AI大算力時代の群雄割拠 国内チップ産業の多方面進撃が加速し突破を図る

証券タイムズ記者　王一鳴

AIの計算能力は、チップ産業を作り替える起点となっている。

近年、ムーアの法則の減速や、単一チップの性能が計算能力の爆発的な需要を満たしにくいことから、グローバルな産業界は先端パッケージングと超ノードのシステム統合という2つの突破ルートへと進化してきた。こうした背景のもと、EDA（電子設計自動化）、先端パッケージング、半導体製造装置、高速インターコネクト技術など、国産チップ産業チェーンの各段階が、AI計算能力分野での布陣と取り組みを加速している。

国内の産業動向について、芯謀研究 企業部 部長の王 笑龍氏は、証券タイムズ記者に対し、我が国の半導体産業における自立可控の戦略がさらに深く推進される中で、製造プロセスは一定程度制約を受けるものの、国内の産業チェーンは「適度なプロセス＋先端パッケージング＋システムおよびエコシステムの最適化」によって、中国の特色ある半導体発展の道を切り開ける見通しだと述べた。これにより、新たなAIおよび先進計算産業の競争において我が国が直面する構造的な不利やシステム的リスクを低減できる可能性がある。

EDAの競争はシステムレベルの統合へシフト

半導体産業の最上流に位置するEDA従事者は、AIによってチップ設計が再構築されていくという潮流を深く実感している。

「マルチチップレットから超ノードへ。システムレベルの複雑性はかつてないほど前例がありません。AIハードウェアの領域では、顧客が直面するのはもはや単一チップの設計課題ではなく、Chipletの先端パッケージング、異種統合、高帯域幅メモリ（HBM）、超高速インターコネクト、効率的な電源ネットワーク、そしてAIデータセンターのアーキテクチャによってもたらされるシステム的リスクです。これには、放熱を十分に考慮しなかったために完成機が過熱し反りが生じること、電源ネットワーク設計の欠陥によりパッケージ接続部が高負荷下で溶断すること、システムレベルの信号管理の視点が欠けているために、数千万ドルの試作ウェーハが組み立て後に点灯できないことなどが含まれます。」芯和半導体の創業者で取締役会長の凌峰氏は、先日ある発表会でそう述べた。

凌峰氏は、こうした問題を解決するには、EDAベンダーが「システムレベル統合と協調（STCO）」という理念を掲げ、計算、ネットワーク、電源、冷却、システム構架において協調設計を実現する必要があると指摘した。

世界のEDA大手3社は、巨額の買収によって業界の潮流を裏づけてきた。2025年には新思科技（Synopsys）が350億米ドルで世界最大のシミュレーションEDA企業Ansysを買収し、多物理場シミュレーション能力を補完することで、チップからシステムまでの全リンクにわたる解析能力を強化した。

国内のAIチップメーカーも、生態系の面で積極的に布陣と投資を進めている。沐曦股份の上級副総裁、チーフ・プロダクト・オフィサーの孫国梁氏は、近日SEMICONフォーラムで、沐曦が統一的な自社開発アーキテクチャのもとで完全なGPU製品マトリクスを構築し、AIトレーニング、推論、グラフィックスレンダリング、科学知能などのシーンをカバーしていること、あわせて自社開発ソフトウェアスタックが主要エコシステムと全面的に互換であること、そしてオープンソース・エコシステムの構築を積極的に推進していることを紹介した。

王 笑龍氏の見解では、良好なソフトウェア・エコシステムは、ハードウェアの利用効率を高めるうえで極めて重要であり、これが国産AIチップの「置き換えて使える」から「自社製として本当に使いやすい」への移行を加速させる。たとえばDeepSeekや千問などの国産大規模モデルが注目を集めている背景には、国産AIチップの利用効率が大きく向上したことがある。

ハイブリッド・ボンディングが計算能力の中核技術を押し上げる

ハード面では、AIの大計算能力時代において、単一チップが消費電力、面積、歩留まりという3つのボトルネックに直面する中、先端パッケージングは新たな「ムーアの法則」の担い手となっている。たとえばTSMCのCoWoSでは、世代が進むごとにより多くのGPU、より大きなHBM（高帯域幅メモリ）、より強力なインターコネクトが統合されている。現在、英伟达（NVIDIA）やAMDを含むAIチップの主要プレイヤーは、先端パッケージング技術によってAIチップの計算能力を段階をまたいで引き上げることをすでに実現している。

今年のSEMICONフォーラムでは、武漢新芯集積回路股份有限公司の受託加工（ファウンドリ）事業部 市場総監の郭晓超氏が、産業の最新動向に触れた。氏は、先端パッケージング市場、特に2.5D/3D分野が急速に拡大していると述べ、業界の主流ソリューションはCoWoS-SからCoWoS-L、SoW、そして3.5D XDSiPへと進化し、統合規模は拡大し続けている。ハイブリッド・ボンディングは、高密度なインターコネクトを実現するための鍵であり、計算能力向上の中核技術でもある。そのためには、プロセスのブレークスルーだけでなく、設計の方法論、材料、装置の共同が必要だとした。

国産装置の面では、北方華創(002371)が近日、12インチチップ対ウェーハ（D2W）ハイブリッド・ボンディング装置を発表した。伝えられるところによると、本装置は、SoC、HBM、Chipletなどの3D集積全領域における、チップ間インターコネクトの極限要求に焦点を当てており、微メートル級の超薄チップの無損失ピックアップ、ナノ級の超高精度アライメント、空洞のない高品質で安定したボンディングといった重要なプロセス課題を突破した。これにより、チップのナノ級アライメント精度と高速ボンディングの量産能力の、より良いバランスを実現し、国内でいち早くD2Wハイブリッド・ボンディング装置の顧客端末に対するプロセス検証を完了したメーカーとなった。

拓荆科技もSEMICONフォーラムで3D ICシリーズを投入し、溶融ボンディング、レーザー剥離など複数の新製品を取り揃え、Chipletの異種集積、三次元積層、およびHBM関連アプリケーションに重点を置いている。

近年、ハイブリッド・ボンディング装置は、半導体製造装置の中でもっとも伸び率が高い細分領域となっている。市場調査会社Yoleの予測では、2030年までに世界市場規模は17億米ドルを超える見込みで、そのうちD2Wハイブリッド・ボンディング装置の年平均成長率（CAGR）は21%にも達すると見込まれている。

ただし、大型半導体製造装置メーカーの関係責任者は、ハイブリッド・ボンディング装置市場の成長は速いものの、アライメント精度、クリーンな環境、反りの許容などの課題にも直面していると指摘している。また、ハイブリッド・ボンディングは、異なる用途シーンによって界面材料の選択に違いがある。SiCN（非晶質材料）などの誘電体材料と銅の組み合わせにはそれぞれ長所と短所があり、表面形状、粒径の制御、ウェーハの反りがボンディング歩留まりに直接影響する。三次元集積は、産業界全体の密な協力に依存している。

超ノード技術体系のホワイトペーパーを発表

AI計算能力の増強におけるもう一つの突破ルートは、超ノードのシステム統合であり、高速インターコネクト技術によって、計算ユニットを単一ノード、ラック（キャビネット）級の超ノード（数百のAIチップ）から、クラスター級の超ノード（数千万のAIチップ）へと拡張する。超ノードと先端パッケージングを組み合わせることで、大量のAIチップ、HBM、高速インターコネクトネットワーク、液冷の放熱システムで構成される「スーパーコンピューター」が生まれる。

国内の大手企業も超ノード分野で革新と実装を進めている。3月26日、中科曙光(603019)は、中関村(000931)フォーラム年次会議で、世界初のワイヤレス・ケーブル箱型超ノードscaleX40を発表した。紹介によると、従来の超ノードは光ファイバーや銅ケーブルのインターコネクトに依存しており、一般に展開に時間がかかる、運用・保守の複雑度が高い、故障ポイントが多いといった痛点がある。scaleX40は直交型ワイヤレス・ケーブルの一次インターコネクト・アーキテクチャを採用し、計算ノードとスイッチノードを直接差し込むことで、ケーブルがもたらす性能損失と運用・保守上のリスクを根本から排除する。

scaleX40は単一ノードに40枚のGPUを統合し、総計算能力は28PFlops超、HBMの総メモリは5TB超、訪存（メモリアクセス）の総帯域幅は80TB/s超で、高密度な計算能力ユニットを形成し、1兆パラメータ級の大規模モデルのトレーニングと推論ニーズを満たす。

中科曙光の上級副総裁、李斌氏は、scaleX40の意義は性能向上にとどまらず、計算能力のデリバリー（提供）ロジックを再構築し、計算能力を「エンジニアリング的な構築」から「プロダクトとしての供給」へと押し進め、高度な計算能力の利用のハードルと導入コストを大幅に下げることにあると述べた。

産業レベルでは、3月29日、上海人工智能実験室が奇異摩尔、沐曦、階跃星辰などのAI産業チェーンの上流・下流企業と共同で完成させた『超ノード技術体系ホワイトペーパー』（以下「ホワイトペーパー」）が正式に発表された。同ホワイトペーパーは、超ノードの大規模な導入を実現するために、異種協調が難しい、領域をまたぐスケジューリング効率が低い、エンジニアリング的な導入が複雑といった主要な痛点を解決し、産業実践側から理論的な指針を提供することを目的としている。

奇異摩尔は、将来の超ノードの価値は、より多くの場合、計算、ストレージ、インターコネクト、スケジューリング、そしてランタイム資源を統一的に協調するシステム・ユニットとして組織化し、さらにより大規模な環境でも高帯域・低遅延・高利用率・持続的な拡張能力を維持できるかどうかにこそ表れるだろうと考えている。超ノードはもはや「より多くのアクセラレータチップの組み合わせ」ではなく、大規模条件下で有効な協調を保てるかどうかを決める新型のアーキテクチャ・ユニットだ。

（編集責任者：董萍萍）

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