半導体ニュース 20260915

今日の半導体ニュースは、次世代プロセス技術の導入とAIインフラの進化が業界の主軸となっています。露光技術ではIntel、Samsung、TSMCの3社がASMLの高NA EUV装置の導入時期や戦略を明確化し、微細化競争が激化しています。特にTSMCは2027年までに2nmプロセス能力を22％、3nmを16％以上引き上げる計画を打ち出し、CoWoSパッケージング能力も2028年までに倍増させる強気な姿勢を示しています。また、AI需要の爆発的拡大に伴い、SamsungがMistral AIと提携してオンプレミスAI基盤を構築するほか、SKハイニックスがTSMCとの連携で3D DRAMのロジック結合を模索するなど、メモリとロジックの融合が加速しています。さらに、NVIDIAのAIチップにおける光接続技術の採用や、SanDiskによる韓国でのHBM・LPDDR人材獲得など、サプライチェーン全体でAI最適化に向けた投資と人材争奪戦が鮮明になっており、技術革新と経済性のバランスが今後の市場成長を左右する重要な局面を迎えています。

主要ニュース

1. TSMC、2027年中頃までに2nmプロセスで22％、3nmで16％以上の生産能力向上を狙うと報じられ、CoWoSは2028年までに倍増する計画
   TSMCは3nmプロセスが5nmを追い抜き最大の収益源となる見通しを受け、生産能力の拡大を加速させています。供給網の情報によると、2026年末から2027年中頃にかけて2nmプロセス能力を22％、3nmを16％以上引き上げる目標を初めて策定しました。また、AIチップ需要の急増に対応するため、先端パッケージング技術であるCoWoSの生産能力を2028年までに現在の2倍に引き上げる計画であり、ファウンドリ市場での圧倒的な優位性を維持する狙いがあります。
2. 高NA EUV露光装置の量産活用で先行するのはどこか？ Intel、Samsung、TSMC各社の戦略
   Intel、Samsung、TSMCの3社がASMLの高NA EUV露光装置を活用した微細化戦略を相次いで発表しました。IntelはIntel 18Aプロセスで先行し、累計100万枚超のウェハ処理を目指す一方、Samsungは2028年までのDRAM量産、TSMCは2030年からの導入を計画しています。各社は開口数を0.55に高めた新装置により、製造工程の簡素化と微細化の限界突破を目指しており、導入時期や対象製品の選定が今後の競争力を左右します。
3. Samsung ElectronicsとMistral AI、半導体開発・製造でAI活用を拡大 オンプレミスAI導入、Samsungが出資
   Samsung ElectronicsはフランスのAI企業Mistral AIと戦略的パートナーシップを締結しました。Mistral AIのLLMをSamsungの半導体設計・製造工程に導入し、機密データを保護しつつ社内で処理可能なオンプレミスAI環境を構築します。また、SamsungはMistral AIのシリーズD資金調達を主導し、株式を取得しました。この提携により、半導体製造の効率化と設計プロセスの高度化をAIで加速させる方針です。
4. GPU間は光接続へ、銅線限界「今が分岐点」 NVIDIA・TSMC
   AI半導体の進化において、従来の銅線配線が伝送速度や消費電力の限界に達しつつあります。これに対し、NVIDIAとTSMCはGPU間接続を光技術（光電融合CPO）へ移行させる方針を強めています。TSMC傘下のGUCが開発する光チップレット技術が鍵となり、NVIDIAがこの方式を採用することで、次世代AIインフラの覇権を握る可能性があります。国際学会でも光変調器の重要性が議論されており、技術転換の分岐点にあります。
5. HBMに続き3D DRAMも… SKハイニックス、TSMCと「ロジック結合」の拡大か
   SKハイニックスは、HBMで培ったTSMCとの協力関係を、次世代メモリである3D DRAMへと拡大する動きを見せています。ロジック半導体とメモリを直接結合する技術は、AI処理のボトルネックを解消する切り札として期待されています。両社の連携強化は、メモリメーカーが単なる部品供給から、AIチップの性能を決定づけるシステムレベルのパートナーへと進化していることを示唆しています。
6. AIメモリ競争が激化する中、SanDiskは韓国でHBMおよびLPDDR技術者の採用を模索していると報じられる
   AIメモリ市場の急成長を受け、SanDiskが韓国でHBMやLPDDR、GDDRといった先端メモリ技術者の採用を強化していると報じられました。韓国はSamsungやSKハイニックスの本拠地であり、優秀なメモリ技術者が集積しています。米国のNAND・SSD大手であるSanDiskがこの地で人材獲得に動くことは、AI向けメモリ市場における競争が国境を越えて激化していることを象徴しています。
7. DIGITIMESインサイト：高NA EUVチップは量産に近づくも、経済性がペースメーカーとなる
   高NA EUV露光装置の導入が現実味を帯びる中、業界では技術的実現性以上に「経済性」が普及のペースメーカーになるとの指摘が出ています。装置の導入コストが極めて高額であるため、微細化による性能向上と、それに見合うコスト削減効果を両立できる製品群が限られていることが課題です。量産適用には、歩留まりの安定化と、高コストを吸収できるAIチップ等の高付加価値市場の成長が不可欠です。
8. 富士通のモナカ、TSMCの2nm支援で2027年の量産を目指す
   富士通が開発する次世代プロセッサ「モナカ」が、TSMCの2nmプロセスを活用して2027年に量産を開始する見通しです。モナカは高い電力効率を特徴としており、データセンター向けのAI処理やスーパーコンピュータでの活用が期待されています。TSMCの最先端プロセスを採用することで、グローバルなAIインフラ市場での競争力を高め、日本発の高性能チップとして存在感を示す狙いがあります。
9. 1,000ワット問題：TSMCのベテランが語る、無骨な手法で作るNvidiaのAIチップ
   AIチップの消費電力が1,000ワットを超える「1,000ワット問題」が浮上する中、TSMCの製造現場における緻密かつ無骨な取り組みが注目されています。NVIDIAのGPU製造において、TSMCは複雑なパッケージングと冷却技術を統合し、極限の性能を引き出しています。業界のベテランは、単なる微細化だけでなく、物理的な実装技術の限界を押し広げることで、AIの進化を支える製造現場の重要性を強調しています。
10. 香山股份：武珞智慧全株式の取得を検討、取引価格は仮に8億元、AI計算装置事業を新規追加
    自動車部品メーカーの香山股份（SENSSUN、中国）は、AI計算装置を手掛ける武珞智慧の全株式を約8億元で取得する計画を発表しました。今回の買収により、既存の自動車部品事業に加え、AI算力設備事業を新たな収益の柱とする「二輪駆動」の経営体制へ移行します。半導体関連のAIインフラ需要を取り込むことで、自動車産業の知能化と計算能力の強化を同時に進める戦略です。

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