[반도체] 일본은 반도체 입국으로 돌아갈 수 있다? 엔비디아 일강에 맞설 차세대 기술 개발 열쇠

[お持て成し]

일본은 반도체 입국으로 돌아갈 수 있다? 엔비디아 일강에 맞설 차세대 기술 개발 열쇠 / 2/29(목) / 다이아몬드 온라인

국제 경쟁이 격화하는 반도체 산업의 강화에 임하는 일본. 마이크로소프트나 구글에서 엔지니어로서 활약해, 복수의 기업에서 기술 고문을 맡는 오이카와 타쿠야 씨는, 생성 AI의 보급으로 중요성이 증가하는 로직 반도체에 대해서, 소비 전력량의 억제나 디바이스측에서의 「엣지 컴퓨팅」에 대응하는 등, 차세대 기술의 설계 개발이 관건이 된다고 말한다.

● 일본정부가 반도체산업 강화에 힘쓰는 이유

닛케이 평균 주가는 2월 22일, 버블기인 1989년 12월 29일의 3만 8957엔을 34년만에 갱신해, 종가가 3만 9098엔에 달했습니다. 연초부터 계속되는 주가 상승의 배경에는 고물가, 금융완화, 엔화 약세 등 몇 가지 요인이 지적되었는데, 과거 최고치 경신의 한 부분이 된 것은 미국 반도체 대기업 NVIDIA(엔비디아)의 결산이 시장의 예상을 웃돌아 호조였기 때문에 일본의 반도체 관련주에도 매수세가 들어간 영향이 크다고 합니다. 그만큼 세계에서는 지금 반도체 수요가 그 어느 때보다 높아져 그 시장 동향에 이목이 집중되고 있는 것입니다.  

일본으로 눈을 돌리면 반도체 산업은 지금 디지털화하는 사회의 인프라로서 뿐만 아니라 경제 안전 보장의 관점에서도 중요한 국면에 있습니다. 일본 정부도 반도체 산업의 지원·육성에 힘을 쏟고 있어, 2023년도 추경에서는, 반도체 제조나 개발에 관련되는 3개의 기금에 대해 합계 2조엔 가까운 출자를 포함시켰습니다.  

지원의 구체적 방안 중 하나가 국책 기업이라고 할 수 있는 Rapidus(라피더스)입니다. 라피더스는, 토요타 자동차, 덴소, 소니 그룹, NTT, NEC, 소프트뱅크, 키옥시아, 미츠비시 UFJ은행의 8사의 출자로 2022년 8월에 설립. 목적은 첨단 반도체 분야의 강화, 구체적으로는 로직 반도체의 국산화입니다. 제조 뿐만이 아니라 개발·설계도 다루어 2020년대 후반에는 프로세스 룰(반도체의 최소 구성 요소 사이즈)이 2nm(나노미터, 1nm는 1000분의 1mm) 이하의 세계 최첨단 클래스의 반도체 개발·양산을 목표로 하고 있습니다.  

라피더스에는 일본 정부로부터 설립 시 700억엔의 지원이 나오고 있으며, 2022년도 제2차 추경에서 2600억엔, 2023년도 추경에서 5900억엔의 지원이 결정되어 있어 일본의 반도체 산업 부활을 담당하는 역할이 기대되고 있습니다.  

일본 정부의 반도체 메이커에의 지원의 움직임으로서는, 세계 최대의 파운드리(수탁 제조 기업)인 TSMC(대만 적체전로 제조)의 구마모토 유치도 있습니다. TSMC는 쿠마모토에 완성시킨 제1 공장에 이어, 6nm 프로세스의 반도체 양산을 전망하는 제2 공장을 건설. 일본 정부는 TSMC 구마모토 공장의 정비 비용에 대해 4760억엔, 제2 공장에도 7500억엔 규모를 보조하여 세계 최대 파운드리 유치를 통해 다시 한번 로직 반도체의 제조 능력을 강화하고 공급력을 확보하려는 목적이 있습니다.

그 밖에도, 미국 반도체 메이커와의 관계 강화의 대처나, 국제적인 AI·반도체 관련 기업 톱과의 의견 교환회에 니시무라 경제산업대신(당시)이 출석하는 등, 적극적인 반도체 산업에의 압박이 눈에 띕니다.  

이러한 일본 정부의 움직임의 배경에는 경제 안보 측면뿐만 아니라 세수에 대한 기대도 있습니다. 이를 뒷받침하듯 2023년 반도체 대기업들의 주가는 일제히 급등했다. 엔비디아 주가는 올 들어 245. 9% 상승(약 3. 5배)했고, AMD가 130. 2%, TSMC도 30. 9% 늘었습니다. 일본에서도 반도체 제조 장치 등 관련주의 주가가 오르고 있습니다. NVIDIA는 또, 2023년 11월~2024년 1월기의 결산에서, 매상 221억 300만달러(약 3조 3100억엔)과 전년 동기간의 3.7배의 증수를 발표. 최종 이익은 122억 8500만달러(약 1조 8400억엔)으로 전년 동기간의 8.7배의 대폭적인 증익이 되고 있습니다. 그것들이 첫머리에서 말했듯이 닛케이 평균 주가의 최고치 경신에 기여했다는 것입니다.

● 생성 AI 보급으로 더욱 각광받는 로직 반도체

여기서 반도체란 무엇인지 대략적으로 복습해 봅시다. 반도체의 도체란 금속처럼 전기를 통하게 하는 물질을 말한다. 전기를 통하지 않는 고무 등의 물질은 절연체라고 합니다. 반도체는 도체와 절연체의 중간 성질을 가지며 전자기기 안에서 중요한 역할을 합니다.  

반도체는 트랜지스터나 콘덴서 등 전기를 제어하는 부품에 사용되어 전자 기기의 소형화를 실현했습니다. 복수의 트랜지스터나 전자 부품을 1개의 기판상에 집적시킨 IC(집적 회로)가 출현하고 나서는 전자 기기가 한층 더 소형화해, 성능이 향상했습니다. IC 및 IC 중에서도 집적도가 높은 LSI(대규모 집적회로)는 이제 퍼스널 컴퓨터, 스마트폰 등의 디바이스나 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, AI 등의 테크놀로지에 없어서는 안 될 존재입니다.  

IC(LSI)는, 크게 디지털 IC와 아날로그 IC로 나눌 수 있습니다. 디지털 IC에는, 용도별로 이하와 같은 종류가 있습니다. 

・ 로직반도체 : 논리연산을 하는 IC
・ 메모리 반도체 : 데이터를 보존하기 위한 IC
・ 파워 반도체 : 전력 변환 · 전송 및 모터 제어 등에 사용되는 IC

그 중에서도 현재 가장 주목받고 있는 것이 CPU나 GPU 등에 사용되는 로직 반도체입니다. 여기에는 AI, 생성 AI의 보급이 크게 영향을 주고 있습니다. 또한 앞서 기술한 경제 안전 보장도 로직 반도체의 중요성이 커지고 있는 요인이 되고 있습니다.  

로직 반도체는 AI나 생성 AI 외에도 통신이나 모빌리티 분야에서도 활용되고 있습니다. 통신에서는 5G나 그 이후의 차세대 통신 시스템으로, 모빌리티에서는 자율주행 등의 용도로 수요가 더욱 확대될 것으로 보입니다.  

또한 기존 CPU뿐만 아니라 GPU에도 관심이 쏠리고 있습니다. 연재 기사 「반도체 업계 대기업·NVIDIA 「30년의 성쇠」에서 배우는, 일본 기업이 있어야 할 모습」에서도 소개한 것처럼, GPU는 원래, 그래픽 처리를 위한 프로세서이지만, 단순한 계산을 대량으로 고속으로 실시하는 병렬 처리에 적합해, AI의 심층 학습에 활용되게 된 것으로 각광을 받게 되었습니다.  

● 엔비디아 일강 시대에 대항한 차세대 AI 프로세서

NVIDIA가, GPU에 의한 범용 계산을 위한 플랫폼 「CUDA」를 개발한 것이, 그 후의 NVIDIA 일강 시대를 초래한 것은, 이전의 기사에서도 전한 대로입니다. 주가가 급등한 엔비디아는 이제 시가총액 1조 달러가 넘는 기업이 됐습니다. 2024년 2월에는 한때, Google의 지주회사 Alphabet나 Amazon을 웃돌아, Microsoft, Apple에 이은 제3위에 랭크되어 있습니다.  

이 회사의 2024년도 3분기 재무보고에 따르면 구글, 마이크로소프트, 오라클 등 클라우드 서비스를 비롯해 IT 대기업들이 엔비디아의 최신 GPU와 시스템을 경쟁적으로 채택하고 있는 것으로 나타났습니다.  

또, AI 투자가의 리포트 「State of AI Report 2023」에 의하면, 엔비디아의 칩은 타사의 모든 칩을 더한 수의 19배, AI 관련의 논문에 등장하고 있다고 한다. 동사의 1세대전의 GPU 세트 「A100」나 최신의 「H100」은, IT대기업이나 Tesla 등의 신흥 기업, 연구자에게 높은 요구가 있다고 합니다.  

당연히 타사도 수수방관하고 있는 것은 아닙니다. AMD는 2023년 12월 개최한 'Advanced AI' 행사에서 AI를 위한 새로운 프로세서 전략을 선보였다. AI용 신칩 수주가 호조를 보이면서 주가도 상승세를 타고 있습니다.  

또한 구글은 이전부터 'TPU(Tensor Processing Unit)'라고 부르는 머신러닝, 딥러닝에 특화된 프로세서를 개발하고 있습니다. TPU는 기존 CPU, GPU와 비교해 머신러닝 모델을 보다 빠르고 효율적으로 실행할 수 있다는 특징이 있다.  

● '천재' 짐 켈러 씨가 참가했던 스타트업 Tenstorrent 가능성

또 하나, 내가 주목하고 있는 것이 현재의 AI의 중심지라고 할 수 있는 거리, 캐나다의 토론토에 본거지를 둔 Tenstorrent(텐스토렌트)라고 하는 AI 스타트업. 이 회사가 개발하는 것은 AI의 훈련과 미래 알고리즘에 대한 적응을 지원하는 선진적인 프로세서입니다.  

라피더스와도 제휴하는 동사는, "천재" 짐·켈러 씨가 2021년 1월에 참가한 것으로도 유명합니다. 켈러 씨는, 프로세서 업계에서는 전설의 아키텍트 엔지니어.  미국 DEC, AMD, Apple, Tesla, Intel 등, 수많은 이적 기업에서 프로세서 설계에 이노베이션을 일으켜, 실적을 크게 향상시켜 온 인물입니다. 2021년, 텐스트 트렌트의 프레지던트 겸 CTO(최고 기술 책임자)로서 착임해, 2023년 1월에는 CEO에 취임한 켈러 씨의 다음의 동향에 주목이 쏠리고 있습니다.  

켈러 씨는, NVIDIA에 의한 GPU(GPGPU)에 의한 AI에의 접근이 반드시 이상형은 아니라고 말하고 있습니다. 켈러 씨는 GPU보다 높은 전력 효율을 발휘하는 프로세서가 필요하다고 생각해 설계하고 있다고 합니다. 뒤에 자세히 설명하겠지만, AI 모델의 실행에 사용되는 소비전력, 에너지 소비량의 증가는 환경에 미치는 영향도 우려됩니다. 보다 저렴한 비용으로 효율적으로 AI 모델을 실행할 수 있는 프로세서가 실현되면 엔비디아를 대체할 존재가 될 수도 있는 셈입니다.  

● 반도체가 환경에 미치는 영향을 우려 소비전력량의 억제도 과제

현재의 반도체를 둘러싼 정세에는 여러 가지 과제가 있어, 현재의 판도가 이대로 계속된다고는 할 수 없습니다. 우선 일본의 구마모토 공장 유치와 같이 공급망 분단의 위험을 피하기 위해 지정학상 보다 안전한 지역에 파운드리를 두는 움직임이 각국에서 시작되고 있습니다.  

또한 앞으로의 프로세서 수요를 견인하는 것은 AI라고 생각할 수 있지만, AI에 대한 규제도 각국에서 진행되고 있습니다. 다만, AI 규제에 관한 생각은 각국에 따라 온도차가 있어 글로벌에서 통일이 도모되기까지는 아직 시간이 걸릴 것 같습니다. 그때까지는 반도체 업계도 그 동향에 영향을 받을 가능성이 있을 것입니다.  

앞서 말한 것처럼 환경에 미치는 영향도 무시할 수 없습니다. 스탠포드대학 인간중심 인공지능연구소(HAI)가 공개하는 「Artificial Intelligence Index Report 2023」는 「AI 시스템이 환경에 심각한 영향을 줄 가능성이 있다」라는 최신의 연구를 소개. 오픈소스 자연어 처리 AI 모델 '블룸'의 트레이닝 실행이 뉴욕에서 샌프란시스코로의 편도 여행 1인분 탄소 배출량의 25배에 해당하는 탄소를 배출했다고 지적합니다.  

또한 AI 스타트업인 Hugging Face와 카네기멜론대학의 연구에서는 "화상 생성 AI 모델이 화상을 생성하려면 스마트폰을 완충하는 것만큼의 에너지가 필요하다"며 특히 범용형 AI 모델의 환경에 미치는 영향을 의식할 필요가 있다고 말합니다.  

일본 정부의 반도체 사업 지원에서도 소비전력량 억제가 의식되고 있습니다. 경제산업성은 「AI 활용에는 다량의 계산이 필요해, 전력 소비량의 저감이 과제가 될 우려가 있다」 「AI 등의 소프트웨어와 하드웨어의 협조 설계에 의한 전용 반도체의 활용이 필수」로서 AI 반도체 등 차세대 기술의 연구 개발을 지원.  2023년 12월에는, Preferred Networks등이 공동으로 진행하는, AI 전용의 소비 전력을 억제한 반도체 등 「초고효율 AI 계산 기반의 연구 개발」에 대해서 200억엔 의 보조를 결정했습니다.  

● 클라우드가 아닌 디바이스 측에서의 AI 처리에 특화된 프로세서도

현재의 생성 AI 등은 엔비디아 A100/H100과 같은 GPU와 대량의 연산을 할 수 있는 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 이 때문에 데이터를 클라우드로 전송해 클라우드에서 계산 처리한 결과를 다시 수중 디바이스로 가져오는 형태가 대세입니다. 그러나 이 방법으로는 입력에서 처리, 표시까지 시간이 걸립니다.  

이 과제를 해결하기 위해서는 두 가지 생각이 있습니다. 하나는 정보 전송의 속도를 높이는 것. 또 하나는 '엣지 컴퓨팅', 클라우드 측에 데이터를 전송해 처리하는 것이 아니라 디바이스 측(엣지)에서 연산처리를 하는 것입니다.  

전송 속도의 향상에 대해서, NTT는 「IOWN(아이온:Innovative Optical and Wireless Network)」라고 하는 구상을 세우고 있습니다. 구상은 세 가지 핵심 기술, 올포토닉스 네트워크와 디지털 트윈, 인지기반 기술로 구성되는데 이 중 올포토닉스 네트워크가 특히 중요합니다.  

올 포토닉스 네트워크란, 전기 신호로 행해지고 있는 통신을 모두 빛으로 대체하려는 생각입니다. 우리는 지금도 광회선(광파이버망)을 인터넷 접속에 이용하고 있습니다만, 이 빛을 네트워크상의 모든 것, 예를 들면 스토리지 안에서 컴퓨터내의 부품을 통해서 라우터를 경유해, 다른 디바이스에 도달할 때까지의 통신등에서도 이용하면, 더욱 고속으로 데이터를 주고 받을 수 있을 것입니다.  

올 포토닉스 네트워크가 되면 통신 속도 향상뿐만 아니라 에너지 효율도 대폭 향상됩니다. IOWN이 실현되면 지금까지 엣지 측에서 하던 처리를 클라우드 측에 보내 정밀도를 높이는 것도 가능해집니다.  

다만, 그래도 엣지 측에서 처리를 완결하는 것이 빠르다는 것은 확실합니다. 또한 프라이버시와 보안의 관점에서 에지 컴퓨팅에 대한 요구는 없어지지 않을 것입니다. 예를 들어 iPhone은, 얼굴 인식 등의 시큐러티 인증을 클라이언트 측에서 완결하고 있습니다. 마찬가지로 클라우드 측에 보내고 싶지 않은 민감한 데이터는 많이 있습니다. 이런 데이터를 처리하는 데는 엣지 컴퓨팅이 더 적합합니다. 인터넷에 연결되지 않은 공장에서 취득한 데이터를 처리하고 싶을 때 등 오프라인에서 동작해야 하는 경우도 있습니다.  

엣지 AI 처리에 특화된 일본발 스타트업도 등장하고 있습니다. 2019년 설립된 엣지코틱스(EdgeCortix)는 고속·저지연 저전력 엣지 AI에 특화된 프로세서를 처음부터 설계해 추론 처리를 고속화하는 AI 추론 액셀러레이터를 탑재한 엣지용 AI 플랫폼을 제공하고 있습니다.  

앞으로도 이러한 스타트업이 나타난다고 생각하면, 엔비디아 일강의 정세가 뒤집힐 가능성은 아직도 있지 않을까 생각합니다. 

● '반도체 입국' 부활 관건은 설계개발 스타트업 육성에 있어

원래 반도체는 일찍이 '산업의 쌀'이라고 불리고, 일본은 '반도체 입국'이라고 할 정도의 강점을 가지고 있었습니다. 특히 메모리 반도체 분야가 강했는데, 히타치의 마이크로컴퓨터 'H시리즈'나 'SuperH시리즈', NEC의 마이크로프로세서 'V30' 등, 1990년대 초 정도까지는, 로직 반도체에 있어서도 일본은 세계의 최첨단의 일각을 담당하고 있었습니다.  

그럼 앞으로 일본이 반도체 산업에서 다시 위상을 확립하기 위해서는 어떤 묘수가 있을까요?

반도체 산업은 크게 설계(개발)와 제조로 나뉩니다. 옛날에는 이것을 단통관으로 실시하는 것이 보통이고, 지금도 일본의 르네사스 등은 단통관으로 반도체 사업을 실시하고 있습니다. 그러나 세계적으로는 이것을 분산하는 형태가 현재의 주류가 되고 있습니다. 제조 공장이 없는 팹리스 기업으로서 설계나 개발에 주력하는 곳과 파운드리로서 제조 프로세스만 실시하는 곳으로 나누어져 있습니다.  

일본의 경우 구마모토에 대한 TSMC 유치는 제조 측, 라피더스도 개발을 실시한다고는 하지만 사업의 중심은 제조 측에 있는 것으로 보입니다. 다만 역시 산업의 기초는 설계에 있는 것이 아닐까 저는 생각하고 있습니다.  

예를 들면 자동차 산업에 있어서의 토요타 자동차의 강도는, 설계 등 상류 부분에도 강점을 가지고 있기 때문인 것이라고 할 수 있습니다. 일본 반도체 산업의 재흥을 위해서는 설계 개발 면에서도 부활의 길을 찾을 필요가 있다고 생각합니다. 그래서 제언하고 싶은 것은, 반도체 스타트업의 육성 강화입니다.  

반도체를 제조하려면 대량으로 자금이 필요합니다. 따라서 TSMC 유치든 라피더스 설립이든 정부나 대기업에서 많은 투자가 이루어지고 있는 것입니다. 즉 창업한 지 얼마 되지 않은 자금력이 없는 스타트업이 반도체 제조를 하는 것은 거의 불가능하다고 해도 좋을 것입니다. 그러면 필연적으로 팹리스(fabless)로 시작하게 됩니다.  

이러한 반도체 스타트업의 설계 부분에서의 육성에 힘써, 일본 전체에서는 단번에 반도체 산업을 키워 가는 방향성이 바람직하지 않을까 생각합니다. 현재로서는 일본 정부의 시책도 그 방향으로 진행되고 있는 것처럼 보입니다. 또 손정의 소프트뱅크그룹 회장도 차세대 AI '인공범용지능(AGI)' 시대에 필요한 엔비디아 대항도 될 수 있는 반도체 스타트업 육성을 위해 1000억달러를 출연할 것으로 알려졌습니다. 이러한 움직임을 계속 추진함으로써 다시 일본이 반도체 입국으로 복귀하는 것을 기대하고 싶습니다.  

(클레이스 & 컴퍼니 고문/Tably 대표 오이카와 타쿠야, 구성/ 무코하타 와카코)

오이카와타쿠야

https://news.yahoo.co.jp/articles/5f4db52cfead602fbed5179a24342f43e8cea78d?page=1

日本は「半導体立国」へと返り咲けるか？NVIDIA一強に立ち向かう次世代技術開発のカギ（ダイ

日本は「半導体立国」へと返り咲けるか？NVIDIA一強に立ち向かう次世代技術開発のカギ
2/29(木) 10:02配信


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ダイヤモンド・オンライン
生成AIの普及で半導体特需が訪れる中、日本は再び「半導体立国」へと返り咲けるのか（写真はイメージです）　Photo:PIXTA

　国際競争が激化する半導体産業の強化に取り組む日本。マイクロソフトやグーグルでエンジニアとして活躍し、複数の企業で技術顧問を務める及川卓也氏は、生成AIの普及で重要性が増すロジック半導体について、消費電力量の抑制やデバイス側での「エッジコンピューティング」に対応するなど、次世代技術の設計開発がカギになると語る。

●　日本政府が半導体産業 強化に力を入れる理由

　日経平均株価は2月22日、バブル期の1989年12月29日に付けた3万8957円を34年ぶりに更新し、終値が3万9098円に達しました。年始から続く株価上昇の背景には、物価高、金融緩和、円安などいくつかの要因が指摘されていましたが、過去最高値更新の一押しとなったのは、米半導体大手NVIDIA（エヌビディア）の決算が市場の予想を上回り好調だったため、日本の半導体関連株にも買いが入った影響が大きいと言われます。それほどまでに、世界では今、半導体の需要がかつてなく盛り上がり、その市場動向に注目が集まっているのです。

　日本に目を転じると、半導体産業は今、デジタル化する社会のインフラとしてだけでなく、経済安全保障の観点からも大切な局面にあります。日本政府も半導体産業の支援・育成に力を入れており、2023年度補正予算では、半導体製造や開発に関連する3つの基金に対して合計2兆円近い出資を盛り込みました。

　支援の具体策のひとつが、国策企業ともいえるRapidus（ラピダス）です。ラピダスは、トヨタ自動車、デンソー、ソニーグループ、NTT、NEC、ソフトバンク、キオクシア、三菱UFJ銀行の8社の出資で2022年8月に設立。目的は先端半導体の分野の強化、具体的にはロジック半導体の国産化です。製造だけではなく開発・設計も手がけ、2020年代後半にはプロセスルール（半導体の最小構成要素サイズ）が2nm（ナノメートル、1nmは1000分の1mm）以下の世界最先端クラスの半導体開発・量産を目指しています。

　ラピダスには日本政府から設立時に700億円の支援が出ているほか、2022年度第2次補正予算で2600億円、2023年度補正予算で5900億円の支援が決まっており、日本の半導体産業復活を担う役割が期待されています。

日本政府の半導体メーカーへの支援の動きとしては、世界最大のファウンドリー（受託製造企業）であるTSMC（台湾積体電路製造）の熊本誘致もあります。TSMCは熊本に完成させた第1工場に続き、6nmプロセスの半導体量産を見込む第2工場を建設。日本政府はTSMC熊本工場の整備費用に対して4760億円、第2工場にも7500億円規模を補助し、世界最大のファウンドリー誘致により、もう一度ロジック半導体の製造能力を強化し、供給力を確保する狙いがあります。

　ほかにも、米国半導体メーカーとの関係強化の取り組みや、国際的なAI・半導体関連企業トップとの意見交換会に西村経済産業大臣（当時）が出席するなど、積極的な半導体産業への働きかけが目立ちます。

　このような日本政府の動きの背景には、経済安全保障面だけでなく、税収への期待もあります。これを裏付けるように2023年、半導体大手各社の株価は軒並み高騰。NVIDIAの株価は年初来245. 9％上昇（約3. 5倍）、AMDが130. 2％、TSMCも30. 9％増となりました。日本でも半導体製造装置など、関連株の株価が上がっています。NVIDIAはまた、2023年11月～2024年1月期の決算で、売り上げ221億300万ドル（約3兆3100億円）と前年同時期の3. 7倍の増収を発表。最終利益は122億8500万ドル（約1兆8400億円）と前年同時期の8. 7倍の大幅な増益となっています。それらが、冒頭で述べたように日経平均株価の最高値更新に寄与したというわけです。

●　生成AIの普及でさらに 脚光を浴びる「ロジック半導体」

　ここで半導体とは何か、ざっくりおさらいしておきましょう。半導体の「導体」とは金属のように電気を通す物質のこと。電気を通さないゴムなどの物質は絶縁体といいます。半導体は導体と絶縁体の中間の性質を持ち、電子機器の中で重要な役割を果たします。

　半導体はトランジスタやコンデンサなど電気を制御する部品に使われ、電子機器の小型化を実現しました。複数のトランジスタや電子部品を1つの基板上に集積させたIC（集積回路）が出現してからは電子機器がさらに小型化し、性能が向上しました。ICおよびICの中でも集積度が高いLSI（大規模集積回路）は、今やパーソナルコンピューター、スマートフォンなどのデバイスやインターネット、クラウドコンピューティング、AIなどのテクノロジーになくてはならない存在です。

IC（LSI）は、大きくデジタルICとアナログICに分けられます。デジタルICには、用途別に以下のような種類があります。

　・ロジック半導体：論理演算を行うIC
・メモリ半導体：データを保存するためのIC
・パワー半導体：電力変換・電送やモーター制御などに使われるIC

　中でも現在最も注目されているのが、CPUやGPUなどに使われるロジック半導体です。これにはAI、生成AIの普及が大きく影響しています。また、先述した経済安全保障もロジック半導体の重要性が増している要因となっています。

　ロジック半導体はAIや生成AIのほか、通信やモビリティの分野でも活用されています。通信では5Gやそれ以降の次世代通信システムで、モビリティでは自動運転などの用途で需要がさらに拡大すると考えられます。

　また従来からのCPUだけでなく、GPUにも関心が集まっています。連載記事「半導体業界大手・NVIDIA『30年の浮沈』に学ぶ、日本企業のあるべき姿」でも紹介したように、GPUは元来、グラフィック処理のためのプロセッサーですが、単純な計算を大量に高速で行う並列処理に適しており、AIの深層学習に活用されるようになったことで脚光を浴びるようになりました。

●　NVIDIA一強時代に対抗する 次世代のAIプロセッサー

　NVIDIAが、GPUによる汎用（はんよう）計算のためのプラットフォーム「CUDA」を開発したことが、その後のNVIDIA一強時代を招いたのは、以前の記事でもお伝えした通りです。株価が急騰したNVIDIAは、いまや時価総額1兆ドルを超える企業になりました。2024年2月には一時、Googleの持株会社AlphabetやAmazonを上回り、Microsoft、Appleに次ぐ第3位にランクインしています。

　同社の2024年度第3四半期の財務報告によると、Google、Microsoft、Oracleなどのクラウドサービスをはじめ、IT大手各社がNVIDIAの最新GPUやシステムを競って採用していることがわかります。

また、AI投資家によるレポート「State of AI Report 2023」によれば、NVIDIAのチップは他社のすべてのチップを足し合わせた数の19倍、AI関連の論文に登場しているとのこと。同社の1世代前のGPUセット「A100」や最新の「H100」は、IT大手やTeslaなどの新興企業、研究者に高いニーズがあるといいます。

　当然、他社も手をこまねいているわけではありません。AMDは、2023年12月に開催した「Advancing AI」イベントでAIのための新しいプロセッサー戦略を披露。AI用の新チップの受注が好調で、株価も上昇傾向にあります。

　またGoogleは以前から「TPU（Tensor Processing Unit）」と呼ぶ、機械学習、ディープラーニングに特化したプロセッサーを開発しています。TPUは従来のCPU、GPUと比べて機械学習のモデルをより高速かつ効率的に実行できるという特徴を持ちます。

●　“天才”ジム・ケラー氏が参画した スタートアップTenstorrentの可能性

　もうひとつ、私が注目しているのが現在のAIの中心地ともいえる街、カナダのトロントに本拠を置くTenstorrent（テンストレント）というAIスタートアップ。同社が開発するのは、AIのトレーニングと将来のアルゴリズムへの適応を支援する先進的なプロセッサーです。

　ラピダスとも提携する同社は、“天才”ジム・ケラー氏が2021年1月に参画したことでも有名です。ケラー氏は、プロセッサー業界では伝説のアーキテクトエンジニア。米DEC、AMD、Apple、Tesla、Intelなど、数々の移籍先企業でプロセッサー設計にイノベーションを起こし、業績を大きく向上させてきた人物です。2021年、テンストレントのプレジデント兼CTO（最高技術責任者）として着任し、2023年1月にはCEOに就任したケラー氏の次の動向に注目が集まっています。

　ケラー氏は、NVIDIAによるGPU（GPGPU）によるAIへのアプローチが必ずしも理想型ではないと語っています。ケラー氏はGPUより高い電力効率を発揮するプロセッサーが必要と考え、設計しているといいます。後に詳述しますが、AIモデルの実行に使われる消費電力、エネルギー消費量の増加は環境への影響も懸念されます。より低コストで効率的にAIモデルを実行できるプロセッサーが実現すれば、NVIDIAを置き換える存在になる可能性もあるわけです。

●　半導体が環境に与える影響を危惧 消費電力量の抑制も課題

　現在の半導体を取り巻く情勢にはいろいろと課題があり、現在の勢力図がこのまま続くとは限りません。まず、日本における熊本への工場誘致のように、サプライチェーン分断のリスクを回避するため、地政学上、より安全な地域にファウンドリーを置く動きが各国で始まっています。

　また、これからのプロセッサー需要をけん引するのはAIと考えられますが、AIに対する規制も各国で進んでいます。ただ、AI規制に関する考え方は各国により温度差があり、グローバルで統一が図られるまでにはまだ時間がかかりそうです。それまでは、半導体業界もその動向に影響を受ける可能性があるでしょう。

　先述したように環境への影響も無視できません。スタンフォード大学人間中心人工知能研究所（HAI）が公開する「Artificial Intelligence Index Report 2023」は「AIシステムが環境に深刻な影響を与える可能性がある」との最新の研究を紹介。オープンソースの自然言語処理AIモデル「BLOOM」のトレーニング実行が、ニューヨークからサンフランシスコへの片道旅行1人分の炭素排出量の25倍に当たる炭素を排出したと指摘します。

　また、AIスタートアップのHugging Faceとカーネギーメロン大学の研究では、「画像生成AIモデルが画像を生成するにはスマートフォンをフル充電するのと同じくらいのエネルギーが必要」として、特に汎用型AIモデルの環境への影響を意識する必要があると述べています。

　日本政府の半導体事業への支援においても、消費電力量の抑制が意識されています。経済産業省は「AI活用には多量の計算が必要となり、電力消費量の低減が課題となるおそれがある」「AIなどのソフトウェアとハードウェアの協調設計による専用半導体の活用が必須」として、AI半導体など次世代技術の研究開発を支援。2023年12月には、Preferred Networksなどが共同で進める、AI向けの消費電力を抑えた半導体など「超高効率AI計算基盤の研究開発」に対して200億円の補助を決定しています。

●　クラウドではなくデバイス側での AI処理に特化したプロセッサーも

　現状の生成AIなどは、NVIDIA A100/H100のようなGPUと大量の演算ができるコンピューティングパワーを必要とします。このため、データをクラウドへ転送して、クラウドで計算処理した結果を再び手元のデバイスへ持ってくるかたちが主流です。しかしこの方法では入力から処理、表示までに時間がかかります。

　この課題を解決するために、2つの考え方があります。ひとつは情報伝送の速度を上げること。もうひとつは「エッジコンピューティング」、クラウド側へデータを転送して処理するのではなくデバイス側（エッジ）で演算処理を行うことです。

　伝送速度の向上について、NTTは「IOWN（アイオン：Innovative Optical and Wireless Network）」という構想を立てています。構想は3つの柱となる技術、オールフォトニクスネットワークとデジタルツイン、認知基盤技術から構成されますが、このうちのオールフォトニクスネットワークが特に重要です。

　オールフォトニクスネットワークとは、電気信号で行われている通信をすべて光に置き換えようという考え方です。私たちは今でも光回線（光ファイバー網）をインターネット接続に利用していますが、この光をネットワーク上のすべて、たとえばストレージの中からコンピューター内の部品を通ってルーターを経由し、別のデバイスへたどり着くまでの通信などでも利用すれば、もっと高速にデータのやり取りができるはずです。

　オールフォトニクスネットワークになれば、通信速度向上だけでなくエネルギー効率も大幅にアップします。IOWNが実現すれば、これまでエッジ側で行っていた処理をクラウド側へ送り、精度を上げて行うことも可能になります。

　ただ、それでもエッジ側で処理を完結する方が速いことは確かです。またプライバシーとセキュリティの観点から、エッジコンピューティングへのニーズはなくならないでしょう。たとえばiPhoneは、顔認識などのセキュリティ認証をクライアント側で完結しています。同様に、クラウド側に送信したくないセンシティブなデータはたくさんあります。こういうデータを処理するにはエッジコンピューティングの方が適しています。インターネットにつながっていない工場で取得したデータを処理したいときなど、オフラインで動作しなければならないケースもあります。

　エッジAI処理に特化した日本発のスタートアップも登場しています。2019年設立のEdgeCortix（エッジコーティックス）は、高速・低遅延で低消費電力のエッジAIに特化したプロセッサーを一から設計し、推論処理を高速化するAI推論アクセラレーターを搭載したエッジ向けのAIプラットフォームを提供しています。

　今後もこうしたスタートアップが現れると考えれば、NVIDIA一強の情勢がひっくり返る可能性は、まだまだあるのではないかと思います。

●　“半導体立国”復活のカギは設計開発 スタートアップの育成にあり

　そもそも半導体はかつて「産業の米」と呼ばれ、日本は「半導体立国」といわれるほどの強みを持っていました。特にメモリ半導体の分野が強かったのですが、日立のマイコン「Hシリーズ」や「SuperHシリーズ」、NECのマイクロプロセッサー「V30」など、1990年代初頭ぐらいまでは、ロジック半導体においても日本は世界の最先端の一角を担っていたのです。

　では今後、日本が半導体産業で再びプレゼンスを確立するためには、どのような打ち手があるのでしょうか。

　半導体産業は大きく設計（開発）と製造に分かれます。昔はこれを一気通貫で行うのが普通で、今でも日本のルネサスなどは一気通貫で半導体事業を行っています。しかし世界的には、これを分散するかたちが現在の主流になっています。製造工場を持たないファブレス企業として設計や開発に注力するところと、ファウンドリーとして製造プロセスだけを行うところに分かれているのです。

　日本の場合、熊本へのTSMC誘致は製造側、ラピダスも開発を行うとはいえ事業の中心は製造側に寄っているように見えます。ただ、やはり産業の基礎は設計にあるのではないかと私は考えています。

　たとえば自動車産業におけるトヨタ自動車の強さは、設計など上流部分にも強みを持っているがゆえのものといえます。日本における半導体産業の再興のためには、設計開発の面でも復活の道を探る必要があると思うのです。そこで提言したいのは、半導体スタートアップの育成強化です。

　半導体を製造するには大量に資金が必要です。そのため、TSMC誘致でもラピダス設立でも、政府や大企業から多額の投資が行われているわけです。つまり創業間もない資金力のないスタートアップが半導体製造を手がけることは、ほぼ不可能といっていいでしょう。となると、必然的にファブレスとしてスタートすることになります。

　こうした半導体スタートアップの設計部分での育成に力を入れ、日本全体では一気通貫で半導体産業を育てていくような方向性が望ましいのではないかと思います。今のところ、日本政府の施策もその方向で進んでいるように見えます。また、ソフトバンクグループの孫正義会長も、次世代のAI「人工汎用知能（AGI）」時代に必要となる、NVIDIA対抗にもなりうる半導体スタートアップ育成のために、1000億ドルを拠出すると噂されています。こうした動きを推進し続けることで再び、日本が半導体立国に返り咲くことを期待したいと考えます。

　（クライス＆カンパニー顧問/Tably代表　及川卓也、構成/ムコハタワカコ）

及川卓也