Arm AIは、イギリスのケンブリッジに本社を置く半導体およびソフトウェア設計会社であるArm Holdings plcの人工知能専門部門である。Arm AIは、エッジコンピューティングに特化したプロセッサ設計とニューラルプロセッシングユニット（NPU）を開発し、スマートフォンから組み込みセンサーに至るデバイスでオンデバイスの機械学習および深層学習ワークロードを可能にする。その主要製品ラインであるEthos NPUファミリーは、電力制約のある環境でニューラルネットワーク推論を効率的に加速するように設計されている。
この部門は、世界中のパートナーにライセンス供与されているArmの広範なアーキテクチャに基づいている。Cortex-AおよびCortex-MシリーズなどのArmのCPUコアは、モバイルおよび組み込みシステムで広く使用されており、Arm AIはAI専用アクセラレータをこれらのコアと統合している。このアプローチにより、デバイスは生成AIモデルやその他のAIタスクをローカルで実行でき、クラウドコンピューティングへの依存を減らし、プライバシーとレイテンシを向上させる。Arm AIは、クアルコム、アップル、サムスン電子などの企業による他のエッジAIソリューションと競合するが、そのライセンスモデルは、幅広いチップ設計者のエコシステムを可能にすることで差別化を図っている。
歴史と進化
Arm Holdingsは1990年11月12日にWidelogic Limitedとして設立され、1990年12月3日にAcorn Computers、Apple、VLSI Technologyの合弁事業としてAdvanced RISC Machines Limitedに改名された。ARMという頭字語は元々「Acorn RISC Machine」を意味し、後にAppleの要請で「Advanced RISC Machines」に変更された。同社の最初のプロセッサであるARM1は、最初のRISCベースのデスクトップコンピュータの1つであるAcorn Archimedesで使用された。Armの初期の焦点は低消費電力で高効率なプロセッサであり、これはモバイルデバイスの基盤となった。
Arm AIは、人工知能アプリケーションが普及するにつれて、2010年代に明確なイニシアチブとして登場した。2017年、Armは最初のAI専用プロセッサアーキテクチャであるArm Machine Learningプロセッサを導入し、2018年にはEthos NPU製品ラインを立ち上げた。これらの開発は、AI機能を何十億ものエッジデバイスにもたらすことを目的としており、Armの「どこでもコンピューティング」という使命に沿ったものである。この部門はその後、OpenAIやAnthropicなどのモデルがよりコンパクトになるにつれて高まる需要である、オンデバイスの大規模言語モデル推論をサポートするように拡大してきた。
Ethos NPUアーキテクチャ
Ethos NPUファミリーは、Arm AIの中核となるハードウェア製品である。第1世代のEthos-N37は2018年に発表され、ミッドレンジのスマートフォンとIoTデバイスを対象とした。その後の世代であるEthos-N57やEthos-N77は、ハイエンドアプリケーション向けに性能をスケールさせた。2020年、Armはマイクロコントローラと超低消費電力エッジデバイス向けに設計されたEthos-Uシリーズを導入し、センサーやウェアラブルでのAIを可能にした。2024年にリリースされた最新のEthos-U85は、現代のAIで使用されるトランスフォーマーアーキテクチャを含むトランスフォーマーベースのモデルをサポートしている。
Ethos NPUは、トレーニングではなく推論に最適化されており、TOPS/W（ワットあたりのテラ演算数）などの効率指標に焦点を当てている。これらは、畳み込み、プーリング、活性化関数などの一般的なニューラルネットワーク操作をサポートし、TensorFlow LiteやPyTorchなどのソフトウェアフレームワークを介してプログラム可能である。Arm AIはまた、AIフレームワークをハードウェアに橋渡しし、シームレスな展開を保証するArm NNソフトウェアライブラリも提供している。
Arm CPUとの統合
Arm AIプロセッサは、モバイルおよび組み込みシステムで広く普及しているArm CPUと連携して動作するように設計されている。スマートフォンで使用されるCortex-Aシリーズと、マイクロコントローラで使用されるCortex-Mシリーズは汎用コンピューティングを提供し、Ethos NPUはAI固有のタスクをオフロードする。このヘテロジニアスコンピューティングアプローチは、バッテリー駆動デバイスにとって重要な性能と電力のバランスを取る。例えば、スマートフォンはアプリ処理にCortex-A78を使用し、シーン認識などのカメラAI機能にEthos-N77を使用する可能性がある。
2020年に導入されたArmのTotal Computeソリューションは、CPU、GPU、NPUを統合したプラットフォームに統合する。ArmのグラフィックスラインであるMaliおよびImmortalis GPUもAIワークロードをサポートし、Immortalisはハードウェアレイトレーシングを追加する。この統合により、開発者は異なるコンピューティングユニット間でAIモデルを最適化し、効率を最大化できる。Arm Compute LibraryやCortex-M向けCMSIS-NNなどのArm AIのソフトウェアツールは、展開をさらに簡素化する。
市場での位置付けと競争
Arm AIは競争の激しい環境で事業を展開している。モバイルAIでは、クアルコムのHexagon DSPやアップルのNeural Engineなどの競合他社がいる。IoT向けエッジAIでは、インテルのMovidiusやGoogle DeepMindのハードウェアパートナーなどの競合他社がいる。しかし、Armのライセンスモデルは独自の利点を提供する。チップを販売するのではなく、サムスン電子、TSMC、ブロードコムを含む数百のパートナーに設計をライセンス供与している。このエコシステムアプローチにより、2025年時点で、Armベースのプロセッサは実質的にすべての現代のスマートフォンで使用されている。
サーバーおよびデータセンター分野では、Arm AIはAMDやインテルと競合するが、その焦点はエッジに留まっている。サーバーにおけるArmの主なCPU競合他社にはIBM、Intel、AMDが含まれるが、ArmはモバイルCPUでは競合他社がいないものの、チップベンダーはその分野内で競争している。GPUでは、ArmはImagination Technologies、Qualcomm、そしてますますNvidia、AMD、Samsung、Intelと競合する。それにもかかわらず、ArmのNPUは、QualcommのSnapdragonプラットフォームに見られるように、他のベンダーのGPUと統合されることが多い。
ソフトウェアと開発者エコシステム
Arm AIは、AI開発をサポートする包括的なソフトウェアスタックを提供している。2017年に初めてリリースされたArm NN SDKは、開発者がArmハードウェア上でニューラルネットワークを実行できるようにし、TensorFlow、Caffe、ONNXなどのフレームワークをサポートする。2019年、Armは組み込みデバイスでのAI性能をベンチマークするツールであるArm ML Embedded Evaluator（Arm ML Eval）を導入した。Cortex Microcontroller Software Interface Standardの一部であるCMSIS-NNライブラリは、Cortex-Mプロセッサ向けにニューラルネットワークカーネルを最適化する。
Armはまた、エッジからクラウドへのAIを可能にするためにクラウドプロバイダーと協力している。Amazon Web Services、Azure、Google Cloudとのパートナーシップを通じて、Arm AIの設計はトレーニング用のクラウドインスタンスで使用され、エッジデバイスは推論を処理する。このハイブリッドアプローチは、モデルがクラウドでトレーニングされ、オンデバイスで展開される生成AIアプリケーションで一般的である。モデルプルーニングと量子化のサポートは、モデルサイズを削減し、メモリ制約のあるデバイスでの展開を実現可能にする。
最近の開発と将来の方向性
2023年、ArmはNasdaqに上場し、545億ドルの評価額で48.7億ドルを調達し、SoftBank Groupは約90%の所有権を維持した。このIPOは、Arm AIが製品ロードマップを拡大するための資本を提供した。2024年、ArmはトランスフォーマーモデルをサポートするEthos-U85を発表し、データセンター向けのArm AI Acceleratorを導入して、大規模な推論を対象とした。これらの動きは、オンデバイスの大規模言語モデル推論を含む、より強力なエッジAIへの進出を示している。
Arm AIはまた、AI研究ラボとのパートナーシップも模索している。2025年、MIT CSAILおよびスタンフォードAIラボと協力して、AIの二酸化炭素排出量を削減することを目的としたエネルギー効率の高いAIアルゴリズムに取り組んだ。この部門は、コンピュータビジョン向けの残差ネットワークおよびU-Net最適化、自然言語処理向けのシーケンス間モデルに投資している。AIモデルがより効率的になるにつれて、Arm AIはスマートホームセンサーから自動運転車まで、何十億ものデバイスでの展開を可能にすることを目指している。
課題と論争
Arm AIは、2020年から2022年にかけてのNvidiaによる買収試みを含む課題に直面しており、これは英国、EU、米国からの規制圧力により中止された。この不確実性はArmの戦略的方向性に影響を与えたが、同社は独立を維持した。さらに、Armの中国子会社であるArm Chinaは紛争の原因となっており、2020年にはリーダーシップの対立が報告された。これらの問題はArm AIの製品開発に直接影響を与えていないが、ガバナンスの複雑さを浮き彫りにしている。
もう1つの課題は、無料の代替手段を提供するRISC-VなどのオープンソースAIハードウェアイニシアチブからの競争圧力である。しかし、Armの成熟したエコシステムとソフトウェアサポートは強力な堀を提供する。2026年時点で、Arm AIは革新を続けており、ウェハースケールチップメーカーであるCerebras Systemsの買収の可能性が報じられているが、そのアプローチは拒否された。これは、Armが高性能AIコンピューティングに拡大し、エッジとデータセンター市場を橋渡しする可能性があることを示している。
結論
Arm AIは、エッジでのAIを可能にすることに焦点を当てたArm Holdings内の戦略的重点を表している。Ethos NPUファミリーとArm CPUとの統合を通じて、幅広いデバイス向けに効率的でスケーラブルなソリューションを提供する。この部門の成功は、半導体業界全体の革新を促進するArmのライセンスモデルに結びついている。AIが遍在するにつれて、Arm AIは、プライバシーを重視する世界でのオンデバイス処理への需要の高まりに対応しながら、ウェアラブルから産業用センサーまで、すべての接続デバイスにインテリジェンスをもたらす中心的な役割を果たす好位置にある。