垂直統合にシフトして利益を生み出すApple：半導体を自社製品に“横展開”（2/2 ページ）

[Paul Boldt，EE Times]

「A11」で自社開発GPUとNeural Engineを追加

　2017年の「A11」に話を進めよう。下の写真は、そのSoCのダイである。A11は、Appleにとって初となる自社開発GPUと「Neural Engine」を搭載しており、いずれも設計の重要な一部を担っている。Appleは、「iPhone X」のプレスリリースの中で、マシンラーニング機能でも、この2つを採用していることを明らかにした。特に、顔認識機能「FaceID」とAnimoji（アニ文字）は、Neural Engineによって動作可能になるという。

「A11」のダイ写真

　ここで重要なのは、iPhoneの性能およびユーザーエクスペリエンスの中核を成す、GPUとNeural Engineの2つのSoCブロックが、追加で搭載されているという点だ。いずれのブロックも、マシンラーニングに貢献することから、将来的に重要性が高まっていくとみられる。

　Appleが設計能力を高めていることを示す証拠は、数多く存在する。Jobs氏が、A4を発表した当時に期待していたように、他のスマートフォンに対するiPhoneの差別化要素は、こうした設計力なのだろうか。

　例として、FaceIDを取り上げてみたい。Appleは、顔認識などの特徴的な機能を、興味深いものとして捉えているようだ。顔認識技術の周辺にIP（Intellectual Property）を実装すべく、企業の買収なども検討している可能性もある。一部の技術はソフトウェアに、その他の技術はハードウェアに実装されることになるだろう。

　Appleは長年にわたり、さまざまな基調講演の中で、ソフトウェア／ハードウェアエンジニアの協調関係を重視してきた。

　チーム間のミーティングではたいていの場合、以下のような会話を耳にするだろう。

　「AとBのルーチンを実行することができるハードウェアが必要だ」

　「そのほとんどを提供できるが、このブロックでこうした動作ができるよう、ルーチンを修正してもらえないだろうか」

　こうしたやりとりは、ハードウェアとソフトウェアの統合と構築が実現するまで続く。このようなプロセスを経て設計された回路ブロックは、恐らくAppleだけにしか役に立たないものになるだろう。しかし、それで構わないのだ。

　Appleは、自社設計した半導体を着々と、他のApple製品にも適用し始めている。「Apple Watch」の「Sシリーズ」、「AirPods」の「Wシリーズ」、そして「MacOS」端末の「Tシリーズ」といった具合だ。

　Appleは着実に半導体設計の能力を上げ、興味深いIPを構築し続けている。半導体の設計リソースを垂直統合的に使用することは、Appleのエコシステムに多大な利益をもたらす。Appleの半導体設計者たちは、「世界一」になる必要はない。Appleの顧客にとってのみ、「一番」になればいいのである。

【翻訳：滝本麻貴、田中留美、編集：EE Times Japan】

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