WWDC 2026の開幕を5日後に控えた6月初旬、筆者はAppleシリコンのSenior Product ManagerであるDoug Brooks（ダグラス・ブルックス、通称ダグ）と向き合っていた。Appleシリコンは、オンデバイスAIの時代に何を目指して設計されているのか。その考え方を、製品戦略の当事者に聞く機会だ。
Appleシリコンの象徴とも言えるのが、CPUとGPUが同じメモリを共有するアーキテクチャだ。2020年にMacをAppleシリコンに移行させた際に投入したM1によって広く印象づけられ、その後の発展の中で利点が知られるようになり、いまや業界の潮流となった設計思想だ。高い性能だけではなく、極めて良好な効率性など、このコンセプトにはさまざまな利点が存在するが、ここ数年、とりわけ注目されているのが、AIワークロードへの適性の高さである。
ブルックスはAppleシリコンの製品戦略を担当しているが、半導体そのものの設計者ではない。1994年にシステムエンジニアとしてアップルに入社し、長くMacのハードウェアに携わってきた人物だ。そして現在の彼の役割は、Appleシリコンが備える機能や思想が、どのように製品の価値を高めているかについて語ることにある。
本稿ではまず、ブルックスが語った設計思想をたどる。そのうえで終盤では、取材とは別に、筆者自身の検証をもとに業界の中でのアップルの現在位置に言及したい。
Appleシリコンは何が「特別」なのか？
ブルックスが繰り返し強調したのは、Appleシリコンが異なる役割を持つ複数の処理モジュールを、製品が必要とする機能や性能に合わせてバランスさせている、という点だ。強力なCPUやGPU、そして推論エンジンのNeural Engine。細かく分類するなら、他にもオーディオや画像の信号処理を担当するモジュールがある。
いわゆる「ヘテロジニアス」と呼ばれる、異なるコンセプトのプロセッサを多数集めたマルチプロセッサだが、アップルが多くの半導体ベンダーと異なるのは、そのチップを使う顧客が自分たち自身だという点にある。
「搭載する製品に何をさせたいか」によって、処理モジュールの数や種類を選ぶ。そして、それぞれが必要とする十分に高帯域な共有メモリで束ね、チップ全体が同じメモリ空間にアクセスできるようにする。
この構造の本質は、データを動かさないことにある。CPUとGPUが別々のメモリを持つ構成は多いが、Appleシリコンでは、さまざまな処理モジュールが同じデータを使える。「演算ユニット間でデータを移動させる必要がない」ことが、Appleシリコンの本質だとブルックスは言う。
厳密には、演算処理の中でデータがまったく動かないわけではない。しかし、異なるメモリプール間で余分なデータコピーを行う必要がない。結果として、高速で応答性がよく、電力効率が高いと言われるが、そうした特徴は共有メモリアーキテクチャそのものに源流がある。
「このコンセプトは、デバイスの中にも入り込んできたエージェント型のワークフローでとりわけ生きる」とブルックスは言う。
「CPUがタスク全体を見渡して計画を立て、複数の異なる特徴を持つAIモデルを指揮して問題解決を行う”オーケストレーション”を担い、GPUが言語モデルを動かす。高帯域の共有メモリならば、こうした連携でも余分なデータ転送のオーバーヘッドを抑えられる」
