2026年、韓国産AI半導体が大きく進化する年
2025年12月10日、ソウルで「2025AI半導体未来技術カンファレンス（AISFC 2025）」が開催されました。この会議は、AIの計算に特化した半導体（NPU）の技術トレンドや、関連企業や技術がもっと発展するように話し合う場として、2020年から毎年開かれています。
今年の会議では、韓国で作られたAI半導体の性能を、実際の使い方に合わせた共通の基準「K-Perf」が正式にスタートしました。さらに、2026年のAI半導体支援ロードマップも発表され、韓国がAI分野で世界トップクラスの「AI三大強国」になるための土台が示されました。
韓国が目指す「AI三大強国」への道
ペ・ギョンフン副首相兼科学技術情報通信部長官は、スピーチの中で「任期中に、AIの土台となる大規模なモデルや、AIと量子技術、そしてNPUを世界トップレベルに引き上げる方法を見つけ出す」と述べました。また、「韓国で作られたAI半導体の性能はすでに十分なレベルに達しており、K-Perfの宣言はその出発点となる」と強調しました。
長官はさらに、「2025年が土台作りの年であるとすれば、2026年は本格的にAI強国、アジア太平洋地域のハブへと進む時期です」と語り、2026年には研究開発のためのお金として35兆ウォン（約3.5兆円）を準備し、そのうちAIへの投資はこれまでの3倍となる9兆9000億ウォン（約9900億円）にすると発表しました。これは、GoogleのTPUがNVIDIAのGPUに匹敵する効率を見せたように、政府も継続的な投資を通じてAI関連の技術や企業が成長するのを支援していくという強い意志の表れです。そして、「韓国産のAI半導体が、韓国の半導体産業の新たな成功の中心となるよう積極的に支援する」と締めくくりました。
実使用に即した新評価指標「K-Perf」正式スタート
AISFC 2025の重要なテーマの一つは、AI半導体の性能を実際の使い方に合わせて評価する「K-Perf」の始まりです。これまで、AI半導体の性能を測る国際的な基準の一つである「MLPerf」は広く使われていましたが、実際の使い方での性能と、テストで測る性能に違いがあることや、AIが学習する性能に焦点が置かれ、AIが答えを出すときの性能を測るのが十分ではないという課題がありました。
そこで韓国政府は、AI半導体を作る会社と、AIを使うサービスを提供する会社が協力して、新しい評価の枠組みを作ることに着手しました。半導体を供給する側からはFuriosaAI、Rebellions、HyperAccelが、AIを使う需要側からはNaverクラウド、KTクラウド、NHNクラウド、サムスンSDS、LG CNS、SKテレコム、LG AI研究院、カカオエンタープライズ、モレーといった大手企業が参加しています。
K-Perfでは、Meta Llama 3.1（8B・405B）、Llama 3.3（70B）、EXAONE 4.0（32B）といった大規模なAIモデルを使ってテストを行います。今後はUpstageのWBLも追加される予定です。入力や出力の長さ、同時に利用できるユーザー数、計算の正確さ、AIが言葉を処理する速さ、消費電力などを測り、その結果は表やグラフで分かりやすく提示されます。
オ・ユンジェPMは、「AI半導体を作る側と使う側での性能に対する考え方の違いは大きかった。K-Perfはその違いをなくすための第一歩だ」と説明しました。来年（2026年）の第1四半期には、性能を認証・検証するための手続きを作り、将来的にはスマートフォンなど、機器の中で直接AIが動く「オンデバイスAI」にもこの評価基準を広げていく計画です。
AI半導体企業の挑戦：FuriosaAIのロードマップ
カンファレンスでは、韓国のAI半導体企業や支援機関による発表も行われました。FuriosaAIのキム・ハンジュンCTOは、AIの計算を効率化する「RNGD」という第2世代NPUの商用化計画を発表しました。2026年1月にはHBM3（高速なメモリ）を搭載したRNGDを発売し、9月にはさらに高性能なHBM3e 72GBを搭載したRNGD+、12月には2つのチップを組み合わせたRNGD+ Max（HBM3e 144GB）を投入する予定です。これらのチップを8枚搭載したサーバーは2026年3月に初めて公開され、2027年には第2世代サーバーが発売されます。
また、FuriosaAIは、ソフトウェアを作るための道具一式であるSDKのバージョン4.0を今月中に公開すると発表しました。このSDK 4.0には、以下のような機能が組み込まれています。
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ハイブリッド・バッチング: 異なる種類のAIの計算要求を効率よくまとめて処理し、NPUの利用率と処理能力を高めます。
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プール・モデリング: AIのデータを常にメモリに準備しておくことで、最初の計算要求があったときの読み込みの遅れを短くします。
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NPUオペレーターのサポート拡大: NPUで直接できる計算の種類を増やします。
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Kubernetes（クバネティス）連携: RNGDの計算中に、CPUやメモリがもっと必要になったときに、Kubernetesが自動的に必要な資源を割り当てる機能です。
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PyTorchバックエンド: PyTorchというAIを作るためのツールで開発したモデルを、NPUで自動的に最適化して速く動かすための仕組みを提供します。
SDK 4.0は、AIが答えを出すときの性能を最適化し、AIモデルのメモリの使い方を効率的に改善し、NPUとKubernetesを中心としたインフラの連携をさらに強化したバージョンと言えます。
ペ・ギョンフン長官も、FuriosaAI、Rebellions、HyperAccel、DeepX、Mobilintといった主要なAI半導体企業のブースを訪れ、製品の詳しい情報や事業化の状況について説明を受けました。
FuriosaAIは、OpenAIの大規模なAIモデル「gpt-oss-120B」を、2枚のRNGDカードで動かすデモンストレーションを披露しました。このモデルは、最低60GBのメモリが必要で、1200億個のパラメータと、たくさんの小さなAIを組み合わせて必要な部分だけを使う「MoE（Mixture of Experts）モデル」で構成されています。このモデルを超低遅延、つまり非常に速い応答速度で動かすには、通常NVIDIAのH100を複数使うか、MoEモデルの効率を大幅に高めたBlackwell B100などの高性能なチップが必要とされます。
FuriosaAIは、遅れを最小限にするために、MoEモデルの特性をうまく利用し、必要な部分のデータだけを選んで計算しました。さらに、gpt-oss-120Bが対応するMXFP4（4ビット混合精度量子化）という、AIのデータをより少ない情報量で表現する技術を、TCP（特定の計算を高速化するプロセッサ）が直接計算できるように最適化することで、メモリを使う量を減らし、計算の効率を大幅に向上させました。これらの工夫により、質問を入力してから約5.8ミリ秒という、とても速い応答速度を実現しました。
政府機関による手厚い支援体制
情報通信企画評価院（IITP）は、2026年のAI半導体に関する研究開発計画や、実際にAI半導体を試して事業化を支援する成果と計画について発表しました。IITPは、科学技術情報通信省の下で、情報通信技術分野の国の研究開発を計画・管理する専門機関です。
IITPのカン・ホソクチームリーダーは、2025年には「K-クラウド」などを通じてNPU企業の規模拡大に力を入れたと説明しました。また、スマートフォンなど機器の中でAIが動く「オンデバイスAI」や、計算とメモリの機能を一緒に持たせた「PIM半導体」の開発も支援しているとのことです。2025年の半導体性能基準としては、オンデバイスAI環境で20Bモデルを動かすことや、人間の脳のように動くことを目指した「ニューロモーフィック半導体」で1POPS（1秒あたり1000兆回演算）の性能、異なる計算方法を組み合わせる「混合コンピューティング」でDNN-SNN（ディープニューラルネットワーク－スパイキングニューラルネットワーク）に対応することなどを目標としていました。さらに、K-クラウドを通じた超巨大AIモデルや、光を使ってデータをやり取りする技術の支援も進めています。
続けてカン・ホソク氏は、2026年の研究開発課題は合計12件あり、その多くが計画段階にあると述べました。主な課題には、高速メモリとPIMを組み合わせたAIの計算を速くする装置の開発や、それらを動かすためのソフトウェアの開発が含まれます。また、半導体を供給する企業と利用する側の企業との間のギャップを埋めるため、NVIDIAのNVLinkのように、AI半導体チップ同士をつなぐ高速な技術を最適化するソフトウェアの開発も検討しています。
さらに、NPU企業がvLLMやPyTorchなどの無料で使えるAI開発ツールに対応を進めているものの、実際に使われることにつながっていない現状を踏まえ、互換性を強化するための競争型の研究開発も進めます。この競争課題では、Meta Llama 8Bモデルが1台のサーバーで安定して動くかどうかを評価基準とし、各NPUハードウェアを活用するためのより深い部分を直接操作できるプログラムの部品（低レベルAPI）の提供も求める予定です。これは、AIが答えを出すときに、ハードウェアの性能を最大限に引き出せるようなシステムの基盤と完成度を確認するためです。
情報通信産業振興院（NIPA）は、2025年の予算を通じて、50TFLOPS規模のAI実証インフラの高度化、韓国産の機器内NPU適用とAI実証サービスの構築、海外での実証支援を実施しました。その結果、16社から合計27種類のNPUが開発・高度化されました。
NIPAのチョ・ジェホンチームリーダーは、「NIPAは、研究開発、設計ソフトウェア支援、試作品の検証から量産まで、AI半導体の生産プロセス全体を支援している」と述べました。2025年には、普及のための土台を築き、27種類の韓国産AI半導体が市場に登場し、16社のファブレス企業（設計はするが製造はしない会社）が支援を受け、500万ドル（約5億円）を超える輸出実績を上げました。AI企業とAI半導体企業を連携させた輸出支援も進めています。2026年の事業では、完成した製品をもとに、需要の創出、制度の改善、人材の雇用連携、海外進出までを包括的に支援する方針です。
2026年、韓国産AI半導体の本格的な世界展開へ
世界的に見ると、AI半導体を設計から製造まで一貫して行える国は、韓国、台湾、アメリカの3カ国しかありません。設計まで含めればEU、日本、中国、インドも含まれますが、製造工程の難しさを超えるのは簡単ではありません。中国は多額のお金を投資して製造能力を高めていますが、5nm以下の最新の製造プロセスを量産できず、競争で遅れをとっています。一方、韓国は、メモリ半導体と、半導体の製造だけを専門に行うファウンドリーの強みを生かして、急速に競争力を高めています。現在の支援と挑戦が実を結べば、きっと、韓国は半導体産業の新たな飛躍期を迎えるでしょう。
そのような中で、2025年に16社から27種類ものNPUが登場したことは、世界的にも注目すべき成果です。ただし、現時点では売上という点で大きな成果には至っておらず、各社は世界の市場で契約を獲得することに力を入れています。今回登場した共通性能指標「K-Perf」は、国内のAI半導体を利用する企業の要求を反映した成功例を作り、その実績をもとに海外市場での契約につなげるための重要な試みと言えるでしょう。K-Perfの成功と、2026年における韓国産AI半導体の世界展開に期待が寄せられます。
