AI算力が、チップ産業を再構築するための起点となる。 近年、ムーアの法則の鈍化や、単一チップの性能では算力需要の爆発的な増大に対応しにくいことから、世界の産業界は「先進パッケージ」と「超ノードのシステム統合」という2つの打開ルートへと進化してきた。こうした背景のもと、EDA、先進パッケージ、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で、AI算力分野への取り組みが加速している。 国内の産業動向に触れ、芯谋研究企業部総監の王笑龍氏は『証券日報』の記者に対し、我が国の半導体産業における自主的に制御可能な戦略がさらに深く推進されるにつれ、製造プロセスが一定程度制約されるものの、国内の産業チェーンは「適度なプロセス＋先進パッケージ＋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であり、これにより、次の新ラウンドのAIおよび先進計算産業競争において直面する構造的な不利と体系的なリスクを低減できる可能性があると述べた。 EDA競争はシステム級統合へ 半導体産業の最上流に位置するEDAに携わる人々は、AIがチップ設計を再構築するという潮流を、非常に強く実感している。 「マルチチップレットから超ノードへ、システム級の複雑性は前例のないものだ。AIハードウェア分野では、顧客が直面するのは単一のチップ設計という課題ではなく、Chipletの先進パッケージ、異種集積、高帯域メモリ、超高速インターコネクト、高効率電源ネットワーク、そしてAIデータセンターのアーキテクチャがもたらすシステム的リスクになっている。これには、放熱を十分に考慮しないことで完成装置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、システム級の信号管理の観点が欠けるために数千万ドルのテープアウトが組み立て後に点灯できないことなどが含まれる。」芯和半導体創業者で取締役会長の凌峰氏は、先日ある発表会でこう述べた。 凌峰氏は、これらの問題を解決するには、EDAベンダーが「システム級統合と協調（STCO）」の理念を掲げ、計算、ネットワーク、給電、冷却、そして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三大企業は、実際の資金投入による買収で業界の潮流を検証してきた。2025年には、新思科技が350億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チェーン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（エコシステム）面で積極的に構築と投資を行っている。沐曦股份の上級副総裁でチーフプロダクトオフィサーの孫国梁氏は、先日SEMICONフォーラムで、沐曦が統一された自社開発アーキテクチャのもとで完全なGPUプロダクトのマトリクスを構築しており、AIトレーニング、推論、グラフィックスレンダリング、科学インテリジェンスなどのシナリオをカバーしていると説明した。さらに、自社開発ソフトウェアスタックは主要なエコシステムと全面的に互換であり、オープンソースのエコシステム構築の推進にも積極的だ。 王笑龍氏の見方では、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向上にとって極めて重要であり、これが国产AIチップの歩みを「代替して使える」から「自主的に使いやすい」へと加速させることになる。例えばDeepSeekや千問などの国産大規模モデルが注目を集めた背景には、国産AIチップが利用効率の面で大幅に改善してきたことがある。 ハイブリッドボンディングが算力の中核技術を押し上げる ハードウェアの面では、AIの大規模算力時代において、単一チップが消費電力、面積、歩留まりの3つのボトルネックに直面する際、先進パッケージは新しい「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、世代ごとにより多くのGPU、より大きなHBM、より強力なインターコネクトが統合されている。現在、英伟达やAMDを含むAIチップの大手各社は、すでに先進パッケージ技術によってAIチップの算力を階級をまたいで引き上げることを実現している。 本年のSEMICONフォーラムでは、武漢新芯集成電路股份有限公司の受託製造（ファウンドリ）業務部の市場総監、郭晓超氏が、産業の最新トレンドについて語った。同氏は、先進パッケージ市場、特に2.5D/3D領域が急速に拡大しており、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へと進化していると述べた。集積規模は拡大し続けており、高密度インターコネクトを実現する鍵がハイブリッドボンディングであり、算力向上の中核技術だ。そこには、工程のブレークスルーだけでなく、設計の方法論、材料、装置が共同で取り組むことが必要だ。 国産装置の分野では、北方華創が近日、12インチチップ・オン・ウェハ（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れば、この装置はSoC、HBM、Chipletなど、3D集積の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、ミクロン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、ボイドのない高品質・安定ボンディングといった重要なプロセス課題を突破している。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生産能力の、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クライアント側プロセス検証を完了したメーカーとなった。 拓荆科技もまた、SEMICONフォーラムで3D ICシリーズを発表し、溶融ボンディング、レーザー剥離など複数の新製品を含み、Chipletの異種集積、三次元積層、HBM関連のアプリケーションに重点的に取り組んでいる。 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最も成長率が高い細分領域になっている。市場調査会社Yoleは、2030年までにその世界市場規模が17億ドルを超えると予測しており、D2Wハイブリッドボンディング装置の年平均成長率は最大21%に達する見込みだ。 しかし、大型半導体製造装置メーカーの関連責任者らも、ハイブリッドボンディング装置市場の伸びは速いものの、アライメント精度、クリーンな環境、反りへの許容（包容）などの課題にも直面していると指摘している。加えて、ハイブリッドボンディングは用途シーンが異なるため、界面材料の選択に違いがある。SiCN（アモルファス材料）などの誘電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、粒子制御、ウェハの反りが直接ボンディングの歩留まりに影響する。三次元集積は、産業界の一体となった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発行 AI算力を拡張するもう一つの打開ルートは、超ノードのシステム統合である。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、ラック級超ノード（数百のAIチップ）から、クラスタ級超ノード（数千万のAIチップ）へ拡張する。超ノードと先進パッケージの組み合わせによって、大量のAIチップ、HBM、高速インターコネクトネットワーク、液体冷却の放熱システムからなる「スーパーコンピュータ」が生まれる。 国内の大手企業も、超ノード領域で革新と実装を進めている。3月26日、中科曙光は中関村フォーラムの年次会合で、世界初の無線ケーブル・ボックス型超ノードscaleX40を発表した。伝えられるところでは、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、導入に時間がかかる、保守運用の複雑さが高い、故障箇所が多いといった痛点が一般的にあった。scaleX40は直交無線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挿し差しできるようにすることで、根本からケーブルによる性能損失と運用リスクを排除した。 scaleX40は単一ノードに40枚のGPUを統合し、総算力は28PFlopsを超え、HBMの総大容量メモリは5TB超、訪問メモリ総帯域は80TB/s超となっており、高密度算力ユニットを形成し、1兆パラメータ級大規模モデルのトレーニングと推論需要に対応する。 中科曙光の上級副総裁、李斌氏は、scaleX40の意義は性能向上だけにとどまらず、算力の提供ロジックを再構築し、算力を「工学的な構築」から「製品としての供給」へと押し進めることで、高性能算力の利用のハードルと導入コストを大幅に下げる点にあると述べた。 産業面では、3月29日、上海人工知能研究所が奇異摩尔、沐曦、阶跃星辰などAI産業チェーンの上下流企業と共同で完成した『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」）が正式に発行された。このホワイトペーパーは、超ノードの大規模展開を実現するために、異種協調が難しい、領域横断のスケジューリング効率が低い、エンジニアリングとしての導入が複雑だ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、計算、ストレージ、インターコネクト、スケジューリング、ランタイム資源を統一された協調システムの構成要素として組織化し、それをより大規模な条件下でも、高帯域・低遅延・高利用率、そして持続可能な拡張能力を維持できるかどうかに、より多く現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、大規模条件下でシステムが有効に協調できるかを左右する新型のアーキテクチャ・ユニットである。 （出典：証券日報） 大量の情報、精密な解釈は、新浪财经APPにて
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
AI算力が、チップ産業を再構築するための起点となる。
近年、ムーアの法則の鈍化や、単一チップの性能では算力需要の爆発的な増大に対応しにくいことから、世界の産業界は「先進パッケージ」と「超ノードのシステム統合」という2つの打開ルートへと進化してきた。こうした背景のもと、EDA、先進パッケージ、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で、AI算力分野への取り組みが加速している。
国内の産業動向に触れ、芯谋研究企業部総監の王笑龍氏は『証券日報』の記者に対し、我が国の半導体産業における自主的に制御可能な戦略がさらに深く推進されるにつれ、製造プロセスが一定程度制約されるものの、国内の産業チェーンは「適度なプロセス＋先進パッケージ＋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であり、これにより、次の新ラウンドのAIおよび先進計算産業競争において直面する構造的な不利と体系的なリスクを低減できる可能性があると述べた。
EDA競争はシステム級統合へ
半導体産業の最上流に位置するEDAに携わる人々は、AIがチップ設計を再構築するという潮流を、非常に強く実感している。
「マルチチップレットから超ノードへ、システム級の複雑性は前例のないものだ。AIハードウェア分野では、顧客が直面するのは単一のチップ設計という課題ではなく、Chipletの先進パッケージ、異種集積、高帯域メモリ、超高速インターコネクト、高効率電源ネットワーク、そしてAIデータセンターのアーキテクチャがもたらすシステム的リスクになっている。これには、放熱を十分に考慮しないことで完成装置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、システム級の信号管理の観点が欠けるために数千万ドルのテープアウトが組み立て後に点灯できないことなどが含まれる。」芯和半導体創業者で取締役会長の凌峰氏は、先日ある発表会でこう述べた。
凌峰氏は、これらの問題を解決するには、EDAベンダーが「システム級統合と協調（STCO）」の理念を掲げ、計算、ネットワーク、給電、冷却、そして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三大企業は、実際の資金投入による買収で業界の潮流を検証してきた。2025年には、新思科技が350億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チェーン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（エコシステム）面で積極的に構築と投資を行っている。沐曦股份の上級副総裁でチーフプロダクトオフィサーの孫国梁氏は、先日SEMICONフォーラムで、沐曦が統一された自社開発アーキテクチャのもとで完全なGPUプロダクトのマトリクスを構築しており、AIトレーニング、推論、グラフィックスレンダリング、科学インテリジェンスなどのシナリオをカバーしていると説明した。さらに、自社開発ソフトウェアスタックは主要なエコシステムと全面的に互換であり、オープンソースのエコシステム構築の推進にも積極的だ。
王笑龍氏の見方では、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向上にとって極めて重要であり、これが国产AIチップの歩みを「代替して使える」から「自主的に使いやすい」へと加速させることになる。例えばDeepSeekや千問などの国産大規模モデルが注目を集めた背景には、国産AIチップが利用効率の面で大幅に改善してきたことがある。
ハイブリッドボンディングが算力の中核技術を押し上げる
ハードウェアの面では、AIの大規模算力時代において、単一チップが消費電力、面積、歩留まりの3つのボトルネックに直面する際、先進パッケージは新しい「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、世代ごとにより多くのGPU、より大きなHBM、より強力なインターコネクトが統合されている。現在、英伟达やAMDを含むAIチップの大手各社は、すでに先進パッケージ技術によってAIチップの算力を階級をまたいで引き上げることを実現している。
本年のSEMICONフォーラムでは、武漢新芯集成電路股份有限公司の受託製造（ファウンドリ）業務部の市場総監、郭晓超氏が、産業の最新トレンドについて語った。同氏は、先進パッケージ市場、特に2.5D/3D領域が急速に拡大しており、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へと進化していると述べた。集積規模は拡大し続けており、高密度インターコネクトを実現する鍵がハイブリッドボンディングであり、算力向上の中核技術だ。そこには、工程のブレークスルーだけでなく、設計の方法論、材料、装置が共同で取り組むことが必要だ。
国産装置の分野では、北方華創が近日、12インチチップ・オン・ウェハ（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れば、この装置はSoC、HBM、Chipletなど、3D集積の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、ミクロン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、ボイドのない高品質・安定ボンディングといった重要なプロセス課題を突破している。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生産能力の、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クライアント側プロセス検証を完了したメーカーとなった。
拓荆科技もまた、SEMICONフォーラムで3D ICシリーズを発表し、溶融ボンディング、レーザー剥離など複数の新製品を含み、Chipletの異種集積、三次元積層、HBM関連のアプリケーションに重点的に取り組んでいる。
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最も成長率が高い細分領域になっている。市場調査会社Yoleは、2030年までにその世界市場規模が17億ドルを超えると予測しており、D2Wハイブリッドボンディング装置の年平均成長率は最大21%に達する見込みだ。
しかし、大型半導体製造装置メーカーの関連責任者らも、ハイブリッドボンディング装置市場の伸びは速いものの、アライメント精度、クリーンな環境、反りへの許容（包容）などの課題にも直面していると指摘している。加えて、ハイブリッドボンディングは用途シーンが異なるため、界面材料の選択に違いがある。SiCN（アモルファス材料）などの誘電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、粒子制御、ウェハの反りが直接ボンディングの歩留まりに影響する。三次元集積は、産業界の一体となった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発行
AI算力を拡張するもう一つの打開ルートは、超ノードのシステム統合である。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、ラック級超ノード（数百のAIチップ）から、クラスタ級超ノード（数千万のAIチップ）へ拡張する。超ノードと先進パッケージの組み合わせによって、大量のAIチップ、HBM、高速インターコネクトネットワーク、液体冷却の放熱システムからなる「スーパーコンピュータ」が生まれる。
国内の大手企業も、超ノード領域で革新と実装を進めている。3月26日、中科曙光は中関村フォーラムの年次会合で、世界初の無線ケーブル・ボックス型超ノードscaleX40を発表した。伝えられるところでは、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、導入に時間がかかる、保守運用の複雑さが高い、故障箇所が多いといった痛点が一般的にあった。scaleX40は直交無線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挿し差しできるようにすることで、根本からケーブルによる性能損失と運用リスクを排除した。
scaleX40は単一ノードに40枚のGPUを統合し、総算力は28PFlopsを超え、HBMの総大容量メモリは5TB超、訪問メモリ総帯域は80TB/s超となっており、高密度算力ユニットを形成し、1兆パラメータ級大規模モデルのトレーニングと推論需要に対応する。
中科曙光の上級副総裁、李斌氏は、scaleX40の意義は性能向上だけにとどまらず、算力の提供ロジックを再構築し、算力を「工学的な構築」から「製品としての供給」へと押し進めることで、高性能算力の利用のハードルと導入コストを大幅に下げる点にあると述べた。
産業面では、3月29日、上海人工知能研究所が奇異摩尔、沐曦、阶跃星辰などAI産業チェーンの上下流企業と共同で完成した『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」）が正式に発行された。このホワイトペーパーは、超ノードの大規模展開を実現するために、異種協調が難しい、領域横断のスケジューリング効率が低い、エンジニアリングとしての導入が複雑だ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、計算、ストレージ、インターコネクト、スケジューリング、ランタイム資源を統一された協調システムの構成要素として組織化し、それをより大規模な条件下でも、高帯域・低遅延・高利用率、そして持続可能な拡張能力を維持できるかどうかに、より多く現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、大規模条件下でシステムが有効に協調できるかを左右する新型のアーキテクチャ・ユニットである。
（出典：証券日報）
大量の情報、精密な解釈は、新浪财经APPにて