Rambus（ランバス）のフェロー兼著名な発明者、スティーブン・ウー博士による寄稿。
AIは半導体業界を変革し、設計、製造、そして世界経済全体に影響を与えている。2025年、「少なくとも1つのビジネス機能」におけるAI導入率は世界で78%に達している。さらに、経営幹部の88%がAI導入を加速させ、発見段階を超えて組織的価値の構築とスケーリングに移行することに意欲的だ。導入が続々と進む中、システム設計者はスケーラブルで安全かつエネルギー効率の高いソリューションを提供するため、チップメーカーと半導体業界全体に依存している。より広範な導入により、より強力で特化したチップへの需要が増加している。
これをサポートするため、AIワークロードを実行するように設計されたGPU、TPU、AIアクセラレータチップが不可欠となっている。これらのチップは機械学習やエージェント型AIに必要な並列処理能力に最適化されている。AMDやグーグルなどの企業がこうしたAI特化型チップ開発のリーダーだ。しかし、より多くの組織がAIとそれを適切に管理するために必要なツールを活用しようとする中、増加する需要に対応することが、これらの業界大手にとって新たな課題となっている。AIの継続的な普及に伴い、半導体業界は製造とイノベーションを促進するための投資急増を引き続き目にすることになるだろう。
チップ設計と製造プロセスの超高速化
チップ設計には、トランジスタやその他の基本コンポーネントから機能をアーキテクト、設計、合成することが含まれる。これらのステップ—配置・配線、検証、シリコン立ち上げ、検証、特性評価などの物理的側面を含む—は、最先端チップの場合、数年（ペイウォール）かかることがある。AIの驚異的な成長率は、業界全体により迅速な行動とイノベーションを求める圧力をかけており、より多くの電力、メモリ容量、メモリ帯域幅を必要とする設計につながっている。この加速するペースの下、設計者はより頻繁にチップを開発し、短縮された時間枠内で運用している。「現在の成長率では、半導体業界における設計者の需要が2030年までに供給を約35%上回る」ことが予想されており、自動化の強化に焦点が当てられている。
半導体製造では、AIを活用して生産ラインを最適化し、機器の故障を予測し、市場投入までの時間を短縮し、より高性能なチップの歩留まりを向上させることができる。機械学習アルゴリズムは、生産プロセスから膨大なデータを分析してパターンや異常を特定し、製造業者がリアルタイムで運用を微調整できるようにする。これにより、より効率的な材料使用、ダウンタイムの削減、コスト削減につながる可能性がある。現在、製造はコストの最大の要因であり、AIと機械学習を実装することでR&Dコストを28%から32%削減できると推定されている。
半導体サプライチェーンの最適化
サプライチェーンの合理化は世界的に最優先事項となっている。業界では、世界中のチップ生産と供給を改善するための研究、設計、製造能力への大規模な投資が増加している。例えば、2025年3月、TSMCは米国を拠点とする半導体製造に1000億ドルの追加投資を発表した。マッキンゼーの研究者によると、「世界的に、企業は2030年までに半導体工場に約1兆ドルを投資する計画がある」とのことで、チップ生産への支出規模を示している。
国際社会が不足に対処するための措置を講じる中、AIは半導体企業がこうした取り組みをサポートするためにサプライチェーンとプロセスを最適化するのにも役立つ。機械学習モデルは需要をより正確に予測し、潜在的なサプライチェーンの混乱を特定し、リスクを軽減するための戦略を提案できる。NVIDIAのようなハイパースケーラーのエコシステムパートナーも、AIシステムを完全に再考し、AI全体のライフサイクルを管理・最適化できる特化したコンピューティングインフラの新時代を導く「AIファクトリー」を構築している。
材料とプロセスのイノベーション向上
設計者は、チップをより小型かつエネルギー効率の高いものにすることに注力せざるを得なくなっている。NVIDIAのCEOジェンスン・フアン氏は、今年のGPUテクノロジーカンファレンス（GTC）で、AIの急速な拡大が電力制限に直面していることを強調した。「AIのスケーリング法則はより回復力があり、実際、超加速している。この時点で、エージェント型AIと推論の結果として必要な計算量は、昨年の同時期に必要だと思っていた量の簡単に100倍だ」
特化型チップの需要増加に対応し、電力の課題を軽減するため、設計者は新素材と先進的な設計コンセプトを取り入れる方法を模索している。AIはこれらの分野でのR&Dを加速するのにも役立っている。実験データを分析することで、AIはシリコンを超える新素材の特性を予測し、より効率的でパワフルなチップにつながる可能性のある積層などの新しい製造技術を支援できる。
エッチングや堆積パラメータの微調整から欠陥の予測まで、AIはチップメーカーがシリコンウェハー上で可能なことの限界を押し広げるのに役立ってきた。これは業界がムーアの法則の限界を超え、チップ性能向上の傾向を継続するための代替経路を模索する中で不可欠となっている。
製品テストと品質管理の向上
設計、組立、テスト、品質管理におけるAIの活用は、最高品質のチップのみが市場に出回ることを確実にするのに役立つ。チップ設計者はAIの助けを借りて、従来の方法よりもはるかに効果的に顕微鏡レベルの欠陥を特定できるようになった。これらの改良されたテストと品質管理機能により、欠陥のある製品が消費者に届くリスクが軽減され、半導体製品の全体的な信頼性が向上する。
AIはR&Dの合理化、製造プロセスの改善、より高度な機能と効率性による業界への影響力向上を継続するだろう。チップ設計におけるAIへの業界投資は2026年までに5億ドルに達すると予想され、サーバーで使用されるAIアクセラレータの価値は2024年から2028年の間に120億ドル成長すると見込まれている。
半導体業界におけるAIの未来
半導体業界はAIによる深遠な変化を経験しており、チップ製造のためのより効率的で革新的、かつコスト効果の高い方法が開かれている。AIと半導体の相互作用は技術進化の好循環を生み出し、業界全体に有益な影響をもたらしている。AIが半導体業界をさらなる高みへと押し上げる中、エコシステムは将来的にさらに高度なプロセッサへの加速する需要に対応するため、イノベーションを続けるだろう。
