誰もがチップスの重要性を思い出した年

今年最も重要なテクノロジーは、マーク・ザッカーバーグのメタバースでも、ジャック・ドーシーのブロックチェーンでも、イーロン・マスクの、ええと、ダンスするロボットでもなかった。

それは、おそらく数十年にわたりテクノロジー業界の進歩を牽引してきたものと同じものでしょう。機械が情報を操作し、年々より速く、より効率的に処理することを可能にするもの。もちろん、それはシリコンチップです。

ウェブ、ソーシャルメディア、そしてアプリが台頭してきたこの10年間、半導体の重要性は薄れてきたかもしれない。シリコンバレーといえば、Intelの最新チップよりも、Googleの欠かせないウェブ検索、Amazonのeコマース帝国、あるいはFacebookのFOMO（取り残されたくない気持ち）を煽るフィードといったイメージが強いかもしれない。しかし、この1年間は、チップがかつてないほど重要になっていることを示す証拠を数多く提供してきた。

2021年には、新たな顧客層からの半導体需要の高まりに加え、パンデミックと地政学的緊張が重なり、シンプルなものから高度なものまで、あらゆるコンピュータープロセッサの供給に並外れた圧力がかかり、自動車からゲーム機まであらゆる製品が不足する事態となりました。先端シリコンの生産をめぐる支配権争いは、世界の二大超大国間の競争と対立を形作っています。多くの政府は、製造能力の強化に巨額の資金を投入する構えです。

カスタムチップ設計は、人工知能、自動運転車、5Gといった新興分野において急速に重要性を増しています。汎用チップではなく、こうした特化したアーキテクチャこそが、イノベーションの方向性を決定づける鍵となるでしょう。

「シリコンチップに謙虚なところなどありません」と、MITで先端マイクロエレクトロニクスの講座を教えるヘスス・デル・アラモ教授は言う。「あらゆるものの心臓部であり、非常に多くの重要な場所で、非常に多くの重要な役割を担い、社会に計り知れない恩恵をもたらしているのです。」

デル・アラモ氏は、チップは現在、驚くほど多様な製品に使用されており、キッチン家電、産業機械、さらには電球のようなありふれた物までもが接続されプログラム可能になっていると指摘する。

パンデミックは、半導体が経済にとっていかに不可欠な存在となっているかを急速に明らかにしました。自動車メーカーは2020年初頭、景気減速を見越して工場を閉鎖し、エンジン、安全システム、インフォテインメントディスプレイなどで需要が高まっていた低コストの半導体の発注をキャンセルしました。今では、最もベーシックなガソリン車でさえ100個以上の半導体を搭載しており、最新の電気自動車では1,000個以上の半導体を搭載している場合もあります。自動車の購買が予想外に回復した際、メーカーは半導体不足に陥り、生産停止を余儀なくされました。これにより、多くの国の経済回復が鈍化しました。

産業用ロボットから医療機器に至るまで、あらゆるもののコンピュータ化は、半導体不足を広範囲に感じさせるものでした。同時に、新規半導体工場の建設にかかる莫大な費用と、業界の循環的な性質が、この供給不足を長引かせています。「半導体を部品表上の単なる項目の一つと考えていた企業も、半導体の重要性に気づき始めています」と、エレクトロニクス業界を追跡する調査会社ガートナーの副社長、ガウラフ・グプタ氏は述べています。「今や誰もが半導体の調達に注力し、戦略を立てなければなりません。」

米中間の緊張により、半導体不足はさらに深刻化している。トランプ政権は、中国政府との密接な関係や新疆ウイグル自治区におけるイスラム教徒への人権侵害を助長していると非難されている中国企業への、最先端のコンピューターチップ（最新のスマートフォンやクラウドサーバーに搭載されるもの）の販売を禁止した。

バイデン政権が継続しているこの封鎖は、AI、5G、ロボット工学といった分野における進歩にこれらの半導体が不可欠であるという認識を反映している。これらの分野は、経済・軍事競争の鍵となることがますます高まっている。中国は最先端の半導体を自国で製造する能力が不足しているため、かつてスマートフォン販売で世界をリードしていたファーウェイなどの大手テクノロジー企業は、事業の一部に打撃を受けている。一部の中国企業は、今回の禁輸措置を見越して半導体を買いだめし、供給をさらに逼迫させたと報じられている。

先端半導体製造の重要性は、あまり知られていない企業を地政学的な争いに巻き込んでいる。オランダのASML社は、シリコンチップに極めて微細な構造を刻み込むのに必要な1億5000万ドルの極端紫外線リソグラフィー装置を世界で唯一製造している。米国はまた、ASML社の中国への輸出を禁止し、中国国内の半導体産業を事実上足止めしている。

しかし、ワシントンの半導体戦略は、アメリカの弱点も反映している。ここ数十年で、原子スケールの機能を備えた最高速・最高効率の半導体の製造は、信じられないほど複雑化し、コストも高くなった。現在、世界で最先端の部品を製造できるのは、台湾のTSMC、韓国のサムスン、そしてアメリカのインテルの3社だけだ。しかし、インテルはTSMCとサムスンに後れを取っており、業界団体である米国半導体工業会（SIA）によると、世界の半導体製造におけるアメリカのシェアは、1990年の37%から今年は推定12%に低下している。

6月、米国上院は米国半導体産業の再生を目的とした520億ドルの法案を可決し、下院の審議待ちとなっている。米国の半導体企業が支援する半導体製造装置協会（SIA）のCEO、ジョン・ニューファー氏は、この資金は米国の優位性の回復に貢献するとともに、自動車産業向けの比較的低速な半導体の安定供給を確保するのに役立つと述べている。「現状の潮流を前に、何もしないという選択肢はない」とニューファー氏は語る。

他の国々も、自国の半導体産業を支えるため、同様の投資を行うとみられる。韓国は、今後3年間で製造業の最新化と拡大に550億ドル以上を投資すると発表した。欧州連合（EU）諸国は、2030年までに世界の半導体製造シェアの20%を獲得することを目指し、250億ドルから350億ドルの投資を計画し、税制やその他の優遇措置を導入する予定だ。中国政府は、半導体製造の自給自足化を目指し、今後10年間で1500億ドルを投じる意向を示している。

ティリアス・リサーチで半導体業界を調査するアナリスト、ケビン・クルーウェル氏は、資金の全てが最先端の半導体製造能力に投資されるわけではないと指摘し、半導体不足は2023年と2024年まで続く可能性があると指摘する。「自動車はますますスマート化し、電子機器も増え、消費者向けデバイスも高度化と数の増加を続けているため、需要に減速の兆しは見られません」とクルーウェル氏は語る。

米国にとって最先端チップの製造能力が極めて重要な理由の一つは、近年チップ製造の進歩が鈍化し始め、カスタムシリコンの重要性が格段に高まっていることです。数十年にわたり、チップ上のトランジスタ数（おおよそチップの速度に相当）は約18ヶ月ごとに倍増していました。これはインテルの共同創業者であるゴードン・ムーアが初めて指摘した事実ですが、もはやそのような状況は起こっていません。

カスタムチップはパフォーマンス向上の手段となります。例えばAppleは、製品のパフォーマンスをより細かく制御する戦略の一環として、スマートフォン、タブレット、ノートパソコン向けのチップを自社で設計しています。かつてはIntelやAMDといった半導体大手だけがチップの設計・製造を担っていた業界にとって、これは画期的な転換点です。現在では、AIなどの分野で優位性を獲得するために、自社独自のチップ設計も含め、特殊なチップ設計を検討する企業が増えています。

ほとんどのコンピューターの心臓部である中央処理装置（CPU）は、あらゆる論理演算を実行できるほど柔軟に設計されています。しかし、AIアルゴリズムは、より特殊なチップ、主にビデオゲーム用に開発されたグラフィック処理装置（GPU）に依存するようになってきています。GPUは、必要な数学的計算を実行するのに適しているためです。

AIの重要性が高まり、アルゴリズムが大規模化し、実行コストが増加するにつれて、多くの企業がカスタマイズされた設計を模索しています。世界最大のクラウドコンピューティングサービスプロバイダーであるAmazon Web Services（AWS）は、AIモデルのトレーニング用Trainiumや、事前トレーニング済みモデルの実行用Inferentiaなど、AIに特化したチップをいくつか開発しています。

「GPUは一般的に、多種多様なワークロードを解決することを目的としています」と、AWSのチップ開発に携わる副社長、ラジ・パイ氏は語る。「当社独自のカスタムシリコンにより、お客様が実行するモデルの種類を真に理解し、チップや消費電力などあらゆる要素を最適化することができます。」

AIを加速するために現在独自のチップを設計している他の企業としては、Google、Facebook、Microsoft、Teslaなどがある。

MITで技術革新を研究するニール・トンプソン教授は、この傾向は「ムーアの法則の減速に対する極めて自然な反応」だと述べている。しかしトンプソン教授は、技術がより「サイロ化」するにつれ、アルゴリズムの革新が時間とともに減少する可能性があるとも考えている。

現在、AIはチップ設計にも役立っており、他社が参入しやすくなっています。GPUをAIエンジニアに売却することで世界最大のチップメーカーとなったNVIDIAのチーフサイエンティスト、ビル・ダリー氏は、同社がAIを活用して、手作業で設計するよりも高速で効率的なチップを設計していると述べています。この技術はチップ設計を加速させ、新たな設計につながると彼は述べています。「AIはチップ設計プロセスに大きな影響を与えるでしょう」とダリー氏は言います。

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