「AIの限界」をメモリと先端ロジックで越えられるか：Rapidus東会長と東北大・遠藤教授が語るNAND、MRAM、電力、人材

どうもこんにちは。ものづくり太郎チャンネルのものづくり太郎でございます。ついにやってまいりましたRapidus対談の後半動画になってきまして、前回盛り上がってきましたと。キオクシアの秘密が今回知れちゃう。今来てるAI半導体、どうしてキオクシアが株価爆上げして、今爆上げから爆下げしておりますけども、今日は何なんだというところも見えてくる動画になっておりますと。ということで、なんと東会長だけでなくて、2025年ものづくり太郎チャンネル・オブ・ザ・イヤーのスピントロニクスの遠藤教授を交えたスペシャル対談の後半でございます。

そんな回にスポンサードいただいてるのがサテライトオフィス。はい、もう38歳でこのテンションきついすね。ということでサテライトオフィスさん、弊社も使っています。例えばOffice 365、Google Cloud、Gmailとか、ドメインを取得して会社で使いたいなっていった場合は、皆さんサテライトオフィスでございます。一気に環境を整えたいということであれば、サテライトオフィスさんに連絡いただければ幸いでございます。概要欄チェックしてあげてください。ということでRapidusの後半です。いってらっしゃい。

今日はレジェンド2人でございまして。AIが自分で修正しながら成長していってる。シンギュラリティの入り口に近づいてきてる。宇宙線にも強い、なんだ、スピントロニクスじゃねえかと。はい。100倍以上放射線浴びても誤動作しません。がすごいってなってるかもしんないです。これを救ったのがさんですよね。そう。建物からクリーンルームから現物出資で。現物出資。分からない時に始めなきゃいけない。成功なハンターやらない。

ちょっと息抜きをしたいなと思って。せっかくだからね、キオクシアのね、話もしたいなという風に思って。ホットだし、トヨタもソフトバンクも抜いて、なんと半導体企業が日本で1位になったじゃないですか。これはすごいことで、アメリカはね、NVIDIAが1位になってますけども、2位がMicron、Google、Apple、まあその辺じゃないですか。も作ってますから。このNANDメモリーがなんでこんな必要なんですか?ちょっと是非先生から分かりやすく。

元々は2年ほど前ですかね。NVIDIAのCEOがですね、KVキャッシュっていうのがあるんです。これ簡単に言うとね、さっきみたいに機械学習の時は隣のことやるから、ここを計算して、ここ計算して、その結果同士比較して、比較終わりだからもうこのデータは使わないんです。だけど例えばデータを全部と比較しようとすると、このデータ何回も何回も使うじゃないですか。それを毎回毎回計算してると、GPUはもう発熱しすぎてエネルギー的にロスなので、LLMの世界になったら、あるレイヤで1回全部のノードを計算したら、KVキャッシュってとこに取っといて。

なるほど。

あとはもうリードオンリーだけで、読み出し比較だけをやって結果をバンと出しましょうって言った方がエネルギーが下げられるっていうので、KVキャッシュっていうのが生まれてるんですけども、それが今トークン数が伸びる、長くした方がより正確な生成ができるじゃないですか。だからLLMのモデル自身は、モデルのジェネレーションで固定だから、まあそれは一定の大きさなんですけど、トークン数を2倍増やせばKVキャッシュが2倍、4倍、8倍ってなっていくので、モデルよりもKVキャッシュの方がメモリーを多く食ってるんです。

ということは、ラージランゲージモデルのインファレンスの時にこのKVキャッシュを読む。そしてそのKVキャッシュが大きいほど推論の性能が上がる。

そう、そう、そう。それでジェンスンさんが、DRAMっていう容量の伸びがちょっと今サチってるじゃないですか。

うん。

数年後にはHBMの上に乗らなくなる。

何が乗らなくなる?

KVキャッシュのメモリー量がHBMの上に乗りきらなくなるので困ると。DRAMよりも次に容量が大きいのはNANDだから、これはNANDのメーカーが何とかしてくれなきゃいけないって言ったんです。

それで今ハイバンドフラッシュっていう。

あ、ハイバンドフラッシュ。

ハイバンドメモリーってのはDRAMを積層してバンド幅を広げますと。フラッシュはフラッシュを積層して、HBMと同じシステムなので同じバンド幅ができて、だけど容量は、DRAMは今32GB、NANDは数TBあるから、一気に100倍以上メモリ空間が広がるので、それだけよりトークン数の長い、より質の高い生成ができるっていうので、そこが一気にブレイクすると。実はDRAMは速いんですけど、この領域はですね、って言えばレイテンシはあんまり言わないので、だからNANDのデメリットが見えなくて。

レイテンシってそんなに。

いや、効くんですよ。でも1%ぐらいか数%しか効かないと。それよりはメモリー空間が取れてトークン数を伸ばした方がユーザーにとってはいいっていうので、もしかしたらHBMがガラっと全部HBFになるんじゃないかっていう噂話とか、NANDメモリーメーカーはそこを狙ってるっていう。

なるほど。だから皆さん、いわゆる廉価版って言ったら失礼ですけども、従来のパソコンとかに入ってる利益率の少し抑え気味なSSD事業よりは、データセンター向けのSSDに切り替えて、さらにその先のKVキャッシュ向けの超ゴージャスフラッシュに行くと、ものすごい利益率。

それはもうDDRのDRAM売ってるのと、HBMでDRAM売るのと同じ論理なんですよ。

そう。なるほど。それで今NANDメーカーが急にAI銘柄です。そういうことですか?

AIっていうのは常に、多分10年経ったらまたロジックが大事になってくるんですけど、でも今はGPUの性能よりもメモリーの性能がシステムの性能を引っ張ってるので、だから今はAIのメモリーが性能を上げてくれる、容量を広げてくれるっていうのがボトルネックになってると。でメモリがぐっと進化すれば、またこの演算側が足を引っ張ってくるって言われて、Rapidusさん作られて、2ナノとか1.4ナノが欲しいって。

そう。すごい勉強になりました。

そのことと遠藤さんがやってるMRAMとね、どういう風に関係し。

そういう意味では、機械学習時代はHBM、AIの時にはメモリー、最初はHBMだったんだけども、今それがHBFになるかもしれないと言われて、今度はエージェントAIになるのと、GPUからCPUって言われてるじゃないですか。実はエージェントAIってのは結構細かい。これはですね、レイテンシがものすごく効くとこなんです。

だからサーバーをアメリカだけじゃなくて日本、東京に作っとかないと、東京の人はすぐ応答できないからデータセンターが必要なんだっていうこと聞きました。

レイテンシがものすごく効くので、AIメモリーの中でも今まではメモリー空間とバンド幅至上主義だったのが、エージェントAIになるとレイテンシがものすごくボトルネックになるので、じゃあメモリの中でレイテンシが速いのは誰って言われた時に、当然1番速いのはSRAMなんですけど、それだとエネルギー食いしちゃうし、あと容量が全然ない。DRAMは30ナノ秒で、今我々が開発してるSOT-MRAMって新しいタイプで、それだと0.3ナノ秒ですから3GHzで動いてるんです。メモリーなのにセカンドキャッシュぐらいのスピードで動いてるので、SRAMレベルのレイテンシを持ちながら、SRAMよりも10倍以上の容量が実現できて、しかも耐熱があるので。パッケージの放熱の問題もあるじゃないですか。

うんうん。

だから先ほど言った、大量生産でバッチ型で生産するぞっていう時代もあったし、Rapidusがやられてる枚葉でアジャイルにやってくって、それとか、GPUからテンソルプロセッサー、ニューラルネットワーク、またCPUへとか、メモリーもDRAMからフラッシュ、MRAMに行ってくれれば嬉しいですけども、マーケットが変わってくのに従って、作るものも作り方もどんどん変わっていかなきゃいけない。そうなってから始めたんじゃあ、あと3年はもうできないので。それが嗅覚ですかね。

そう、嗅覚、嗅覚だし、将来こうなるぞっていうイメージが重要なんすよ。

そう、そう、そう、そう。日本の展示会ってもう意味ないなって僕思ってて、ドイツだったりアメリカのGTCだったり、中国は最近行くんですけど、やっぱりそこからこういう世代来るよねっていうことを。逆にこのAI時代って、AIって2次情報は分かるんだけど1次情報は知らないです。

うん。1次情報しかプライオリティないのかなというふうに思って。

そう。大体のことはね、ニュースとかウェブに書かれてることやったってしょうがない。そういうことを色々読んだり、知ってる人とコミュニケーションしたり会話をしたりしてると、何となく東さんの頭の中でどういう未来像が作られたかっていうこと。

いやいや、そんな大げさなもんじゃ。

それはすごいよ。でもなんか行けるなってあるじゃないですか。そういうひらめきみたいな。

なんか聞いた時に、未来感だって言われても、なんかこう引っかかるものがある時と。あんまりロジックの世界ではない。

分かります。あ、ごめんなさい。僕もね、偉そうに言えないんだけど。中に入ろうとしてます。

ちょっとかなり面白くなってきたんですけど、話題を変えてですね、Rapidusのポジショニングが日増しに重要になってきてるという風に思ってました。というのも、国家戦略の考え方とか、デカップリングの次で国同士がブロック化してしまったので、これを持つ意味っていうのはすごく重要になってきたんじゃないかなっていうのを。例えば今月の3日ですよね。中国の国家半導体、何だったか忘れましたけども、半導体ファンドが1兆円出資したじゃないですか。

うん。

今までそのDeepSeekって、フィンテックの方で余った計算資源でDeepSeek作ったわけですけども、だから中国政府と若干距離があったわけですけど、国家ファンドからの出資を受けて、もうあれは中国になっちゃったわけですよね。で、その動きを受けてアメリカも、トランプさんがAI企業の株を国が取得した方がいいんじゃないかなっていうことで、AnthropicのMythosも米国政府の管理になっちゃってるので、こういった中では国の戦略、日本国として半導体どうするんだとか、安全保障になりつつあるんだっていう風に僕は見てるんですよね。

で、さらにやっぱり中国侮れないっていうのが、2015年に中国製造2025でかなり成功したとこ。ロボット、造船、ドローン、フラットパネルディスプレイ、太陽光パネル、ゼロエミッションビークルですね。さらに2015年にクラウドの戦略っていうことと、2017年にAI戦略が出てくるわけですけど、それから10年ちょっと経ちますけども、かなり当たってるんですよね。対アメリカの構想っていうのがかなり具体化してきてるし、侮れないっていう風に僕は見てて。日本はフィジカルAIをやっぱ軸に置いてやってくってなった時に、半導体のポテンシャルが今よりも高くなるという風に思えてならないと考えてるんですけど、そこら辺どう2人は見てるのかなっていう。

先ほど言われたように、国家戦略と経済ってのはものすごい密接になっちゃった。これはもうパラダイムシフト、ここ数年の。だからそういう中で半導体そのものが国家戦略になってきてるっていうところなんですよね。だから我々のところにも国がどんどん投資してくれてるという領域で、ここでどれだけ早く我々が先端のところで進んでいくかっていうところが勝負の分かれ目になるわけです。

そこら辺が、国がちゃんとやってるのとやってないのと大違い。

そうですね。それと今回の場合は我々有利だなと思ってんのは、日本っていう塊だけじゃなくて、アメリカ、それからヨーロッパというところで色々連合しながら道を切り開くことができるのが大きな違い。

ポジションもいいですよね。日本っていう1つだけじゃないですけど。

そう、そこら辺が、スピードから行っても何から行っても違う。1つの頂点から全てを下請けてやっていくような開発よりか、多面的なところでやりながら進めていく。しかもそれが国家戦略として動くというところがまた全然違う。

素晴らしい。

うん。

プラス、このキーを埋めるところ、最先端半導体の設計製造をやりたい、やってみたい人が欲しいと、ここにも通じるのかなという風に思ってまして。さっきの2人のレジェンドの話でも、走りながら考えるっていったところで、こういう人材もおそらく不足してるし、仲間作りをしたいんじゃないかなという風に思ってるんですが、どうでしょう?

まさにその通りで、今僕なんかがやってるのはそこを一生懸命やってね、アメリカとか、いわゆるアカデミアとの連合しながらそういう人材を育てていくというようなことをやって、特に製造と設計とアプリケーション、非常に立体的に全部やっていかないとなんで。

アプリケーションっていうとどういう?

例えばロボットで使うようなSoCみたいな、今のSoC、ああいうようなアプリケーションとかね。

まさに遠藤さんがやられてるMRAMみたいなものは、キーアプリケーションになり得る可能性があると。

そう。先ほど遠藤先生が言われたような宇宙産業で使うような半導体とかね、ところもありますし、あるいは日本としては重要だなと思ってるのは医療分野。医療分野で画像処理関係もあるし、あるいは医薬で。

新しい創薬ですね。

そうそう。そういう分野がどんどん今後使われていくというところで、そういうとこで品質でいいものを出していくと。

なるほど。

ちょうど製造と設計と開発っていうのがうまく絡み合いながら動いている。

これは例えば、Rapidusさんと一緒にやりたいとか、仕事でRapidusに行けばこういうことをやれるっていう、そういうことなんか、そういうプログラムを準備されてるんですよね。

それ走りながらね。

そう。例えばあれですよ。明日僕Tenstorrentに行かないといけないですけど、Tenstorrentへの派遣設計プログラムとかありますね。

これが俺言いたかったんですよ。特に設計が重要って話もあったじゃないですか。なんで設計が重要なんですか?

なんでっていうのは、はっきり言うと日本が今不足しています。

あ、設計できる担当者。

うん。アメリカはアメリカでどんどん進んでますよね。

あ、進んでますね。

ね。例えば日本の会社がこの設計をお願いしますって言っても、後になっちゃうわけですよ。

ああ。

というようなことがあって。

未来を予測して、こういうアプリケーション設計が必要だなってことを考えて設計しとくってことですか?

そう、そう、そう。そこから始めないといけない。それと製造の方とセットにならないと済まない。

なるほど。その設計に挑戦したい人材をより熱く募集してると。

そう、そう。

最後の方に入っていきたいんですけども、これはご要望いただきまして、AI普及におけるエネルギーっていうことが今出てきてるじゃないですか。MRAM、今の低消費電力ロジック半導体と、柔軟な少量多品種生産を可能にするRapidusの先端ファウンドリーの重要性みたいに書かれてるんですけども、これはもう会話しながらもう答え出ちゃったみたいな。

そう。

エネルギー問題はお2人にどう見られてる?言うまでもないですけど。

そうですね。まあ先ほどデータセンターって言われましたけども、データセンターで消費する電力っていうのが、2020年と2030年とかすると10数倍違う。

10数倍。

だから圧倒的に電力を消費する時代がすぐ目の前に来てるところで、だからエネルギーの枯渇っていうのが本当に重要な感じ。

アメリカのSRCから出てるレポートだと。

はい。SRCってどこのですか?

アメリカのね、Semiconductor Research Corporationっていうところから出てるとですね、今のデータセンターとかICTが使うエネルギーって指数関数的に増えてる。で、エネルギーも頑張って増やしてってるんだけど、傾きが全然違うので、2042年には世界中の全エネルギーをデータセンターだけにぶち込んでも足りない。ってことは太郎さん、そん時ね、僕たちね、ご飯炊くエネルギー残ってないですよ。

残ってない。

どっか遊びに行こうって言っても、そんなエネルギーないんですよ。だからどっかのマトリックスとかいう映画と同じで、データセンターだけが動いてて、人間はやってて、エネルギー使わないでブーンと動いてるって。だけどやっぱ我々生きてかなきゃいけないので、ヒートポンプ、いわゆるエアコンだとか温度調整かけるとか、車も必要ですよとかですね。ヒートポンプのエネルギー変換効率はなかなか上がらないので、大体半導体、ICTに使えるエネルギーってどれぐらい。みんなAI半導体使いたいのって言ったら、100兆円以上使うねっていうのが半導体側から見た絵面なんですよ。でも一方で、全然半導体関係なく、地球上のエネルギーを誰がどう使うんだという分担を見ると、半導体って大体使っても1/3ぐらいが精一杯だよねと。

今、電動化ですもんね。

そうなんですよ。だってデータセンターだけ動いたってしょうがないので。そう考えると、2032年ぐらいにはエネルギー律速でデータセンターの稼働率が上げられないっていうか、作っても動かないはず。

動かせない。もう現実に起きてるって言いますね。今ね、エネルギーが足らないとか、水も足らない。

そう、そう、そう。そうすると取る手は2つしかない。エネルギーがないんだから使わないようにしましょう。だからAI戦略はここでおしまいねっていう風にするのか。もし我々がAIの世界をね、2ナノとか1.4ナノとか、MRAMみたいなね、新しい技術も入れて1/10にね、できれば、同じエネルギーで10倍のデータセンターが稼働できるわけです。

うん。

そうすると先ほど言ったAIバトル、どれだけAIの計算資源を持ってるかの競争ですから。今はみんな1台1台が同じエネルギーを食うから、同じエネルギー持ってたら100対100でやってて、エネルギーたくさん持ってる方の勝ちってなると、日本は必ずしもエネルギーリッチな国じゃないので。

ほぼ輸入しますもんね。8割、8.5割ぐらい。

そう思うと、やっぱり同じエネルギーで10台、100台動かしますよっていうエネルギー技術を作ってく方がいいんじゃないかなと。

そうですね。今日本で40ナノとか、それぐらいの半導体をやってるわけですよね。それに対して2ナノというレベルだと何分の1になる、電力消費が。

確かに。

そういうようなレベルでの技術的なエネルギー、それをやんないと。我慢してんじゃダメ。

そうですね。人間の欲の方が多分強いと思いますので。ってなった時に、MRAMだったり、技術融合が効いてくると。

そう。

MRAMなんてどれぐらい消費電力減るんですか?

対DRAMに比べると何分の1。

ええ。全部持ってかれた感じがするな。

ね。当たればいいんですけど、予想だと2032年には3兆円産業って言われ、追いついてくるメジャーなメモリーになれるかどうかなっていう思いです。

まだパワースピンさんは上場しないんですか?

まだ上場かな?あ、そうですね。でもそれもこれも2011年に東さんが。

あ、そうだよ。

井戸を最初に掘ってくれたんです。

そう。最後のメッセージとして、産業を作りたいっていうのがあるじゃん。

ここですよね。やっぱり産業を作んないと、買ってきただけだと国民が豊かにならない。

うん。そういう意味で言うとね、僕らIBMのアルバニー、ニューヨークのところ、そこから技術を我々買ってやり始めたでしょ。その技術はアルバニーのナノテクノロジーセンターというとこでやったんだけど、それを作ったのが2002年なんです。2001年の9.11だったでしょ?セプテンバーイレブン。あれからニューヨークを復興させるのに、技術と産業の集積をアルバニーに作ろうというふうに決めたのが、当時のニューヨーク州知事とIBM。それと、そういう意味では、こっちは東北の震災やったと。こっちはゼロからっていうところで、いかに産業をもう1度復興させてやるかっていうところで、みんな最大のチャレンジをその時にしてるわけでしょ。今はそういう災害はないわけで、新しく産業をつくる時期だから、いいぐらいに僕は思って。

確かにタイミングでいくと同じぐらいですからね。AIが出るので。

まさにそこに当たるだろ。

ですよね。

そうです。僕でね、チャンスいただいたじゃないですか。今でも僕それを勝てるように頑張ってんです。でも結構厳しいことで、論文だけ書いて遊ぶのはダメだよと。できれば新産業を産むと。

だから遠藤先生はそこを常にやってきたってことですよ。GSMCとも、装置業界ともやったしね。

だから会社も作りました。

全然こういったところで、もうメッセージとしては、次の産業を作りたい、半導体の変革を起こしたい、開発・設計・製造、特に設計やりたい人は概要欄チェックいただければいいと、ですかね。

はい。そうですね。

終わりに、その他意見があれば話してくださいってことで、もう十分だよね。

僕ね、2つある。

じゃ、それ次回でいいですか?

さっき言った設計のところなんですけど、それすごく大事なんです。半導体だけ作っても部品屋になっちゃうんですよ。市場と繋がらなきゃいけない。

なるほど。どういう需要があるかってマーケティングですね。

そう。市場とものづくりの技術をつなげてくれるのが設計者なんです。

アプリケーションに合わせて設計しなきゃいけないので、アプリケーションがあって、半導体のものづくりがあって、製造とか、そういうエコシステムがあると。設計だけが大事なんじゃなくて、いくら設計できても作れなかったら昔に戻っちゃうわけで。ようやくものづくりのところが復活し始めてきてる中で、ナノができましたね、で、おしまいだと、結局ものづくりの受託工場になっちゃうので、それを三位一体で行くっていうところの意味で、設計者がすごく大事っていうのは僕も大いにアグリーなんですよ。

すごい教授みたいなこと言いますね。

教授なんです。

教授です。素晴らしい。

もう1個は、よくRapidusはIBMから持ってきただけだろうっていう人いるんですよ。で、僕あれイラっとくるんです。なぜかね、データもらってくるなら簡単ですよ。でもそれが自分で作れるようになるっていうことは、オリンピック選手に1年間トレーニング受けたら同じように100m9秒で走れるかっつって、そら無理ですよ。でもRapidusさん、IBMから教えてもらった人は尊敬しなきゃいけないから、IBMから教わりましたと言ってるけども、それを実際自分の血肉にして、短い期間で実際に物が作れて、ファブが動き出してて。選手にトレーニング受けて、4年後のオリンピックにその人が出てるみたいな世界ですから、そういうのをすごいと思ってほしいの。

という意味では、IBMを尊敬してんのは、IBMは自分たちは製造するのは得意じゃないと思ってるわけ。それは日本だと思ってるわけ。だから自分たちは先端なものね、開発したり、そういうのをやって、その技術はちゃんとやっていきましょう。だけど製造とアプリケーション、ここら辺は日本が強いんだと思ってやってくれてるわけ。そういうコンビネーションだからうまくいく。

そうですね。お互い持ってない。そう。

そう。東芝で僕がNANDやってた時も、NANDのメモリの生産は東芝が強かった。だけどそれを普及させるために、SDカードとかUSBメモリーっていう、コンピューターとのインターフェイス、アプリケーションへリーチする窓口は東芝だけではできなくて、あの時はIBMの力を借りて一緒にやって。

コンピューティング業界のレジェンドですか、IBM。ビッグデータとかいろんなもので売り出してきます。

その関係、昔も今も変わらないなと思って。そう。ありがとうございます。

ということで、本当に素晴らしい、ありがたいと思いまして。東北大で教鞭も取られてるんですよね。教鞭取られてるですから、半導体業界で働きたかったらRapidusさんで、大学で半導体学びたいなら東北大学だね。

東さんが作ったファブで、しっかり半導体を実際に格闘して覚えていけると。

設計もやれる。製造もやれると。

大学であんなの持ってるの、東北大学だけですもんね。

そうです。我々のセンターだから、設計もするし、物も作るし、材料開発もする、全部やるんです。システム開発もしますから。

素晴らしい。

はい。

ということで今回は半導体会ということで、お2人の超レジェンド対談をさせていただきまして。半導体に限らず、ものづくり太郎チャンネルはね、工作機械とかフィジカルAIとかNVIDIAとかですね、色々やってますというところで、製造業で働いてる方は是非チャンネル登録いただいて応援いただきたいのと。ありがとうございます。

じゃ、じゃ、じゃ。少しでも良かったねって思った方は、いいね押していただければ幸いでございます。ということで本当にありがとうございました。

ありがとうございました。

またやりましょう。

頑張ります。

じゃあね。バイバイ。

バイバイ。

皆様お疲れ様でございました。2026年残り少しでございますが、ちょっと案件動画やりすぎて、PR動画おりますので、PR動画募集させていただきたいと思います。皆さんですね、ホームページからでも結構です。Xはなかなか連絡つかないからダメです。メールで直接ご連絡いただいても結構です。この動画見ましたといった方はですね、なんと15%オフさせていただきます。出血大サービスでございます。

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概要欄からチェックお願いします。展示会に出すのであれば、ものづくり太郎チャンネルに出すといいじゃないですか。失敗するか失敗しないか、皆様の熱量にかかっております。ということで是非よろしくお願いします。お待ちしてます。お願いします。案件ちょうだい。ちょうだい。