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AI需要の高まりを背景に、マーベルの初期の半導体製造への賭けが実を結ぶ

8年前、チップメーカーのマーベル・テクノロジー社はナノメートル単位での技術革新を一気に進めることを決断し、以来その成長軌道は着実に上向き続けている。半導体製造において、ナノメートル表記はトランジスタの正確な物理寸法を示すのではなく、プロセスノードと呼ばれるチップ製造技術の世代を指すものである。先進的なプロセスノードは一般に、より高いトランジスタ密度と性能の向上を実現する[…] 「AI需要の高まりの中で、マーベルの初期のチップ製造への賭けが実を結ぶ」という記事は、最初にSiliconANGLEに掲載された。

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更新日時:東部夏時間 11:58 / 2026年10月26日

AI需要の高まりを背景に、マーベルの初期の半導体製造への賭けが実を結ぶ

マーク・アルバートソン著

8年前、チップメーカーのマーベル・テクノロジー社はナノメートル技術で一歩先を行く戦略を採用し、それ以来その成長軌道は着実に上向きである。

半導体製造において、ナノメートル表記は、トランジスタの正確な物理寸法を示すのではなく、プロセスノードと呼ばれるチップ製造技術の世代を示しています。先進的なプロセスノードは、一般に高いトランジスタ密度を実現し、性能および電力効率の向上をもたらします。

チップメーカーは通常、ナノメートル単位でのサイズ縮小を一定のペースで進めており、一段階飛ばすことは大きなリスクを伴うものでした。マーベルはその賭けに踏み切ったのです。

「2018年から2019年頃、私たちはデータインフラを構築するなら、追随者ではなくリーダーになる必要があると判断しました。そのためには、最先端のプロセスノードと最高の技術を採用することが不可欠でした」と、マーベル社のカスタムクラウドソリューション事業部のエグゼクティブバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるウィル・チュ氏(写真左)は述べました。「そこで、7ナノメートル工程は飛ばし、12ナノメートルや16ナノメートルといった製品を投入したうえで、次の論理的なステップは7ナノメートルでした。しかし、私たちは一気に5ナノメートルへと進み、さらにその後も3ナノメートル、2ナノメートル、14オングストロームと次々に進めています。この戦略を継続して実行してきた結果、当社はクラウド分野におけるリーダーとしての成長基盤を確立することができました。」

Chu氏は、SiliconANGLE MediaのライブストリーミングスタジオであるtheCUBEで行われた独占配信において、theCUBE + NYSE Wired「AIファクトリー – 未来のデータセンター」インタビューシリーズの一環として、theCUBEのJohn Furrier氏と対談しました。同席したのは、Marvell社のデータセンターネットワーキング事業グループのエグゼクティブ・バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるDavid Lazovsky氏(右)で、両者は同社が企業向けAIアーキテクチャの効率向上を軸に事業を展開してきた経緯について議論しました。(※ 詳細は下記の開示事項をご参照ください。)

AIアーキテクチャ向けの光学ソリューション

マーベルのプラットフォームの基盤となるのは、AIクラスター、クラウドデータセンター、エンタープライズネットワーキング向けに高速なマルチギガビットデータ伝送を実現するシリアライザ/デシリアライザ(SerDes)技術です。今日のデータセンターにおいて、AIインフラのスケールアップは極めて重要な課題であり、マーベルはSerDesを活用して電力効率の向上を図ってきました。

9月、同社はAIスケールアップアーキテクチャをサポートするための2ナノメートル光学インターコネクト技術を発表しました。この技術は、複数の計算リソースとメモリリソースを緊密に接続し、ひとつの大きなシステムとして動作させるものです。

「スケールアップにおいて、銅から光ファイバーへの移行がなぜこれほど重要なのかというと、プロセッサ間のデータ伝送——全体の約85%を占める——はこれらのスケールアップネットワーク内で行われており、スケールアウトネットワークを介する部分はわずか15%にすぎないからです」とラゾフスキー氏はtheCUBEに語りました。「エネルギー効率に好影響を与えられれば、その効果は非常に大きくなります。当社は、光技術とSerDesを活用し、総消費電力を大幅に削減する技術の開発を進めています。」

マーベルの効率的なアーキテクチャへの注力は、高帯域幅メモリにおける進歩にもつながっています。8月には同社は、AIインフラストラクチャ全体で共有メモリ層を実現するためのフォトニック・ファブリック・メモリモジュールを発表しました。この技術は、DDR5メモリ、高帯域幅メモリキャッシュ、および光通信を組み合わせることで、AIシステム間でメモリ資源を共有できるようにします。

「マーベルは史上初めて、光インターコネクトを採用した大容量・高帯域幅メモリを開発しました」とラゾフスキー氏は述べました。「高帯域幅メモリが2つのスタック構成となっており、これにより最大8スタックのDDR5を搭載したモジュールをサポートします。これにより、メモリ容量と計算能力を初めて分離することが可能になります。」

マーベルのメモリおよび光ネットワーク分野における進歩は、AIインフラストラクチャ市場における同社の地位を強化しました。Nvidia社は今年初めに同社へ20億ドルの投資を発表しており、マーベルは最近、Google LLC向けにカスタムAIチップを設計する契約を締結したと発表しました。

「これは人類史上最大規模の設備投資です」とチュ氏は述べました。「当社のコネクティビティ事業、ネットワーキング事業、カスタム事業のいずれにおいても、これらの市場で最も成長が速い分野にしっかりと位置しています。当社は最先端の技術を有し、顧客からの信頼も高く、実行力にも確かな実績があります。」

こちらが、SiliconANGLE および theCUBE の theCUBE + NYSE Wired: AI Factories – Data Centers of the Future インタビュー・シリーズの一環として収録された、完全版の動画インタビューです:

(* 免責事項:TheCUBEは、TheCUBE + NYSE Wiredによる「AIファクトリーズ – 未来のデータセンター」インタビューシリーズの有料メディアパートナーです。TheCUBEのイベント取材をスポンサーするMarvellおよびその他のスポンサーは、TheCUBEまたはSiliconANGLE上のコンテンツに対して編集上の支配権を有していません。)

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