MRAMとメモリ内コンピューティング：オンデバイスAIの次のステップ?
MRAMはゼロスタンバイパワーとバイト単位のアドレス指定を備えた不揮発性磁気メモリです。メモリ内コンピューティングは、ニューラルネットワーク操作をメモリアレイ自体内に移動させ、エネルギー集約的なデータシャトリングを排除します。Samsungは2022年Nature論文で概念実証を実証しました。SemiFive/ICYTechは2026年5月に8nmテープアウトで最大2Bパラメータエッジチップを達成しました。現在の現実：R&Dと初期シリコンのみ。消費者配備は現実的に3～5年以上先。
MRAM(磁気抵抗性RAM)とメモリ内コンピューティングアーキテクチャは、メモリ内部で計算を実行することで、ローカルLLM推論を制約するエネルギー集約的なデータシャトリングボトルネックを排除し、オンデバイスAIを再形成する可能性があります。Samsungの研究は概念実証を実証し、SemiFiveとICYTechは2026年5月に2Bパラメータエッジ AIチップ向けシリコンテープアウトを達成しました。ただし、MRAMはまだR&D段階 — 消費者向けデバイスではまだ利用できません。
サードパーティの情報に関する注意
この記事はサードパーティのAIモデル、ベンチマーク、価格、ライセンスを参照しています。AIの状況は急速に変化しています。ベンチマークスコア、ライセンス条件、モデル名、API価格は執筆時とお読みになる時の間で変わる可能性があります。この記事に基づいてデプロイやコンプライアンスに関する決定を下す前に、各プロバイダーの公式ソース（ライセンスとベンチマークはHugging Faceのモデルカード、API価格はプロバイダーのウェブサイト、現在のGDPRとEU AI法のテキストはEUR-Lex）で最新の数値を確認してください。この記事は2026年5月時点で公開されている情報を反映しています。
ローカルLLM、独自のAPIキー、またはその両方でPromptQuorumを使用できます — バックエンドはあなたが選択します。
PromptQuorumウェイトリストに参加する →