NVIDIAは2026年10月14日、半導体の設計・製造でAIの活用を広げる取り組みを発表しました。新たなライブラリcuPotentialを早期アクセスで提供し、材料のシミュレーションから検査、工場内のロボット動作検証まで、各社の取り組みを紹介しています。
cuPotentialを早期提供、材料シミュレーションを支援
cuPotentialは、CUDA-Xの新ライブラリです。NVIDIAによると、原子・分子の相互作用を扱うAIエージェントの構築を支援します。Synopsysは材料シミュレーションに早期採用しています。
NVIDIAは早期テストについて、すでにGPU向けに最適化した処理を、さらに2～3倍高速化したと説明しています。ただし、これは早期テストの結果です。利用企業の処理が一律に同じ倍率で速くなるという発表ではありません。
設計分野では、Cadenceが設計・シミュレーションにNVIDIAの技術を使ったエージェント型AIを導入しています。SiemensはCalibreの高速化にcuLithoを使用しています。
日本での提供は発表には書かれていません。日本から利用できるか、日本での提供時期、日本語対応、国内価格、利用リージョンの条件は、導入評価の前に確認が必要です。
製造・検査にも展開、公開予定と実績は分けて確認
Lam Researchは、SEMulator3DにNanoVDBを統合する予定です。NanoVDB対応機能は、2026年末までの公開を目標にしています。NVIDIAによると、特定のウェハーエッチングのモデリングを最大30倍高速化する見込みです。現時点の一般提供や、すべての処理での効果が示されたわけではありません。
NanoVDB自体は、OpenVDBの一部としてオープンソースで提供されています。部品となるソフトウェアが公開済みであることと、製品への統合機能が利用できることは分けて判断する必要があります。
検査分野では、AdvantestがACS RTDIにNVIDIA NemotronとNVIDIA Kumo-Anomalyを統合しました。NVIDIAによると、モデル選択を自動化し、対応時間を数時間から数分に短縮しました。オムロンは、視覚データ、装置文書、製造知識を組み合わせ、プリント基板の検査結果分析や不良原因の調査を支援するエージェントを開発しています。
実機導入前にロボットの動きを検証する事例としては、ファナックとFoxconnの取り組みが紹介されました。両社のロボットモデルとMega NVIDIA Omniverse Blueprintを連携させ、デジタルツインと呼ぶ仮想空間上の再現環境での検証を支援します。
影響する会社・しない会社
- 影響する: Synopsys、Cadence、Siemensの設計・シミュレーション製品を利用し、今回挙がった技術の評価を検討する会社です。ただし、対象となる製品の版や契約条件は発表には書かれていません。
- 影響する: SEMulator3Dの利用企業や、ACS RTDIを使う検査部門です。前者は公開目標、後者は統合の発表であり、同じ導入段階として扱わないことが重要です。
- 影響しない: 今回示された半導体設計・製造・検査の用途を扱わず、一般的な社内ITのみを運用する会社について、既存環境の変更は発表されていません。全社一律の更新や移行を求める内容ではありません。
情シスが今日やること
以下は、発表を受けて評価対象を絞るための確認手順です。発表元が指定した作業や期限ではありません。
- 利用製品を台帳で照合する。 評価に着手する前に、ソフトウェア台帳や契約一覧で、今回名前が挙がった製品の利用有無、版、担当部門を確認します。製品固有の管理画面や確認箇所は発表には書かれていないため、不明点は設計・製造部門に照会します。
- 提供条件をベンダーに確認する。 利用中の製品について、対象版、必要な契約、日本での利用可否、価格を問い合わせます。cuPotentialの早期アクセスと、SEMulator3Dの公開目標は別々に記録し、回答がそろうまでは導入可能と判断しない運用にします。
- 評価前に測定項目を決める。 設計・検査部門に、対象処理、現在の所要時間、結果の確認方法を書き出してもらいます。発表された高速化の倍率をそのまま費用対効果に使わず、自社の処理で比較する計画を作ります。
- 予算申請前に状況を共有する。 製造部門と購買担当に、早期提供、統合済み、開発中、公開目標を分けた一覧を渡します。未確認の提供条件も併記し、公開予定だけを根拠に調達を進めないよう判断材料をそろえます。
