人工知能（AI：Artificial Intelligence）は、人間の知的行動（推論・学習・認識・判断）をコンピュータ上で再現・模倣することを目的とした技術・研究分野の総称です。近年は特に、大量のデータから自動的に特徴やパターンを学習する機械学習（Machine Learning）、そしてその中でも多層ニューラルネットワークを用いたディープラーニング（Deep Learning）が急速に発展し、画像認識・自然言語処理・音声認識・生成AIなど多くの実用アプリケーションを生み出しています。
AIの急速な発展を支えているのが、GPU（グラフィックス処理ユニット）やAIアクセラレータ（TPU、NPUなど）の進化です。これらのチップは、行列演算を超並列で処理するアーキテクチャを持ち、ディープラーニングの学習・推論に最適化されています。NVIDIA（H100、B100）、Google（TPU v5）、AMD（MI300）などが主要なAIチップを供給しています。
AIチップの製造には最先端の半導体製造技術が不可欠です。NVIDIA H100はTSMCの4nmプロセスで製造され、800億個以上のトランジスタを集積しています。高帯域幅メモリ（HBM）との3次元積層、チップレット構成（複数ダイの2.5D実装）など、パッケージング技術の革新も性能向上に貢献しています。
半導体製造工場（ファブ）でも、AIは重要な役割を果たしています。プロセス制御（APC：Advanced Process Control）への機械学習導入、欠陥検査画像のAI解析、歩留まり予測モデルの構築などが実用化されており、製造効率と品質の向上に直接貢献しています。
AIの普及に伴うデータセンターの電力消費増大は社会的課題となっており、低消費電力なAIチップ（エッジAI向けNPUなど）や、ニューロモルフィックコンピューティングへの研究開発も活発化しています。GaN・SiCパワーデバイスの需要拡大にもAI関連インフラの電力需要が貢献しています。