[イーデイリーChoi Oh-hyun 記者] グローバル・ビッグテックによる「NVIDIA離れ」の動きが加速する中、サムスン電子とSKハイニックスにとって、これが新たな成長の柱となるかどうかに関心が集まっています。 マイクロソフト（MS）やグーグル、アマゾンなどが相次いで独自の人工知能（AI）半導体の開発を加速させていることから、高帯域幅メモリ（HBM）の供給先もそれだけ広がる可能性があるという期待感によるものです。サムスン電子は、メモリに加え、ファウンドリ（半導体の受託生産）の受注拡大も狙うことができます。ただし、顧客ごとに求められるメモリの仕様や半導体のパッケージング技術が異なるため、カスタマイズ開発の能力が新たな競争変数として浮上する見通しです。
サムスン電子・SKハイニックス。（写真＝聯合ニュース）
15日、業界によると、最近マイクロソフト（MS）は、来年から自社開発のAIアクセラレータ「Azure Maia」チップを、自社製品およびサービスの主力AI推論システムとして採用すると明らかにしました。ロイター通信によると、MSは来年、「Maia 300」を100万個以上展開する方針です。今年初めにMSが「Maia 200」を公開したのに続き、次世代製品の公開にも拍車をかけているのです。 マイア300には、288ギガバイト（GB）容量の第6世代高帯域幅メモリ（HBM4）が8基搭載されると伝えられています。単純に換算するだけでも、800万個のHBMの需要が増えることになります。初期製品であるマイア100（64GB）と比較すると、メモリ容量は4.5倍に拡大しました。
他のビッグテック各社も、独自のAIチップ開発を加速させています。グーグルは、独自のAI半導体であるテンソル処理ユニット（TPU）を継続的に高度化しています。次世代TPU「8i」のHBM容量は288GBで、従来の第7世代「アイアンウッド」（192GB）より50％増加すると予想されています。 アマゾンの「Trainium 3」も、HBM容量が144GBとなり、前作の「Trainium 2」（96GB）に比べて50％増加しました。2027年の供給を目指し、「Trainium 4」も開発中です。メタもまた、独自のAIアクセラレータである「MTIA」の開発を推進しています。
ビッグテック各社が独自のAIチップ開発に命運を懸けているのは、コストと効率のためです。AI産業の重心が学習から、実際のサービスを提供する推論へと拡大するにつれ、電力効率や応答遅延時間、投資収益率が重要になってきています。自社のAIサービスに最適化されたASICを活用すれば、不要な演算を減らし、電力効率を向上させることができます。 NVIDIAへの依存度を下げ、半導体のサプライチェーンを多様化しようという意図も背景にあります。初期の開発コストがかかっても、大量量産に入れば、長期的にはチップ当たりの単価をGPUよりも大幅に削減することができます。
これまでNVIDIAのGPUに集中していたHBMの需要が、ビッグテック各社の独自ASICへと拡大するにつれ、韓国のメモリ半導体企業には新たな市場が開かれました。サムスン電子とSKハイニックスは、昨年、世界のHBM市場でそれぞれ39％、48％を占めるほど、圧倒的なシェアを示しています。マイクロソフトの前作である「Maia 200」に搭載されるHBM3Eは、SKハイニックスが単独で供給しているとされています。 マイア300においても、SKハイニックスがマイクロソフトの受注を獲得できるか注目されます。グーグルのTPUにも、サムスン電子とSKハイニックスのHBMが使用されています。
市場調査会社のカウンターポイント・リサーチは、AIサーバー用ASICに搭載されるHBMの総ビット需要が、2024年から2028年にかけて35倍に増加すると予測しました。 同期間、ASIC 1個あたりの平均HBM容量も約5倍に増加すると見込んでいます。自社AIチップの出荷拡大に加え、チップ1個あたりのメモリ容量の増加が相まって、HBMの需要を押し上げるとの分析です。
特にサムスン電子は、ファウンドリ事業においても新たな機会を見出しています。ビッグテック企業が独自のAIチップを設計したとしても、実際の生産は外部の半導体メーカーに委託するためです。マイクロソフトの「Maia 300」は、台湾のTSMCの最先端プロセスを活用すると報じられています。ただし、業界首位のTSMCの最先端プロセスの生産能力が限界に達しつつあり、需要に追いつかない物量の「トリクルダウン効果」がサムスン電子に波及する可能性も高いです。
ASIC市場の成長見通しも明るいものです。ガートナーは去る8月、世界のカスタムASIC市場規模が昨年の677億ドルから2030年には2036億ドルへと約3倍に拡大すると予測しました。2027年には、高性能クラウドAIアクセラレータ市場において、ASICの出荷量がGPUを上回るとの見通しも出ています。
こうした中、顧客に合わせた技術力の重要性はさらに高まると見られます。 ビッグテックが設計するAIチップは、演算構造からメモリ容量、データ転送速度、パッケージング方式に至るまで、すべてが異なるためです。業界関係者は、「メモリをどれだけ多く生産するかも重要ですが、顧客が求める性能をカスタマイズして、どれだけ迅速かつ安定的に実現できるかが重要になってきています」と述べました。この過程で、顧客ごとのHBM仕様の違いにより、開発費や技術対応の負担が増加する可能性もあります。
サムスン電子とSKハイニックスの両社とも、次世代市場への準備をすでに始めています。SKハイニックスのアン・ヒョン開発総括社長は、先ごろ開催された半導体大展で次世代HBMの見通しについて、「長期的にはカスタム化のトレンドが拡大するだろう」とし、「SKハイニックスは様々な中核技術をしっかりと準備している」と述べました。サムスン電子も、来年から顧客ごとの要求に合わせたカスタムHBMのサンプルを順次供給する計画です。
15日、業界によると、最近マイクロソフト（MS）は、来年から自社開発のAIアクセラレータ「Azure Maia」チップを、自社製品およびサービスの主力AI推論システムとして採用すると明らかにしました。ロイター通信によると、MSは来年、「Maia 300」を100万個以上展開する方針です。今年初めにMSが「Maia 200」を公開したのに続き、次世代製品の公開にも拍車をかけているのです。 マイア300には、288ギガバイト（GB）容量の第6世代高帯域幅メモリ（HBM4）が8基搭載されると伝えられています。単純に換算するだけでも、800万個のHBMの需要が増えることになります。初期製品であるマイア100（64GB）と比較すると、メモリ容量は4.5倍に拡大しました。
他のビッグテック各社も、独自のAIチップ開発を加速させています。グーグルは、独自のAI半導体であるテンソル処理ユニット（TPU）を継続的に高度化しています。次世代TPU「8i」のHBM容量は288GBで、従来の第7世代「アイアンウッド」（192GB）より50％増加すると予想されています。 アマゾンの「Trainium 3」も、HBM容量が144GBとなり、前作の「Trainium 2」（96GB）に比べて50％増加しました。2027年の供給を目指し、「Trainium 4」も開発中です。メタもまた、独自のAIアクセラレータである「MTIA」の開発を推進しています。
ビッグテック各社が独自のAIチップ開発に命運を懸けているのは、コストと効率のためです。AI産業の重心が学習から、実際のサービスを提供する推論へと拡大するにつれ、電力効率や応答遅延時間、投資収益率が重要になってきています。自社のAIサービスに最適化されたASICを活用すれば、不要な演算を減らし、電力効率を向上させることができます。 NVIDIAへの依存度を下げ、半導体のサプライチェーンを多様化しようという意図も背景にあります。初期の開発コストがかかっても、大量量産に入れば、長期的にはチップ当たりの単価をGPUよりも大幅に削減することができます。
これまでNVIDIAのGPUに集中していたHBMの需要が、ビッグテック各社の独自ASICへと拡大するにつれ、韓国のメモリ半導体企業には新たな市場が開かれました。サムスン電子とSKハイニックスは、昨年、世界のHBM市場でそれぞれ39％、48％を占めるほど、圧倒的なシェアを示しています。マイクロソフトの前作である「Maia 200」に搭載されるHBM3Eは、SKハイニックスが単独で供給しているとされています。 マイア300においても、SKハイニックスがマイクロソフトの受注を獲得できるか注目されます。グーグルのTPUにも、サムスン電子とSKハイニックスのHBMが使用されています。
市場調査会社のカウンターポイント・リサーチは、AIサーバー用ASICに搭載されるHBMの総ビット需要が、2024年から2028年にかけて35倍に増加すると予測しました。 同期間、ASIC 1個あたりの平均HBM容量も約5倍に増加すると見込んでいます。自社AIチップの出荷拡大に加え、チップ1個あたりのメモリ容量の増加が相まって、HBMの需要を押し上げるとの分析です。
特にサムスン電子は、ファウンドリ事業においても新たな機会を見出しています。ビッグテック企業が独自のAIチップを設計したとしても、実際の生産は外部の半導体メーカーに委託するためです。マイクロソフトの「Maia 300」は、台湾のTSMCの最先端プロセスを活用すると報じられています。ただし、業界首位のTSMCの最先端プロセスの生産能力が限界に達しつつあり、需要に追いつかない物量の「トリクルダウン効果」がサムスン電子に波及する可能性も高いです。
ASIC市場の成長見通しも明るいものです。ガートナーは去る8月、世界のカスタムASIC市場規模が昨年の677億ドルから2030年には2036億ドルへと約3倍に拡大すると予測しました。2027年には、高性能クラウドAIアクセラレータ市場において、ASICの出荷量がGPUを上回るとの見通しも出ています。
こうした中、顧客に合わせた技術力の重要性はさらに高まると見られます。 ビッグテックが設計するAIチップは、演算構造からメモリ容量、データ転送速度、パッケージング方式に至るまで、すべてが異なるためです。業界関係者は、「メモリをどれだけ多く生産するかも重要ですが、顧客が求める性能をカスタマイズして、どれだけ迅速かつ安定的に実現できるかが重要になってきています」と述べました。この過程で、顧客ごとのHBM仕様の違いにより、開発費や技術対応の負担が増加する可能性もあります。
サムスン電子とSKハイニックスの両社とも、次世代市場への準備をすでに始めています。SKハイニックスのアン・ヒョン開発総括社長は、先ごろ開催された半導体大展で次世代HBMの見通しについて、「長期的にはカスタム化のトレンドが拡大するだろう」とし、「SKハイニックスは様々な中核技術をしっかりと準備している」と述べました。サムスン電子も、来年から顧客ごとの要求に合わせたカスタムHBMのサンプルを順次供給する計画です。
