【21世紀の石油】今さら聞けない。半導体のいま！
AIメディアを運営する男性2人が"ながら聞きでも未来がわかる"をテーマに30分で生成AIのトレンドを解説するPodcast「AI未来話」。
このnoteでは番組のエピソードからトピックをピックアップして再構成したものをお届けします。※この記事は95％がLLM「Claude」で執筆しています。
今回は「#25【21世紀の石油】今さら聞けない。半導体のいま！」を再構成した内容をお届けします。
半導体とは何か？私たちの生活を支える基盤技術
半導体は、電気をよく通す「導体」（例：金・銀）と、電気を通さない「絶縁体」（例：ビニール・ゴム）の中間的な性質を持つ物質です。
この特性を活かし、電気の流れを制御したり、スイッチのようにオン・オフを切り替えたりする役割を果たしています。
トランジスタの進化と半導体の小型化
半導体技術は「トランジスタ」から始まりました。
最初のトランジスタは親指サイズでしたが、現代の半導体チップには数十億個のトランジスタが搭載されており、その高密度化によって処理能力が飛躍的に向上しました。
例えば、スマートフォンの性能は、1980〜90年代のスーパーコンピューターの数百倍にも達します。
私たちのスマホ、PC、自動車、ゲーム機、スマート家電――
これら全てに半導体が搭載されており、現代社会を支える「見えない基盤技術」として欠かせない存在です。
AIと半導体：データセンターとエッジデバイス
AI技術において半導体が重要なのは、AIの処理には膨大な計算リソースが必要だからです。
その主要な処理場所として、「データセンター」と「エッジデバイス」の2つがあります。
データセンター 〜AI処理の中枢施設〜
データセンターは大量のサーバーを集約し、AIの訓練や推論処理を高速に行う施設です。
AIモデルの計算には、数千〜数万のGPUを連携させ、並列処理（複数の計算を同時に行う技術）を駆使する必要があります。
例えば、生成AIやクラウドAIサービス（Azure、AWSなど）は、こうしたデータセンターを基盤に提供されています。
これにより、個人や中小企業でも大規模なAI処理を活用できるようになりました。
エッジデバイス 〜デバイス内でのリアルタイム処理〜
一方、スマホや自動運転車など、デバイス自体がAIを処理する「エッジAI」が注目されています。クラウドにデータを送る必要がなく、リアルタイム処理やプライバシー保護に優れている点が特徴です。
エッジAIの代表例として以下が挙げられます。
スマートフォン：Appleの「Neural Engine」
自動運転車：リアルタイムで周囲を認識・判断
ウェアラブルデバイス：AIを活用したスマートウォッチ
半導体産業の現状と主要プレイヤー
半導体産業は世界経済にも大きな影響を与えています。
例えば、2021年の半導体不足では、世界の自動車生産が約770万台減少しました。
スマホやPCの供給も遅れ、デジタル社会全体に混乱が広がったのです。
半導体産業を支える主要企業
半導体を知る上で以下の3つの企業は必ず知っておく必要があります。
1. NVIDIA：AI向けGPUで圧倒的なシェア
NVIDIAは、ゲーム用GPUからスタートし、AI研究に最適な並列処理性能を提供することで業界標準となりました。
代表的な製品は「H100 GPU」で、AIの訓練や推論処理で大きな役割を果たしています。
2. AMDとIntel：CPU市場の競争とGPU展開
AMDとIntelはCPU市場で競争していますが、NVIDIAのシェアに対抗すべくGPU分野でも展開を進めています。
特にAMDはAI分野強化のため、企業買収にも積極的です。
3. TSMC：世界最大の半導体製造企業
台湾のTSMC（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company）は、半導体の製造を担う世界最大のファウンドリ企業です。
TSMCは、製造技術の高さからApple、NVIDIA、AMDなど多くの企業に製造を委託されています。
製造プロセスの微細化技術が高いと、同じ面積により多くのトランジスタを搭載でき、性能向上と消費電力削減が可能になります。
現在、7nm（ナノメートル）レベルでの生産が可能な企業は世界でも数社しかなく、5nmとなれば対応可能なのはTSMCとサムスン電子くらいです。
5nmというのは髪の毛の約5000分の1という超微細な回路です。
そんななか、TSMCは現在3nmサイズの製造に成功しており、2025年には2nmでの量産を始める計画となっています。
半導体と地政学的リスク
TSMCが台湾に拠点を置いていることから、米中の対立や台湾有事が取り沙汰されています。
半導体が「21世紀の石油」と呼ばれるほど重要なため、経済安全保障や国際情勢にも大きな影響を与えているのです。
専用プロセッサー（ASIC）の台頭とAIの未来
現在の半導体業界では、特定用途に最適化された専用チップ（ASIC）への移行が進んでいます。
AIや暗号通貨マイニングなど、特定の計算タスクには、従来のGPUよりも高性能かつ省電力なASICが有利です。
ASICの代表例：Google TPU
GoogleはAI専用チップとして「TPU（Tensor Processing Unit）」を開発し、自社データセンターで活用しています。
例えば、囲碁AI「AlphaGo」にはTPUが使用され、高速な処理を実現しました。
ASICが注目される背景には、従来のGPUが抱える課題もあります。
例えば、NVIDIAのH100のような最新GPUは深層学習に適しているものの、真に最適化されているわけではなく、高価格や高い電力消費が大きな問題となっています。
このH100チップは約700ワットの電力を消費し、さらに、データセンターではこうしたチップが数千個使用されるため、膨大な電力が必要になります。
一方で、GoogleのTPUは、AI専用に設計されたASICとして効率的な処理と省電力性能を実現しています。
Googleは2016年にTPUを開発し、すでに1年以上自社のデータセンターで運用していたことを発表しました。
「ディープラーニング（深層学習）専用プロセッサ『Tensor Processing Unit（TPU）』を開発し、1年前から使用している」――。米GoogleのSundar Pichai CEO（最高経営責任者）は2016年5月18日、開発者会議「Google I/O 2016」の基調講演で、同社の人工知能（AI）の知られざる秘密を明らかにした（写真1）。
このようなAI専用のASICは、AIの進化を支える重要な技術として位置付けられています。
他のASICの例
GoogleのTPU以外にも、Appleの「Apple Neural Engine」などの専用チップがあります。
これは顔認識や音声認識といったタスクを高速かつ省電力で処理するために設計されています。
これらのASICはAIに特化した設計がされており、半導体技術の進化を象徴する例です。
まとめ：半導体はAI時代を支える「21世紀の石油」
半導体は、AI技術やデジタル社会を支える基盤技術であり、私たちの生活や経済に密接に関わっています。
NVIDIAやTSMCといった主要企業が半導体市場を牽引し、次世代技術としてASICやエッジAIの進化が注目されています。
半導体産業の動向は国際情勢にも影響を与え、「21世紀の石油」とも呼ばれるほど重要な位置づけにあります。
今後のAI技術やエネルギー問題とも密接に関わるため、半導体のニュースを追うことで未来の変化が見えてくるでしょう。