今日の世界市場では、前例のないパラダイムシフトが起きています。 OpenAI の ChatGPT が消費者や投資家の注目を集めて以来、さまざまな業界の企業が AI 機能の統合を競っています。米国の株式時価総額が1兆を超える巨大企業の中で、時価総額3兆0800億ドルのアップルがトップとなり、次いでマイクロソフト（2兆5100億ドル）、グーグルの親会社アルファベット（1兆6700億ドル）、アマゾン（ iPhone などの消費者向けデバイスに依存する Apple を除く、Nvidia (1 兆 1500 億ドル) を除く他の 4 つのテクノロジー巨人はすべて、AI 分野との統合を促進するためにあらゆる努力を払っています。
たとえば、マイクロソフトは最近、エンタープライズ AI ソフトウェア ツールが企業ユーザーに月額サービス料金を請求し始めると発表しました。これは間違いなく、AI ビジネス チャンスと顧客の「実現」に成功した大企業に対して先駆的な警笛を鳴らしました。さらに、Alphabet は複数の製品を統合して生成 AI を導入し、対応可能な市場の拡大に貢献しています。これらのテクノロジー大手が巨額の設備投資を行っているため、AI が湧き水をかき混ぜています。
AI の配当が AI に食い尽くされたと思いますか?実際、これらの直感的な利益に加えて、多くの機器メーカーや EDA/IP サプライヤーも予期せず間接的な受益者となっています。 AIチップメーカーがシャベルの売り手であるならば、彼らは「シャベルメーカー」と呼ぶことができ、彼らもこの変化によってもたらされるチャンスを享受している。
「高度な AI サーバーには、従来のサーバーに比べて最先端のロジック、メモリ、ストレージ要件が大幅に高く、** AI サーバーとデータセンターの普及率が 1% であれば、10 億ドルから 15 億ドルの追加（チップ機器）投資が促進されると予想されます**。人工知能は初期段階にあり、今後数年間で工場や企業の設備へのさらなる投資が重要になるだろう」とラム・リサーチのティム・アーチャー最高経営責任者（CEO）は語った。
EDA ソフトウェアへの AI の応用は新しいことではなく、EDA 大手 3 社である Synopsys、Cadence、Siemens はいずれも独自の AI ツールを発表しています。既存の AI ツールはすでにチップメーカーに生産性と速度の劇的な向上をもたらし、その強みを発揮し始めています。したがって、生成 AI の開発は、長期的には EDA メーカーにとってさらに重要な要素となるでしょう。
2023 年 4 月、シーメンスとマイクロソフトは、イノベーションと効率を向上させるために、工業製品の設計、エンジニアリング、製造、運用のライフサイクル全体で生成 AI を使用するために協力することを正式に発表しました。両社はシーメンスの製品ライフサイクル管理ソフトウェアTeamcenterをMicrosoftのコラボレーションプラットフォームTeams、Azure OpenAIサービスの言語モデル、その他のAzure AI機能と統合する。
ただし、生成 AI は言語と画像に関して優れた成果を上げていますが、その開発はまだ初期段階にあり、チップの設計に完全に使用されるようになると、まだ欠陥があるでしょう。実際のチップ設計は高精度 (99.99) である必要があり、たとえ小さなミスでも、効率、歩留まり、市場投入までの時間の点で大きな影響を与える可能性があります。
＃＃ 結論
PCやスマートフォンの売上減少が業界に大きな圧力をかけている。しかし、人工知能の台頭、特に ChatGPT や安定拡散などの生成 AI ツールによる強い勢いにより、この状況はある程度変化しました。これらは、流行後の売上不況が半導体業界全体に及ぼす影響を緩和しただけでなく、業界全体に新たなビジネスチャンスと可能性をもたらしました。今後を見据えると、明らかなことが 1 つあります。それは、AI がテクノロジー業界の一部であるだけでなく、主要な業界になりつつあるということです。
AIチップの目に見えない勝者、「暴露」
出典: 半導体産業ウォッチ
今日の世界市場では、前例のないパラダイムシフトが起きています。 OpenAI の ChatGPT が消費者や投資家の注目を集めて以来、さまざまな業界の企業が AI 機能の統合を競っています。米国の株式時価総額が1兆を超える巨大企業の中で、時価総額3兆0800億ドルのアップルがトップとなり、次いでマイクロソフト（2兆5100億ドル）、グーグルの親会社アルファベット（1兆6700億ドル）、アマゾン（ iPhone などの消費者向けデバイスに依存する Apple を除く、Nvidia (1 兆 1500 億ドル) を除く他の 4 つのテクノロジー巨人はすべて、AI 分野との統合を促進するためにあらゆる努力を払っています。
たとえば、マイクロソフトは最近、エンタープライズ AI ソフトウェア ツールが企業ユーザーに月額サービス料金を請求し始めると発表しました。これは間違いなく、AI ビジネス チャンスと顧客の「実現」に成功した大企業に対して先駆的な警笛を鳴らしました。さらに、Alphabet は複数の製品を統合して生成 AI を導入し、対応可能な市場の拡大に貢献しています。これらのテクノロジー大手が巨額の設備投資を行っているため、AI が湧き水をかき混ぜています。
AIの風はチップサプライチェーンの企業にも恩恵をもたらしている｡まず､NvidiaがGPUで生成AIチップ市場全体を独占している｡SK HynixとSamsungはHBMから恩恵を受けており､パッケージングとファウンドリを担当している｡TSMCも供給不足であるASE/SPIL などのパッケージングおよびテスト工場は、TSMC からパッケージングのアウトソーシング注文を取得できます。依然として多くの AI チップ プレーヤーが注目しており、IBM でさえ 5 年間研究してきた AIU チップを推進しています。 **生成人工知能の「ゴールドラッシュ」が主導権を握り、一部の「シャベル売り」を金持ちにしている。 **
AI の配当が AI に食い尽くされたと思いますか?実際、これらの直感的な利益に加えて、多くの機器メーカーや EDA/IP サプライヤーも予期せず間接的な受益者となっています。 AIチップメーカーがシャベルの売り手であるならば、彼らは「シャベルメーカー」と呼ぶことができ、彼らもこの変化によってもたらされるチャンスを享受している。
機器メーカーの予期せぬメリット
生成 AI の分野で必要とされるチップのほとんどは高度なプロセスを採用しており、高度なプロセスのウェーハ用の EUV リソグラフィー装置の唯一のプロバイダーである ASML は間違いなく勝者の 1 つです。 2023 年の第 2 四半期に、ASML は 69 億ユーロの純売上高、51.3% の粗利益率、19 億ユーロの純利益を達成しました。今年第２四半期の新規受注額は４５億ユーロで、このうち１６億ユーロがＥＵＶリソグラフィー装置の受注であった。さらに驚くべきことは、ASMLには依然として380億ユーロの未納品の注文が残っていることだ。 ASML は 2023 年に売上高が 30% 増加すると予想しています。
「高度な AI サーバーには、従来のサーバーに比べて最先端のロジック、メモリ、ストレージ要件が大幅に高く、** AI サーバーとデータセンターの普及率が 1% であれば、10 億ドルから 15 億ドルの追加（チップ機器）投資が促進されると予想されます**。人工知能は初期段階にあり、今後数年間で工場や企業の設備へのさらなる投資が重要になるだろう」とラム・リサーチのティム・アーチャー最高経営責任者（CEO）は語った。
ラム・リサーチは、2023年6月25日に終了した四半期の売上高が32億1000万ドル、純利益が8億300万ドルで、収益性の予想を上回ったと報告した。地域別の売上高に関しては、依然として中国本土がLam Researchの最大の収益源であり、26%、韓国24%、台湾20%、日本10%、米国と欧州8%、東南アジア地域4%を占めています。 。
**テスト機器メーカーも受益者です。多くの AI チップは 2.5D スタッキング、3D スタッキング、チップレット テクノロジーを使用する必要があります。メーカーがパフォーマンスと品質を確保できるようにするため、構造的にチップ テスト機器の需要が増加しています。これらのチップのテストでは、ますます多くの要求が必要になります。」製造エラーが発生した場所を特定するための高度な検査装置。 ** 東洋証券アナリストの安田英樹氏は、「サーバーチップはより大きく複雑になり、テストにさらに時間がかかるようになる。テスト時間を短縮する魔法の方法はない。チップメーカーにとっての唯一の解決策は、より多くのチップを購入することだ」と述べた。 「同時により多くのチップをテストできるようになります。高性能 GPU チップ テスト装置の世界的な収益は、数年以内にスマートフォン チップ テスト装置の収益を超える可能性があります。」
人工知能技術による半導体の需要の増加により、2023 年第 2 四半期に。アメリカのチップテスト装置大手テラダイン社の売上高は6億8,400万ドルで、そのうち半導体テスト事業が4億7,500万ドル、システムテスト事業が9,400万ドル、ワイヤレステスト事業が4,400万ドル、7,200万ドルでした。ロボット事業では100万ドル。
テラダイン社のグレッグ・スミス最高経営責任者（CEO）は、「当四半期中のロボット需要の低迷を半導体テスト出荷の増加が上回り、主に粗利益率の上昇により利益率が計画を上回り、当社の収益は予想範囲の上限に達した。データセンターアプリケーション向けのDRR5およびHBMメモリデバイスのテストは第3四半期も好調を維持し、自動車アプリケーション向けのSOCテストも徐々に強化されている。ロボティクス分野では、評価対象の受注が減少すると予想している。」
別の日本の試験装置メーカーであるアドバンテストの共同最高戦略責任者である三橋氏は最近のインタビューで、「当社は業界リーダーなので、ChatGPTなどがハイパフォーマンスコンピューティングの利用を拡大すれば、当社も恩恵を受けることになるだろう」と語った。需要がチップ検査装置の回復に貢献しています。
半導体後工程装置メーカーも大きな利益を享受しており、生成AIを支えるチップの供給が不足しているため、TSMCはCoWosの生産能力を増強し続けなければならず、さらに900億元を投じて新しいCoWosの高度なパッケージングおよびテスト工場を建設した台湾で。そのため、機器メーカーは引き上げられる。 CoWoSパッケージングの需要の高まりに応えるため、TSMCは、米国のルドルフ・テクノロジーズ、日本のディスコ、ドイツのSUSS MicroTec、さらには台湾の専門会社グランド・プロセス・テクノロジー（GPTC）やサイエンテックなど、多くの世界的なサプライヤーと協力している。 DigiTimes によると、これらのサプライヤーは 2024 年半ばまでに 30 近くのキットを納入する必要があります。
EDA/IP メーカーは「二重のメリット」を享受できます
過去に業界が低迷サイクルにあったとき、EDA および IP 市場は通常、市場全体が減速する前に下落しましたが、市場よりも早く回復しました。しかし、この低迷サイクルではそれは起こりませんでした。 EDAメーカーは流行期から回復後まで強い力を示してきました。
特にEDAメーカーの財務報告を見ると、シノプシスは、2023会計年度第2四半期（2023年4月30日終了）の売上高が13億9,500万米ドルであると報告しました（前年同期は12億7,900万米ドルで、前年同期比）。 9.07% 増加し、純利益は 2 億 7,300 万ドルとなりました。第 3 会計四半期の業績について、シノプシスは売上高が 14 億 6,500 万ドルから 14 億 9,500 万ドルになると予想しており、これは市場予想をほぼ上回るものです。同時にシノプシスは2023会計年度の通期業績見通しを引き上げ、売上高を57億9,000万～58億3,000万米ドルと予想した。
ケイデンスは、2023 年の第 2 四半期に傑出した業績を達成しました。6 月 30 日までの第 2 四半期財務報告書では、ケイデンスは 9 億 7,700 万米ドルの収益を達成しました。これに対し、ケイデンスは、2023 年同期の収益が 8 億 5,800 万米ドル、純利益が 2 億 2,100 万米ドルでした。 2022ドル。ケイデンスの社長兼最高経営責任者（CEO）であるアニルード・デブガン氏は、「生成型人工知能は、その比類のない将来性により、世界規模で重大な影響を与え始めている。当社は過去数年間人工知能に注力しており、計算ソフトウェアの専門知識と組み合わせて、人工知能 インテリジェンスの中核にある貴重なデータにより、私たちはこの革新的なテクノロジーの大きな可能性を実現できる独自の立場に立つことができます。」 また、ケイデンスは通年の収益予測をウォール街の予想よりわずかに上方修正しました。年間収益は405億～40億9000万米ドルとなり、前年同期比14％増加する見込み。
**生成 AI の開発が EDA メーカーに与える影響に関して言えば、機器とチップを販売するだけのサプライヤーとは異なり、EDA メーカーには生成 AI から利益を得る方法が少なくとも 2 つあります。1 つは、AI チップの設計を提供することです。 EDA ツール; 一方、生成 AI を使用して独自のソフトウェアに追加し、チップ設計の完成をさらに支援することもできます。 **
Google、Meta、Alibaba などのシステム メーカーが独自の AI チップを開発することが増えており、それらは EDA に買収された主力企業の 1 つとなっています。 SEMIエレクトロニクス設計市場データレポートのエグゼクティブスポンサーであるウォルデン・C・ラインズ氏は、「電子設計オートメーション（EDA）業界は、2023年第1四半期も引き続き2桁の成長を記録し、すべての製品カテゴリと地理的地域にわたって成長する」と述べた。これらの製品カテゴリには、コンピュータ支援エンジニアリング、IC の物理設計と検証、プリント基板とマルチチップ モジュール、およびサービスが含まれ、すべて 2 桁の成長を記録しました。」
EDA ソフトウェアへの AI の応用は新しいことではなく、EDA 大手 3 社である Synopsys、Cadence、Siemens はいずれも独自の AI ツールを発表しています。既存の AI ツールはすでにチップメーカーに生産性と速度の劇的な向上をもたらし、その強みを発揮し始めています。したがって、生成 AI の開発は、長期的には EDA メーカーにとってさらに重要な要素となるでしょう。
2023 年 4 月、シーメンスとマイクロソフトは、イノベーションと効率を向上させるために、工業製品の設計、エンジニアリング、製造、運用のライフサイクル全体で生成 AI を使用するために協力することを正式に発表しました。両社はシーメンスの製品ライフサイクル管理ソフトウェアTeamcenterをMicrosoftのコラボレーションプラットフォームTeams、Azure OpenAIサービスの言語モデル、その他のAzure AI機能と統合する。
シノプシスのエンジニアは、ChatGPT で使用されているような最先端の大規模言語モデル (LLM) が、内部プロセスの合理化と既存のソリューションの強化にどのように役立つかを模索しています。
ケイデンスのエンタープライズマーケティング担当バイスプレジデントであるKTムーア氏はワークショップで、生成AIは学習データセットの構築に役立つと述べた。さらに、これらのデータセットを使用して、他の将来の設計を作成することもできます。
ただし、生成 AI は言語と画像に関して優れた成果を上げていますが、その開発はまだ初期段階にあり、チップの設計に完全に使用されるようになると、まだ欠陥があるでしょう。実際のチップ設計は高精度 (99.99) である必要があり、たとえ小さなミスでも、効率、歩留まり、市場投入までの時間の点で大きな影響を与える可能性があります。
＃＃ 結論
PCやスマートフォンの売上減少が業界に大きな圧力をかけている。しかし、人工知能の台頭、特に ChatGPT や安定拡散などの生成 AI ツールによる強い勢いにより、この状況はある程度変化しました。これらは、流行後の売上不況が半導体業界全体に及ぼす影響を緩和しただけでなく、業界全体に新たなビジネスチャンスと可能性をもたらしました。今後を見据えると、明らかなことが 1 つあります。それは、AI がテクノロジー業界の一部であるだけでなく、主要な業界になりつつあるということです。
オムディアのシニアコンサルティングディレクターである南川明氏は、半導体市場動向に関するセミナーで「生成AIは3年間でデータセンターアプリケーションの約20％を占めるまでに成長し、処理能力も約10倍に増加するだろう」と指摘した。これに対応するには、需要が生じ次第、センター数を現在の 1.7 倍に拡大する必要があるため、将来的には巨額の投資が必要になります。」
ChatGPTのような生成AI市場を通じて得られるものは、短期的な偶然の棚ぼたではなく、将来にわたって半導体分野の重要な収益源となるでしょう。