东京大学一个房间里新设置的计算机4月起正式投入运行。这是验证设计出来的半导体能否准确运行的专用计算机。其成为日本产业技术综合研究所和东京大学共同运营的“AI芯片设计基地”的核心设备。东京大学教授池田诚表示，“花费约16亿日元建成。对于制造稳定运行的半导体来说是不可或缺的”。
即使是缺乏技术和资金的新创企业，也在准备参与这项业务。日本将在5年时间里投入近100亿日元的国家资金。今后将选择约20个主题，不断支援AI芯片的设计和验证。还将举行研讨会等，让研究人员能跨越组织的隔阂展开交流，借此培养相关人才。
世界范围内，最近数年在AI芯片领域掀起激烈的研发竞争。领先的是图像处理用芯片（GPU）的最大制造商美国英伟达。
现在的人工智能以学习庞大数据的深度学习为主流。个人电脑搭载的CPU（中央处理器）擅长一个一个按顺序完成计算，但无法同时进行大量计算。英伟达的芯片则在内部大量汇聚了属于小型计算机的“内核（Core）”，专注于处理信息量大的图像。这种芯片适合用于深度学习。
美国谷歌也在2016年宣布自主制造和利用专用AI芯片。以此为契机，竞争的导火索被点燃。除了CPU巨头英特尔和苹果等美国企业之外，华为技术和阿里巴巴集团等中国企业也采取行动。与硬件开发关系较浅的Facebook和亚马逊也宣布了涉足的方针。
日本起步较晚，但研究人员并不感到悲观。这是因为认为不会和中美企业正面竞争，能够开发日本优势领域的AI芯片。
这一领域的研究者经常使用“边缘（edge）”这个说法。指的是智能手机、汽车和机器人等“终端”。中美大型企业瞄准的AI芯片主要设想用于通过互联网连接的计算机本身——“云平台”。池田教授表示，“日本在传感器等技术方面具有优势。如果是边缘侧，能够展开竞争”。
在AI芯片的信息处理领域，大量数据与存储元件的交换成为问题。现有的CPU每当计算之际都反复进行存储元件的读写，处理时间变长，同时耗电量增大。如果能减少读写次数、一气呵成地完成计算，能缩短计算时间，同时还能减少耗电量。这是AI芯片的一大特色。
日本国内的半导体厂商瑞萨电子很早就注意到边缘侧的AI芯片的发展潜力，一直积极推进研究。瑞萨电子开发出了自主技术，每次计算都可高速改变半导体内使用的电路构成。具备的优势是能灵活应对传感器感知的数值数据和图像处理等各种AI。
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把这种AI芯片应用于生产线，利用小型监视设备即可监测工序中的微小异常，或第一时间发现残次品。目前已经实现产品化，正在销售。
要让AI承担复杂的处理工作，现在无论如何都需要处理速度快的计算机。这种计算机因体积巨大而无法搭载到汽车和机器人上，因此必须通过通信来交换数据。需要绝对不能中断的稳定通信环境，同时这种数据交换需要较多时间。在自动驾驶领域，瞬间的判断延迟就将导致事故，今后将轮到AI芯片出场。
此外，智能手机的语音识别目前也依赖云平台处理，不久后也可能改为通过AI芯片来处理。
在AI软件领域，美国大型企业占据优势，日本的存在感薄弱。产业技术综合研究所的研究部门副负责人昌原明植表示，“如果日本不在国内推进AI芯片研究，将全面落后”，显示出危机感。他认为日本应发挥具有优势的产品制造传统，找到活路。
