この動画から学べること

この動画では、AI半導体市場の圧倒的王者NVIDIAに挑む日本のスタートアップ「レンズ（LeapMind等の関連文脈と思われますが、ソース内ではレンズ/レンゾと呼称）」について、元ソニーや元東芝の技術者たちへの取材をもとに以下のポイントを解説しています。

1. 「データ移動」こそが最大の無駄

   • 現在のコンピュータ（ノイマン型）は、計算そのものよりも、メモリと演算器の間でデータを往復させることに多くの電力を消費しています。1回の計算に対し、データ移動にはその数倍以上のエネルギーが必要です。

2. 新型アーキテクチャ「CGLA」の仕組み

   • レンズが開発する「CGLA」は、データの流れを根本から変える構造です。NVIDIAのGPU（ノイマン型）のようにデータを頻繁に取りに行くのではなく、またGoogleのTPU（シストリックアレイ）のようにガチガチに行列演算に固定するのでもなく、柔軟にデータの流れを組み替えることで、「高い電力効率（消費電力9割減）」と「汎用性」の両立を目指しています。

3. Google TPUとの決定的な違い

   • GoogleのTPUは「トランスフォーマー」などの特定の計算には最強ですが、新しいAIアルゴリズムが登場した時に対応できないリスクがあります。CGLAは、将来の未知のAIモデルにも対応できる柔軟性が強みです。

4. 立ちはだかる「CUDA」の壁

   • NVIDIAが強い理由はハードウェアだけでなく、多くの開発者が依存しているソフトウェア環境「CUDA」にあります。この巨大な参入障壁に、日本の技術者たちがどう立ち向かおうとしているのか、その課題にも触れています。