チップ設計コストは、2014年のFinFETトランジスタ導入以降、急騰し始め、近年では7nmおよび5nmクラスのプロセス技術において特に高騰しています。International Business Strategies（IBS）は最近、2nmクラスのチップ設計に関する見積もりを発表しました。The Transcriptに掲載されたスライドによると、かなり大規模な2nmチップの開発費用は総額7億2,500万ドルに達するとのことです。
ソフトウェア開発と検証は、チップ設計開発コストの大部分を占めており、ソフトウェアに約 3 億 1,400 万ドル、検証に約 1 億 5,400 万ドルとなっています。
チップ設計コストは増加傾向にあり、この事実については異論の余地はほとんどありませんが、IBSの見積もりには大きな落とし穴があります。それは、IPを一切持たず、すべてをゼロから開発しなければならない企業が、かなり大規模なチップをゼロから開発する場合のコストを反映している点です。
Graphcoreのように巨大な設計を開発できるスタートアップ企業も存在しますが、大半ははるかに小規模な設計にとどまっています。さらに、スタートアップ企業はライセンスを可能な限り取得する傾向があるため、差別化要因となるIPのみを設計・検証し、その後設計全体を検証する必要があります。これらの企業がチップ（あるいはプラットフォームさえも）に7億2400万ドルを費やすのは、単にリソースが不足しているからという理由だけではありません。
極めて複雑なチップを開発できるリソースを持つ大企業は、既に大量のIPと動作するコード行を保有しているため、1つのチップに7億2,400万ドルもの費用を費やす必要はありません。しかし、プラットフォームの開発には数億ドル、あるいは数十億ドルもの費用を費やす傾向があります。例えば、NVIDIAは新製品ラインアップ（ゲーム用Ada LovelaceやコンピューティングGPU用Hopperなど）を開発する際に、マイクロアーキテクチャの開発に莫大な資金を投じ、その後、チップの実際の物理実装にも多額の資金を投入しています。
これらの推計のもう一つの側面は、AIを活用した電子設計自動化ツールや、開発期間とコストを大幅に削減するその他のソフトウェアを使用せずに、従来のチップ設計手法を前提としていることです。しかし、これらの推計は、Ansys、Cadence、SynopsysなどのAI対応ツールの重要性を強調しており、近い将来、人工知能を搭載したソフトウェアを使用せずに最先端のチップを開発することはほぼ不可能になることを示唆しています。
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アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
