受ける可能性のある企業の 1 つとなり、Quantinuum のグループへの統合は、その産業分野よりも速いペースで何かを促進するのに役立つはずです。競合他社。

7. シノプシス

(SNPS )

あらゆるフォトニックシステムは、少なくとも当初は、シリコンシステムと可能な限りシームレスに統合される必要があります。Synopsys はこの点でお手伝いできます。

同社はシリコン設計と検証の専門企業であり、同社のソフトウェアは次のような新しいチップの設計に使用されている。超先進の5nmチップ以下.

同社はまた、「業界で唯一の光子デバイス、システム、集積回路向けのシームレスな設計フロー」。これにより、デザインの三脚と新しいフォトニクスデバイスの。

出典：シノプシス

同社はまた、ジュニパーネットワークスとの合弁事業を立ち上げ、オープンライトリン化インジウムを使用するフォトニクス企業。

8. ジュニパーネットワーク

(JNPR )

ジュニパーは、クラウドネイティブなワイヤレスソリューションと、唯一のAI駆動型Wi-Fiネットワークを提供すると主張しています。これは、シスコのような歴史と実績のある大手企業と直接競合することになります。ジュニパーの技術であるJuniper Mistは、より拡張性に優れているとされています。柔軟性があり、異常検出に優れています Cisco の同等の製品よりも優れています。

同社のソリューションはAIに大きく依存しており、AIエンジン「Marvis」はユーザーからデータセンターまで、ネットワークのあらゆるレベルで使用されている。