반도체 NVIDIAが生み出す半導体産業の“正の循環”、AIフィジックスが新たな原動力に

[お持て成し]

NVIDIAが生み出す半導体産業の“正の循環”、AIフィジックスが新たな原動力に / 12/20(土) / MONOist

　AI（人工知能）技術の進化をけん引するNVIDIAが、半導体技術の進化にも大きな影響を与えようとしている。同社の技術の基盤となるGPUは、半導体の微細化によってさらに高い性能を発揮するようになっているが、そのGPUから構成される巨大AIサーバともいえるAIファクトリーの力でこれまでの半導体製造の限界を打ち破るような物理現象の解明が可能になり、半導体の微細化がさらに進められるという“正の循環”を生み出そうとしているのだ。

【SKハイニックスによる「Apollo」を活用したエッチングプロセスのTCADの事例。シミュレーション速度が従来比で360倍になったという】

　半導体産業におけるこの“正の循環”を支えるのが、生成AIの登場によって一気に注目を集めているAIエージェントとフィジカルAIに加えて、これらに次ぐ第3のAIともいえる「AIフィジックス（AI Physics）」である。半導体製造技術の展示会「SEMICON Japan 2025」（2025年12月17～19日、東京ビッグサイト）に合わせて来日した、NVIDIAで産業および計算工学担当 ジェネラル マネージャを務めるティム・コスタ（Tim Costa）氏は「AIエージェントは技術者の業務を支援し、フィジカルAIが半導体製造の自動化を進めるのに対し、AIフィジックスは半導体製造プロセスにおける物理現象を解明する助けになるものだ」と説明する。

　AIフィジックスは、機械学習を用いて物理現象のシミュレーションを代替するサロゲートモデル（代理モデル）が基盤となっている。機械設計の技術者による活用が広がりつつあるサロゲートモデルそのものは特別なものではない。AIフィジックスでは、物理現象のシミュレーションをリアルタイムで行えるようにし、シミュレーションに基づく仮想空間と現実空間を連動させるデジタルツインを作ることを目指している。

　コスタ氏は「AIの計算性能が大きく向上してきたことで、AIフィジックスは現実的な手段として視野に入ってきた。半導体製造プロセスにAIフィジックスを取り入れるという意味で半導体メーカーは既に曲がり角を曲がったといえる。AIの進化が半導体の進化を生み、半導体の進化がさらにAIの進化を生むという形で両輪が回り始めているのだ」と強調する。

　NVIDIAは2025年11月、さまざまな産業分野におけるAIフィジックスの活用を広げるべくオープンモデルである「Apollo」を発表した。同社はこれまでも、ロボティクス向けの「GR00T」、フィジカルAI向けに「Cosmos」、AIエージェント向けの「Nemtron」、バイオ医療AI向けの「Clara」といったオープンモデルを公開してきたが、AIフィジックスでもApolloをオープンソースで公開することによってシミュレーション技術にさらなる革新をもたらそうとしているのだ。

SKハイニックスが「Apollo」の活用でTCADの速度を360倍に
　このApolloを活用することで、半導体製造プロセスのシミュレーション速度を段違いに高める取り組みを進めているのがメモリメーカーのSKハイニックスだ。NVIDIAのGPUに欠かせないHBM（広帯域メモリ）を供給する同社は、エッチングプロセスにおける半導体プロセス／デバイスシミュレーターであるTCADのシミュレーション速度を従来比で360倍にまで高めることに成功したという。

　半導体産業ではこの他にも、アプライドマテリアルズ（AMAT）やラムリサーチ、ベルギーの研究機関のimecなどがApolloを用いたAIフィジックスの応用に取り組んでいる。「Apolloはオープンモデルであり誰でも活用できる。NVIDIAの使命は、このようなオープンモデルを起点にエコシステムを構築していくことであり、日本の企業にもどんどん利用してもらいたいと考えている。現在、Apolloの活用に向けて初期の議論を行っている日本企業もある」（コスタ氏）という。

TSMCが運用を開始した「cuLitho」、Rapidusが利用する可能性も
　NVIDIAのAI技術が、半導体製造プロセスを大きく進化させた事例の一つになっているのが計算（Computation）リソグラフィ向けのAIライブラリ「cuLitho」だろう。

　2023年3月開催の「GTC 2023」の基調講演では、2nm以降の半導体製造プロセス向けにASMLとTSMC、シノプシス（Synopsys）とこのcuLithoを共同開発していることが明かされた。そして、2024年11月にはTSMCがcuLithoの運用を開始したことも発表されている。

　コスタ氏は「GPUを用いたアクセラレーテッドコンピューティングの起点となるのがAIライブラリの『CUDA-X』であり、cuLithoはその一つだ。cuLithoはTSMC向けに開発したものではなく、半導体産業をはじめより多くのユーザーに利用してもらうことを想定しており、実際にこれから利用者は増えていくだろう」と述べる。

　なお、NVIDIAは国内で2nmプロセスに対応する半導体ファウンドリーの立ち上げを目指すRapidusとも協業の初期段階にある。Rapidusが必要とすれば、cuLithoをはじめとするCUDA-XやApolloなどを活用することが可能だ。

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https://news.yahoo.co.jp/articles/73981b9d541e515049f16b45cef24474bd279bec?page=1

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엔비디아가 만들어내는 반도체 산업의 '양의 순환', AI 피직스가 새로운 원동력으로 / 12/20(토) / MONOist

AI(인공지능) 기술 진화를 이끄는 엔비디아가 반도체 기술 진화에도 큰 영향을 주려 하고 있다. 동사의 기술의 기반이 되는 GPU는, 반도체의 미세화에 의해서 한층 더 높은 성능을 발휘하게 되어 있지만, 그 GPU로부터 구성되는 거대 AI 서버라고도 할 수 있는 AI 팩토리의 힘으로 지금까지의 반도체 제조의 한계를 깨는 물리 현상의 해명이 가능해져, 반도체의 미세화가 한층 더 진행된다고 하는 "정(正)의 순환"을 낳으려 하고 있는 것이다.

※ 정(正)의 순환이란 어떤 행동이나 상황이 좋은 결과를 낳고, 그 좋은 결과가 또 다른 좋은 행동이나 상황으로 이어지는 바람직한 연쇄반응을 말합니다. 마치 톱니바퀴가 부드럽게 맞물려 점점 더 좋은 방향으로 나아가는 이미지입니다.

반도체 산업에 있어서의 이 "정(正)의 순환"을 지지하는 것이, 생성 AI의 등장에 의해서 단번에 주목을 모으고 있는 AI 에이전트와 피지컬 AI에 가세해, 이것들에 이은 제3의 AI라고도 할 수 있는 「AI 피직스(AI Physics)」이다. 반도체 제조 기술의 전시회 「SEMION Japan 2025」(2025년 12월 17~19일, 도쿄 빅사이트)에 맞추어 일본을 방문한, NVIDIA에서 산업 및 계산 공학 담당 제너럴 매니저를 맡고 있는 팀 코스타(Tim Costa) 씨는 AI 에이전트는 기술자의 업무를 지원하고 피지컬 AI가 반도체 제조의 자동화를 진행하는 데 반해 AI 피직스는 반도체 제조 프로세스에서의 물리 현상을 해명하는 데 도움이 되는 것이라고 설명한다.

AI 피직스는 기계학습을 이용해 물리현상의 시뮬레이션을 대체하는 살로게이트 모델(대리모델)이 기반이다. 기계설계 기술자에 의한 활용이 확산되고 있는 살로게이트 모델 그 자체는 특별한 것이 아니다. AI 피직스에서는 물리현상 시뮬레이션을 실시간으로 수행할 수 있도록 해 시뮬레이션에 기반한 가상공간과 현실공간을 연동하는 디지털 트윈을 만드는 것을 목표로 하고 있다.

코스타 씨는 「AI의 계산 성능이 크게 향상되어 옴에 따라, AI 피직스는 현실적인 수단으로서 시야에 들어왔다. 반도체 제조 프로세스에 AI 피직스를 도입한다는 의미에서 반도체 메이커는 이미 모퉁이를 돌아갔다고 할 수 있다. AI의 진화가 반도체의 진화를 낳고, 반도체의 진화가 한층 더 AI의 진화를 낳는 형태로 두 바퀴가 돌기 시작하고 있는 것이다」라고 강조한다.

엔비디아는 2025년 11월 다양한 산업 분야에서 AI 피직스의 활용을 넓히기 위해 오픈 모델인 'Apollo'를 발표했다. 동사는 지금까지도, 로보틱스 전용의 「GR00T」, 피지컬 AI 전용의 「Cosmos」, AI 에이전트 전용의 「Nemtron」, 바이오 의료 AI 전용의 「Clara」라고 하는 오픈 모델을 공개해 왔지만, AI 피직스에서도 Apollo를 오픈 소스로 공개함으로써 시뮬레이션 기술에 새로운 혁신을 가져오려고 하고 있는 것이다.

◇ SK하이닉스, 'Apollo' 활용으로 TCAD 속도 360배로 늘린다
　

이 Apollo를 활용하는 것으로, 반도체 제조 프로세스의 시뮬레이션 속도를 현격히 높이는 대처를 진행시키고 있는 것이 메모리 메이커인 SK하이닉스다. NVIDIA의 GPU에 필수적인 HBM(광대역 메모리)을 공급하는 동사는 에칭 프로세스에 있어서의 반도체 프로세스/디바이스 시뮬레이터인 TCAD의 시뮬레이션 속도를 종래 대비 360배까지 높이는 데 성공했다고 한다.

반도체 산업에서는 이 밖에도 어플라이드머티리얼즈(AMAT)와 램리서치, 벨기에 연구기관 imec 등이 아폴로를 이용한 AI피직스 응용에 나서고 있다. "Apollo는 오픈 모델이며 누구나 활용할 수 있다. NVIDIA의 사명은 이러한 오픈 모델을 기점으로 에코시스템을 구축해 나가는 것이며, 일본의 기업도 점점 이용해 주었으면 한다고 생각하고 있다. 현재, Apollo의 활용을 향해서 초기의 논의를 실시하고 있는 일본 기업도 있다」(코스타 씨)라고 한다.

◇ TSMC가 운영을 시작한 'cuLitho', Rapidus가 이용할 가능성도
　

NVIDIA의 AI 기술이, 반도체 제조 프로세스를 크게 진화시킨 사례의 하나가 되고 있는 것이 계산(Computation) 리소그래피 전용의 AI 라이브러리 「cu Litho」일 것이다.

2023년 3월 개최되는 'GTC 2023'의 기조강연에서는 2nm 이후의 반도체 제조 프로세스를 위해 ASML과 TSMC, 시놉시스(Synopsys)와 이 cuLitho를 공동 개발하고 있음이 밝혀졌다. 그리고, 2024년 11월에는 TSMC가 CuLitho의 운용을 개시한 것도 발표되었다.

코스타 씨는 「GPU를 이용한 액셀러레이티드 컴퓨팅의 기점이 되는 것이 AI 라이브러리의 「CUDA-X」이며, CuLitho는 그 하나다. cuLitho는 TSMC 전용으로 개발한 것이 아니고, 반도체 산업을 시작으로 보다 많은 유저가 이용하는 것을 상정하고 있어, 실제로 앞으로 이용자는 증가할 것이다」라고 말한다.

덧붙여 NVIDIA는 국내에서 2 nm 프로세스에 대응하는 반도체 파운드리의 시작을 목표로 하는 Rapidus와도 협업의 초기 단계에 있다. 라피더스가 필요하면 큐리소를 비롯한 쿠다엑스와 아폴로 등을 활용하는 것이 가능하다.

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