ところで、イーロンマスクが半導体製造に乗り出すようだ。テラファブ・プロジェクトを３月21日に始動すると記事が伝えている。テラはギガの1000倍だが、ギガファブはTSMCの12インチウェハ工場の総称だったような気がする。TSMCへの対抗意識というところか。マスク氏の言い方では、ルーム全体をクリーンに保つ必要はなく、ウェハの周囲だけをクリーンな状況に隔離すればよいのではないか、とのことらしい。ウェハ運搬ボックスと、プロセス装置のチャンバー内をクリーンに保つということだろうか。ひょっとすると、ボックスとチャンバーのドッキングが、スターシップと宇宙ステーションのドッキングのようなイメージなのかもしれない。クリーンなエリア同士を機密性高くつなげる・切り離すという意味では似ているような気がするが…。半導体装置の場合だと、保守作業をするのに結局クリーンルームが必要になるのではないだろうか。詳しいことは全然わからないが。
AMDからOpenClawフレームワークが発表された。生成AIをローカルPCで動かす構想のようだ。インテルのAI PCに対応する構想のようにも思えるが、AI PCは今のところCopilot+Windows11という構成だと思うので、データセンターへのネットワーク接続が前提と思う。エージェントPCはローカルで閉じているので、もう少し先を行く考え方かもしれない。RyzenClawとRadeonClawというハードウェア構成が提案されている。OpenClawの構成としては、WSL2(Windows Subsystem for Linux)とLM Studioとのこと。生成AIモデルは自分が好きなものを使えるようだ。RyzenClawはメインメモリ128GB、RadeonClawはVRAM 32GBとなっており、お値段もそれなりにすると思われる。
AMD OpenClawの構成を見ていると、おそらく、WSL2上で強化学習を行い、LM Studioで推論を行うことで、ローカル環境で個人用のAIエージェントを構成するということかと思う。私もPCにLM Studioを入れているが、生成AIのモデルパラメータが8Bを越えて12B、20Bと大きくなると、128GB載せてあるメモリが手狭に感じる。また、強化学習させようと思うとiGPUではちょっと無理で、VRAM 16GBくらいのGPUとWSL2が必要だと思う。（なのでまだ強化学習は行っていない） 導入効果がわかりにくいうちは、ハードウェア構成がちょっと贅沢ではないか、なんとなくそんなことを思った。