AIがもたらした「半導体」の進化 光電融合、HBM、新トランジスタ――果てなき性能向上、どうかなえる？

生成AIの登場で半導体メーカーに一つの圧力がかかった。それは「計算能力をもっと、もっと」という果てなき要求だ。従来のトランジスタ微細化だけでは対応できなくなったため、業界は同時に三つの新しい戦い方を始めた。メモリを積み上げるHBM、複数のチップを立体的に組むChipOnWaferOnSubstrate、複数のGPUを一つのシステムとして動かす技術である。一方、トランジスタの世界ではFinFETからGAA（ゲートオールアラウンド）に転換し、2.2nm以下の領域でもスイッチングの正確さを保つようにした。Samsung、TSMC、Intelがこの三つのフロンティアで激しく競っている状況だ。

ここで面白いのは、AIの進化がもう「トランジスタを小さくする」という一本道の産業を破壊したことだ。チップメーカーは単なる微細化ではなく、メモリの物理的な積層、基板の建築方法の根本的な見直し、複数演算器の有機的な結合という、半導体そのものの設計思想を一気に転換させられた。ムーアの法則の限界は理論的な話ではなく、今、確実に起きている産業転換なのである。かつては「次世代プロセスが出るまで待つ」という戦術が通用したが、もう通用しない。AIの需要が半導体産業の物理的な姿を変えている。

最新のGPUがなければ生成AIモデルは走らない。だが今後、「半導体供給の遅れ＝AI開発の遅れ」という単純な等式では済まなくなる。むしろ新しい製造方法への転換途上にあるため、チップ不足は当面続く。中小企業がAI活用に踏み出すなら、最新版を待つのではなく、今使えるリソースで何ができるかを考えた方が現実的だ。