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PC業界が、AI、特に大規模言語モデル（LLM）をクラウドを介さず個人のPC上で直接実行するため、数十年ぶりの構造変革期に突入しています。この動きは、AI処理に特化したNPU（Neural Processing Unit）の搭載と、CPUやGPUがメモリを共有する「統合メモリアーキテクチャ」への移行という二つの大きな技術革新によって牽引されています。これにより、低遅延でプライバシーも保護された、よりパーソナルなAI体験が実現しようとしています。
これまでのPCは、ほとんどのAI処理をクラウド上のデータセンターに依存していました。しかし、個人のPCでAIを動かすには性能が不足していたのです。その解決策の主役がNPUです。AIが得意とする行列演算に特化したこのチップは、CPUやGPUよりも遥かに高い電力効率でAIタスクを処理します。Qualcomm、AMD、Intelといった半導体大手は、性能指標であるTOPS（1秒間の演算回数）を競い合い、PCのAI性能を急速に向上させています。
もう一つの革命はメモリ構造です。従来の高性能PCでは、CPUが使うメインメモリと、GPUが使う専用のグラフィックスメモリは分離していました。しかし、巨大なAIモデルを動かすには、この分離構造が非効率でした。CPUとGPU間でデータをやり取りするたびに、大きな遅延と電力消費が発生していたためです。これはAIの応答速度を著しく損なうボトルネックとなっていました。
このメモリの課題を解決するのが、Appleが先行していた「統合メモリアーキテクチャ」です。CPU、GPU、そしてNPUが一つの大きなメモリプールを共有することで、プロセッサ間のデータ転送が不要になり、劇的に高速化します。AMDの「Ryzen AI Max」などがこの流れを追随しており、これにより、これまでデータセンターでしか扱えなかった大規模なAIモデルも、手元のノートPCで動かせる可能性が現実味を帯びてきました。
ハードウェアの進化と歩調を合わせ、ソフトウェアも大きく変わろうとしています。マイクロソフトは「Copilot+ PC」構想を掲げ、Windows OS自体にAI実行基盤を統合しています。これにより、アプリケーションはAIの処理内容に応じて、CPU、GPU、NPUの中から最適なプロセッサを自動で使い分けることが可能になります。開発者はより簡単に、ローカルPCの性能を最大限に引き出すAIアプリを開発できるようになるでしょう。
NPUの搭載と統合メモリへの移行は、単なる性能向上ではありません。それはPCアーキテクチャそのものを根本から再発明する動きです。この変化は、アップグレードや修理を困難にするという課題もはらんでいますが、いずれは「手元で動く汎用人工知能（AGI）」という壮大な目標さえ視野に入れています。PC業界は今、AIを中心に据えた新たなエコシステムの構築に向けて大きく舵を切ったのです。