編集部
GoogleがPixelスマートフォン向けに開発するTensorチップは、性能面での競争力が課題とされてきたが、次世代のTensor G6チップでは異なる戦略が見られる。内部情報によると、Tensor G6は新しいGPU設計の導入を見送り、過去のTensor G4用GPUを再利用する可能性が高い。
この決定は、性能向上よりもチップのダイサイズ削減と効率化を優先する意図があるとされる。また、GoogleはダイサイズをAppleのA18 Proに匹敵する105mm²まで縮小する目標を掲げ、DSPコア数の削減やキャッシュ容量の半減などを通じて実現を目指している。このように、Googleの最新チップはスペース効率と省エネルギー性を重視しつつも、大幅な性能向上は期待されていない。
Googleが描くTensor G6の戦略的ダウングレードの背景
GoogleのTensor G6チップは、最新の性能向上ではなく、効率の追求を優先する姿勢が明確である。Android Authorityの報告によれば、Tensor G6はTensor G4のGPUを再利用し、レイトレーシングのサポートが見送られる可能性が指摘されている。この選択は一見、性能面での「ダウングレード」と映るが、Googleの狙いは単なる後退ではない。
次世代チップ開発の流れにおいて、性能と消費電力のバランスは非常に重要であり、特にスマートフォンのデバイスサイズにおける熱管理やバッテリー効率の面で求められる要素が多い。Tensor G6でのダイサイズ削減には、競争力を強化しつつコストを抑える効果が期待される。
GoogleがTSMCのN3Pプロセスを採用し、従来のN3Eプロセスと比べてダイ面積を4%削減することも報告されており、これはAppleのA18 Proに匹敵する小型化を狙った動きといえる。Pixel 10におけるダイサイズの縮小によって、他社との競争においてより長期的な優位性を確保する狙いがあると考えられる。
新技術不採用の理由と効率化への期待
Tensor G6がTensor G4のGPUを採用する背景には、技術的なトレードオフがあると見られる。性能の上昇は抑えつつも、チップ全体の発熱を抑えることが、Googleの主要な目標であると考えられる。効率的なサーマル管理は、デバイスの持続性やユーザーの快適な使用体験に直結するため、この方針は賢明な選択といえるだろう。
加えて、GoogleはDSPコア数を1つ減らし、システムレベルキャッシュ（SLC）を4MBに半減するなど、さらなるダイサイズ削減を目指している。これにより得られるダイサイズの縮小が、製造コストの抑制にも寄与する可能性がある。ただし、これらの効率化によって、他社が進める最先端のGPU機能やレイトレーシングなどに対して後れを取るリスクも伴う。
Googleがこの点でどのように差別化を図るか、さらなる効率性の向上を追求しながら、今後の市場競争においてスマートフォンの性能をどうアピールするかが注目される。
ダウンサイジングの狙いと今後のTensorチップ戦略
Tensor G6のダイサイズ削減は、Appleとの競争のみならず、Google独自のチップ戦略に基づくものである。PixelシリーズでのTensorチップ導入以来、Googleは独自のSoC開発を進め、AI・機械学習などの分野で優位性を示すことを狙っているが、純粋な性能の追求には一線を画す姿勢が続いている。
特に、モバイルチップ開発では、ダウンサイジングによる効率性と熱管理のバランスが重要であり、これはスマートフォンのエネルギー効率やコンパクト設計を支える要素となる。こうした背景から、Googleが描くTensorチップの未来は、性能だけでなく、効率と機能性を重視したバランスの取れた設計にあると言えるだろう。
Pixelスマートフォンの競争力を維持するための戦略的な選択が、GoogleのSoC市場における長期的なビジョンを象徴している。