「AIの進化」に追い付けない半導体開発 解決の道筋は：「最初に規模を拡張」に潜むわな（3/3 ページ）

2026年1月に欧州で開催された「HiPEAC 2026」カンファレンスでは、AIの進化と半導体の進化に大きなギャップが生まれつつあることに対する懸念が示された。カンファレンスではこうしたギャップを解消するソリューションの他、熟練エンジニア不足にAIで対応する方法についても議論が行われた。

[Pablo Valerio，EE Times]

「生成されたコードは本当に正しいのか」

　米国と欧州の研究者たちはいずれも、信頼性を重要視している。現状の生成AIでは、もっともらしい誤情報（ハルシネーション）を避けることが難しく、正しいように見えても実際には壊れているコードを作り出す場合がある。これは、ソフトウェアでは単に煩わしい問題だが、ハードウェアでは、1つのバグが1枚のシリコンウエハーを台無しにしかねないため、壊滅的な問題となる恐れがある。

　Chen氏は「LLMはブレークスルーを達成しているが、正式な認証に失敗するコードを生成してしまう場合がある。有望視されてはいるが、われわれは常に『生成されたコードは正しいのか、それとも間違っているのか』という疑問に直面している」と警告する。

　同氏はこうした問題に対応すべく、「Correct-by-Construction」（CxC：正しさを検証しながら系統的に開発する）というパラダイムを強化するフレームワーク「Proof2Silicon」を導入した。LLMに直接Verilogを記述させるのではなく、検証向けに開発された言語であるDafnyでコードを記述させるシステムなのだという。

　数学定理証明により、直ちにこのコードのチェックが行われる。問題があれば、より小規模な「ポリシーエージェント」がエラーを見つけ出し、コードが正しいと証明されるまでプロンプトを修正する。そして初めて、ハードウェアに変換されるのだ。

　Chen氏は「われわれは『Practice-by-Construction』手法を強化している。検証のフィードバックによって導かれる正しいプロンプト修正により、コストのかかる微調整を行わなくても、モデルを検証可能なコードへと導くことができる」と説明する。

　このような新しい技術は、コンピュータの作り方を大きく変化させることになる。Chen氏は、既存のコンピュータ支援設計（CAD）から、「LLM支援設計（LAD：LLM-Aided Design）」への移行が進むと予測する。いずれは、エンジニアが設計ツールに話しかけて要件を説明し、AIが詳細やチェック、レイアウトなどを行うようになるだろう。

　BSCのCervero氏は「これは、オープンソースプロジェクトの中でも、特にRISC-Vにとって重要なステップだ。チェックやコーディングなどのうんざりするような作業をAIに対応させることで、小規模なチームでも大手メーカーと競合できるようになる。われわれは、学術界やSME（中小企業）にアクセスを提供したいのだ。コンソーシアムの専門知識を活用することで、こうした人々がこのツールを活用し、業界へ参入するための準備を進められるようになる」と述べる。

　2人の研究者はいずれも、ソフトウェアの進歩に合わせてハードウェア開発を加速させる必要があるとの見解で一致している。2035年までには、新しいAIモデルに遅れずついていくために自らを現場で変化させることができるハードウェア「自己改善型システム」が実現し、業界が現在直面している長い遅延を止められる見込みだという。

　Chen氏は「この長い道のりは、まだ始まったばかりだ。持続可能なAIの実現への道は、アーキテクチャのインテリジェンスとアルゴリズムのインテリジェンスとが一致するシステムを構築することにある」と結論付けた。

【翻訳：滝本麻貴、田中留美、編集：EE Times Japan】