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同時に、半導体市場における人工知能（AI）は、ファウンドリのロードマップを再編しています。TSMCは、AIアクセラレータ専用のチップオンウェーハオンサブストレートフローを加速させ、一方Samsung Foundryは、300億トランジスタのモノリシックダイを目標としたゲートオールアラウンドデバイスのサンプル出荷を行っています。ASMLの高NA EUVスキャナは、16ナノメートル未満のハーフピッチを実現し、主にAIシリコンの需要に応えるため、2025年に量産開始されます。設計チームは現在、ノードの選択を従来の密度指標ではなく、「ジュールあたりのトークン数」で表しており、これはモデル推論の経済性との直接的な整合性を反映しています。その結果、IPベンダーは、混合精度MACアレイとニアコンピュートキャッシュ階層をデフォルトの成果物として追加しています。このチェーンのあらゆるリンクにわたって、市場はもはや垂直ではなく、高性能チップアーキテクチャが今やその周りを回る中心の重力井戸となっています。
エッジ推論アクセラレータがグローバルサプライチェーン全体でパッケージングイノベーションを推進
消費者向けデバイスは、大規模言語モデルアシスタントをローカルにホストすることが増えており、半導体市場における人工知能（AI）をエッジファースト設計ターゲットへと押し進めています。AppleのA17 Proには、1秒あたり35兆演算を超える16コアのニューラルエンジンが統合され、QualcommのSnapdragon X Eliteは、基盤モデル推論を薄型軽量のラップトップに移行しています。バッテリー駆動のエンベロープ内でこのような偉業を達成することは、シリコンインターポーザーがダイ間配線を2桁短縮する2.5Dパッケージングの熱心な実験を推進します。IntelのFoveros Directハイブリッドボンディングは、10ミクロン未満のボンドピッチを実現し、ロジックタイルとSRAMタイルを1%未満の抵抗オーバーヘッドで積み重ねることを可能にしました。これは、以前はモノリシックアプローチを必要とした数値です。
熱制限がモバイルフォームファクタを左右するため、電力供給ネットワークとベイパーチャンバーの設計は、ダイ配置と協調設計されている。STマイクロエレクトロニクスとASEは、歩留まりを犠牲にすることなく基板面積を拡大するファンアウトパネルレベルパッケージングを披露した。こうした進歩は極めて重要で、基板フットプリントが1ミリメートル節約されるごとに5GおよびWi-Fi 7無線用のアンテナ容積が解放され、OEMが常時接続のAIアシスタントを提供できるようになる。Omdiaは、2026年までに年間9億台以上のエッジAI対応デバイスが出荷されると予測しており、この数字はすでに基板サプライヤの生産能力を3倍に引き上げる要因となっている。この大波が押し寄せるにつれ、半導体市場における人工知能（AI）の競争の最前線はウェーハファブではなく、エッジパフォーマンスが最終的に決まるラミネート、マイクロバンプ、誘電体スタックへと移っていく。
ジェネレーティブAIコンピューティング需要の急増により、ファウンドリのキャパシティ競争が激化
最先端のモデルを1回トレーニングするだけで、ギガワット時の電力を消費し、数十万台の高度なGPUを数週間分も節約できます。この現実により、ハイパースケールクラウド事業者は、半導体AI市場のキーメーカーとなっています。これを受けて、TSMC、サムスン、インテルファウンドリーサービスは、アリゾナ州、平沢市、マクデブルクの各拠点で同時に拡張工事を発表し、5ナノメートル以下の領域で年間400万枚以上のウェハ生産開始を目指しています。設備投資額は依然として驚異的な額ですが、これらの発表では稼働率を明示していません。これは、あらゆる高度なツールはAIシリコンが導入されるとすぐに満杯になるという業界の憶測を裏付けています。
供給逼迫は、極端EUVリソグラフィのエコシステムによってさらに深刻化しています。このエコシステムでは、世界はフォトリソグラフィベンダー1社とペリクルサプライヤー2社に依存しています。こうした問題がAIアクセラレータの四半期ごとの可用性に波及し、推論APIのクラウド価格に直接影響を与えます。その結果、GlobalFoundriesやUMCなどの準大手ファウンドリは、絶対的な密度を追求するのではなく、電圧ドメイン・マトリックスエンジン向けに最適化された特殊な12ナノメートルノードに投資しています。彼らの戦略は、産業用ビジョンや自動車の自動運転といった、最先端技術よりも長期ライフサイクルのサポートが重視される商用分野をターゲットとしています。このように、半導体市場における人工知能（AI）は、ハイパースケーラーが独占する超先端技術の生産能力と、多様で安定した利益プールを確保する成熟ノードの生産能力に二極化しています。
EDAツールはテープアウトと検証を短縮するためにAI技術を採用しています
半導体市場における人工知能（AI）では、数年単位ではなく数ヶ月単位のシュリンクサイクルが求められており、膨大な検証ワークロードが生じています。これに対処するため、EDAベンダーは、テストベンチベクトルのプルーニング、バグの自動ランク付け、配置開始前の配線混雑予測を行う機械学習エンジンをフローに組み込んでいます。SynopsysのDSO.aiは、200以上のタップアウトにおいて、2桁の消費電力削減と週単位のスケジュール短縮を実現したことを公表しています。パーセンテージは非公開ですが、これらのメリットは数千時間のエンジニアリング時間の節約に相当します。一方、Cadenceは、クラウドインスタンス上で夜間に数百万通りのレイアウトの組み合わせを自律的に探索する強化学習配置ツールを統合しました。
フィードバックループは好循環へと転じます。AIがEDAを向上させるにつれ、結果として得られるチップはAIワークロードをさらに加速させ、よりスマートな設計ソフトウェアへの需要をさらに高めます。Celestial AIやd-Mazeといったスタートアップ企業は、自動化された形式検証を活用して、フォトニックインターコネクトファブリックのイテレーションを行っています。これは、かつては手作業による検証がボトルネックとなっていた分野です。一方、OpenROADなどのオープンソースイニシアチブは、グラフニューラルネットワークを組み込むことで、市場参入を希望する中小企業がバックエンドフローに容易にアクセスできるようにしています。その結果、従来は大手企業が有利だった開発期間が短縮され、機敏なチームは、スケジュールに起因する不具合を生じさせることなく、RTLからパッケージサンプルまで9ヶ月以内に移行できるようになりました。
AI向けにメモリ技術が進化、帯域幅と電力効率を向上
1秒あたりに処理されるトークンが増えるごとにメモリへの負荷が増大し、このサブシステムは半導体AI市場における人工知能（AI）の新たな戦場となるでしょう。第4世代の高帯域幅メモリ（HBM）は、スタックあたり1秒あたり1400ギガバイトに迫っていますが、大規模言語モデルのパラメータ数によってこれらのチャネルは依然として飽和状態にあります。この逼迫を緩和するため、SK hynixはハイブリッド熱圧着により接合された16段スタックのHBM4Eエンジニアリングサンプルを公開し、ビットアクセスエネルギーを4ピコジュール未満に削減しました。Micronは、AI PC向けにカスタマイズされたGDDR7でこれに応え、プリフェッチ長を2倍にすることで、混合精度推論におけるコマンドオーバーヘッドを削減しました。
新興アーキテクチャは、コンピューティングをメモリへと移行することに重点を置いています。Samsungのメモリセマンティクスプロセッシングユニットは、バッファダイに演算ユニットを組み込み、HBMスタック自体でスパース行列乗算を可能にします。一方、UCIe準拠のチップレットインターフェースにより、アクセラレータ設計者はロジックダイの周囲に複数のDRAMスライスをタイル状に配置することができ、かつてはスーパーコンピュータ専用だった総帯域幅に到達できます。自動車部品サプライヤーは、これらのアイデアをLPDDR5Xに移植し、運転支援SoCが車両の熱バジェットを超えることなくレーダーとビジョンを融合できるようにしています。つまり、半導体市場における人工知能（AI）は、メモリの根本的な再定義、つまり受動的なメモリから能動的なメモリへと変化を遂げつつあり、クロック周波数と並んで、フロップスあたりのバイト数やビットあたりのピコジュールが主要な仕様ラインとして位置づけられるようになりました。
IPコアとチップレットにより、特殊なAI向けのモジュール式スケーリングが可能に
カスタムアクセラレータはもはや白紙の状態から始まることはありません。設計者は、活気に満ちたエコシステムから調達された検証済みのIPコアとチップレットからシリコンを組み立てます。半導体市場における人工知能（AI）の中心となるこのトレンドは、ソフトウェアのマイクロサービス化への初期の移行を反映しています。例えば、TenstorrentはRISC-Vコンピューティングタイルスタックのライセンスを取得し、パートナー企業はそれを特注の網膜処理ASICに統合しています。また、ARMのEthos-U NPUはマイクロコントローラに組み込まれ、常時オンのキーワードスポッティングを実現します。強化されたブロックを利用することで、チームは数ヶ月に及ぶDFTとタイミングクロージャを回避し、アルゴリズムとハードウェアの協調設計に労力を集中させることができます。
チップレットパラダイムは、この哲学を拡張したものです。AMDのInstinctアクセラレータファミリーは、既にコンピューティングCCD、メモリキャッシュダイ、I/Oハブを、1桁ナノ秒単位のInfinity Fabricリンクを介して統合しています。オープンソースのUCIeは現在、レーン検出、フロー制御、整合性チェックを定義しているため、異なるベンダーが異なるファウンドリのダイを混在させることができます。この相互運用性によりNREの閾値が下がり、例えば医療用画像処理企業は、FDA認証のDSPスライスをビジョントランスフォーマーエンジンの隣に、同じ有機基板上に統合することが可能になります。このように、モジュール性は単なるコスト削減策ではなく、半導体市場における人工知能（AI）が、ハイパースケールの巨大企業と、ドメイン固有の推論課題を解決するニッチな企業の両方に対応できるようにするイノベーションの触媒なのです。
地理的変化がAIに重点を置いた半導体製造活動の新たな拠点を浮き彫りにする
環太平洋地域が依然として優勢ではあるものの、地政学的および物流上の現実により、半導体市場において人工知能（AI）と密接に結びついた新たな拠点が生まれています。米国のCHIPSインセンティブは、セレブラスやグロクといったスタートアップ企業をアリゾナ州の新工場の近くに誘致し、マスク製造、ウェーハ処理、モジュール組立が半径50マイル以内で行われる垂直統合型回廊を形成しています。欧州は、欧州共通利益重要プロジェクト（IMC）の枠組みの下、ドレスデンとグルノーブルをAIアクセラレータのプロトタイピング拠点として育成しており、IMECは主要な商用ノードに匹敵する高度な300ミリメートルパイロットラインを提供しています。
中東では、アラブ首長国連邦がアラビア語のLLMアクセラレータに重点を置くRISC-V設計会社に資金を提供し、エネルギー効率の高い推論を求める主権データセンターへの近接性を活用しています。インドの半導体ミッションでは、バックエンドでの価値獲得が前述のエッジデバイスの急増と一致することを認識し、最先端のリソグラフィーよりもパッケージングを優先しています。これらの動きは全体として供給の多様化を促進するだけでなく、地域特化も促進します。たとえば、暑い気候では電力が最適化された推論チップ、宇宙技術クラスターの近くでは放射線耐性のあるAIプロセッサ、厳格なデータ主権規範のある法域ではプライバシーが強化されたシリコンなどです。それぞれの開発は、半導体市場における人工知能（AI）が、エコシステムが現地の才能と需要プロファイルに合わせて製造を調整するにつれて、規模では世界的であると同時に、実行においてはますますローカル化していることを強調しています。
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AIが従来の半導体バリューチェーンを再構築する中、企業戦略の再編が進む
AIコンピューティングの引力により、企業の取締役会は10年前の戦略を見直さざるを得なくなりました。かつてはリスクが高いと考えられていた垂直統合が、半導体市場における人工知能（AI）の分野で再び注目を集めています。NVIDIAによるMellanoxの買収とそれに続くNVLinkネイティブDPUの開発は、ネットワークスタックの制御がGPUの価値をどのように守るかを示しています。同様に、Appleがサードパーティ製モデムを自社設計に段階的に置き換えていることは、デバイス上のインテリジェンスにおけるエンドツーエンドのユーザーエクスペリエンスのチューニングへの取り組みを浮き彫りにしています。現在では、委託ファウンドリでさえリファレンスチップレットライブラリを提供しており、純粋な製造と設計支援の境界が曖昧になっています。
一方、ファブレス企業は、供給変動を回避するためにマルチソーシング契約を締結しています。AMDはTSMCおよびSamsungと提携し、同一のRTLを異なるプロセスレシピにマッピングすることで、製品発売期間を確保しています。一方、一部のIPベンダーは、ウェーハ枚数ではなくAI推論スループットに連動した数量ベースのロイヤルティでコンピューティングコアのライセンスを供与し、収益を顧客の成功と連動させています。投資家の感情はこれらの変化を反映しています。マッキンゼーは、AI中心の設計製造ループを習得している企業に時価総額が不均衡に蓄積され、後進企業は存在感を失っていると指摘しています。最終的に、半導体市場における人工知能（AI）は、設計と製造、ハードウェアとソフトウェア、コアとエッジの間の歴史的な境界を溶かしつつあり、俊敏性、エコシステムのオーケストレーション、アルゴリズムの洞察が永続的な優位性を左右する新たな競争環境を生み出しています。
半導体市場における人工知能の主要プレーヤー：
● NVIDIA Corporation
● Intel Corporation
● Advanced Micro Devices （AMD）
● Qualcomm Technologies, Inc.
● Alphabet Inc. （Google）
● Apple Inc.
● Samsung Electronics Co., Ltd.
● Broadcom Inc.
● Taiwan Semiconductor Manufacturing Company （TSMC）
● Samsung Electronics
● Other Prominent Players
主なセグメンテーション:
チップの種類別
● 中央処理装置（CPU）
● グラフィックス プロセッシング ユニット （GPU）
● フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
● 特定用途向け集積回路（ASIC）
● テンソルプロセッシングユニット（TPU）
テクノロジー別
● 機械学習
● ディープラーニング
● 自然言語処理（NLP）
● コンピュータービジョン
● その他
アプリケーション別
● 自動運転車
● ロボット工学
● 家電
● ヘルスケアと医療画像
● 産業オートメーション
● スマート製造
● セキュリティと監視
● データセンターとクラウドコンピューティング
● その他（スマートホームデバイス、ウェアラブルなど）
最終用途産業別
● 自動車
● 電子機器および消費者向けデバイス
● 健康管理
● 産業
● 航空宇宙および防衛
● 通信
● ITおよびデータセンター
● その他
地域別
● 北米
● ヨーロッパ
● アジア太平洋
● 中東
● アフリカ
● 南アメリカ
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Astute Analyticaについて:
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