AIチップ戦争が世界経済を破壊する可能性 | クリス・ミラー フリーシンクインタビュー

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半導体の研究を始めた当初、私はチップが至る所にあるため、チップの製造は簡単だと考えていました。そして核爆弾は一握りの政府だけが管理しているため、製造が難しいと思っていました。しかし実際は全く逆だと気付きました。核兵器に関して言えば、その技術は1960年代からほとんど進歩していません。
核爆弾は北朝鮮でさえ作れるほど簡単なのです。一方チップは安価で小さいため、至る所に存在します。そして物を非常に安価で小さく作ることは、極めて困難なのです。現在、最先端のプロセッサチップ、つまり携帯電話やコンピュータ、AIに使用されるような種類のチップを製造できる企業は、わずか3社しかありません。
これらの多くのデバイスは、場合によっては台湾の1つの工場、1つの企業でしか製造できないチップに依存しています。チップ産業だけでなく、私たちの経済全体にのしかかる主要なリスクは、中国と台湾の間で台湾海峡において何か問題が発生し、台湾製のチップへのアクセスを失うことです。
私の名前はクリス・ミラーです。フレッチャー校の教授で、「チップ戦争：世界で最も重要な技術をめぐる戦い」の著者です。チップに興味を持ったのは、チップを理解せずには世界の仕組みが理解できないと気付いたからです。技術について考えるとき、私たちはソーシャルメディアや検索エンジン、スマートフォンのアプリについて考えますが、それら全ての基盤となっているのがチップなのです。
チップは指の爪ほどの大きさのシリコンの一片で、その中に数千、数百万、場合によっては数十億の小さなトランジスタと呼ばれるデバイスが刻まれています。これらは回路のオンとオフを切り替えます。オンのときは1を、オフのときは0を生成し、コンピューティングやデータストレージの基盤となる全ての1と0、あなたのInstagramのいいね、全てのテキストメッセージ、これらは全てチップ上で作られる1と0の長い文字列なのです。
トランジスタ以前のコンピュータは真空管を使用していました。これは電球のような装置で、1と0を生成するためにオンとオフを切り替えていました。当時としては最先端でしたが、大きな非効率性がありました。例えば多くの熱を無駄にし、動作も遅く、また光を発するため蛾を引き寄せていました。
そのため初期のコンピューティングでは、定期的に「デバッグ」する必要がありました。これは光に引き寄せられた蛾を取り除くことを意味していました。20世紀半ば、ウィリアム・ショックレー、ジョン・バーディーン、ウォルター・ブラッテンは当時AT&Tの一部であったベル研究所で働いている間に、最初のトランジスタを発明しました。
彼らは当初、これらのトランジスタを電話網の一部として使用することを計画していました。
個々のトランジスタは配線で接続されており、トランジスタが数個程度なら問題ありませんでしたが、千個を接続すると管理が必要な配線の密集状態になってしまいました。最初のチップは、テキサス・インスツルメンツとシリコンバレーのフェアチャイルド・セミコンダクターで働いていたエンジニアたちによって発明されました。
最初のエンジニアたちは、複数のトランジスタを1つの半導体材料の上に作ることができると気付きました。そしてそれが最初のチップとなりました。1つの材料に複数のトランジスタが刻まれたものです。
そして配線の密集状態は、より信頼性が高く、サイズも縮小しやすい単一のブロック材料に置き換えられました。最初は主に米国政府向けに、例えば宇宙計画や兵器システム用にチップを製造していました。
しかし彼らは早い段階で、政府が宇宙船の誘導に使用したいと考えていたのと全く同じチップを、コンピュータやポケット電卓のような商業用途に使用できることに気付きました。そしてそれが1960年代から70年代にかけての業界の最初の成長段階を引き起こしました。
時が経つにつれて新しい企業が現れました。例えばインテルは1969年に設立されました。そして彼らはすぐにパーソナルコンピュータ向けのチップの製造に焦点を当てました。当時それは非常に小さな市場でしたが、彼らは近い将来誰もがパーソナルコンピュータを持つようになると正しく予測しました。そして今日でもインテルは、PC内部に搭載されるチップの世界最大の生産者です。
ゴードン・ムーアはインテルの2人の共同創設者の1人です。彼は今日ではおそらくムーアの法則という言葉を生み出したことで最も有名です。ムーアの法則は自然の法則でも物理の法則でもありません。これは実際には経済の法則です。ムーアの法則は、チップあたりのトランジスタ数、そしてその結果としてチップあたりの計算能力が数年ごとに倍増すると予測します。
そしてこれは1960年代以来、経験的に真実であり続けています。トランジスタをより小さく縮小する方法を見つけることができれば、より大きな市場も見つけることができます。そしてそれが、縮小化への巨額の投資、製造プロセスの改善、化学物質の純度向上を促進してきました。これはつまり、チップの性能が大幅に向上し、他の何よりも速いペースで向上し続けているということです。
例えば、違いを説明するために飛行機について考えてみるのが好きです。もし飛行機が1960年代から現在まで2年ごとに速度が倍になっていたら、私たちは文字通り光速よりも速く飛んでいることになります。しかしチップはそれを実現しました。トランジスタのスケールが縮小したため、チップはその能力を向上させてきたのです。
今日のチップはナノメートル単位で測定されており、そのためアトムよりもわずかに大きいだけで、バクテリアよりもはるかに小さく、ミトコンドリアよりも小さく、最先端のトランジスタはコロナウイルスの半分のサイズです。私たちはそのような微細なスケールで製造できるものは基本的に他にありません。ファブと呼ばれるこれらの巨大な施設の内部に入ると、大きな機械があるだけで他にはあまり何もありません。なぜなら人間はナノメートルスケールの製造には不正確すぎるからです。
チップを作る機械1台の価格は3億5000万ドルにもなります。これほど高価なのは、これまでに使用された中で最も精密な部品を必要とするからです。例えば人類が今まで作った中で最も平らな鏡や、商業デバイスで使用された中で最も強力なレーザー、そして真空中を落下する錫の球があります。この錫の球はレーザーによって2回打たれ、太陽表面の40倍の温度のプラズマに爆発します。
このプラズマは13.5ナノメートルというちょうど適切な波長の光を放出し、それが鏡に正確な角度で反射され、チップに到達してシリコンにトランジスタを刻み込みます。これは人類が今まで作った中で最も複雑で高価な機械であり、最先端のチップを全て作るために必要とされています。そしてそれによって、高性能データセンターやスマートフォンの計算能力という意味でも、またあらゆるデバイスへのコンピューティングの応用という意味でも、計算能力の爆発的な増加が可能になりました。
今日、コンピューティングは至る所にあります。食洗機、冷蔵庫、コーヒーメーカー、車の中にあり、コンピューティングを至る所に配置できるのは、今日では非常に安価で、ほぼ無料で生産できるからです。チップ産業は本当に初期の段階から世界的な産業でした。
チップ製造には超高純度の材料と非常に複雑な装置が必要なため、誰もが先進的なチップを生産するために必要な材料、知的財産、ソフトウェア、ツールを提供するパートナーシップのセットを必要としています。現在、米国では主要なチップ企業のほとんどがチップの設計のみを行っています。
チップの製造のほとんどは東アジア、例えば台湾や韓国で行われています。チップ製造に使用される化学物質の多くは日本から来ています。そしてチップを作るための機械は、シリコンバレーでまだ一部が製造されているか、オランダか日本から来ています。そのため産業はグローバル化していますが、その過程で専門化もしています。
そして今日では、単独で最先端のチップを製造できる地域は1つもありません。例えばスマートフォンの主要なプロセッサを例に取ると、それはおそらく台湾で製造されましたが、オランダ、アメリカ、日本からのチップ製造ツールを使用して台湾で製造されました。
日本の化学物質を使用して製造され、その後マレーシアで組み立てられ、パッケージングされてからスマートフォンの中に組み込まれることが多いのです。そしてこれが典型的です。パンデミック中、チップ産業の需給ダイナミクスは不均衡でした。例えば多くの人々が在宅勤務のために新しいコンピュータを注文し、そのためPC生産は予想以上に急増しました。あるいはパンデミックの初期には人々は車の購入を控え、そのため自動車生産は減少しました。
そして企業はどのようなチップが必要になるか予測できませんでした。その効果は、特定の種類のチップの不足を生み出すことでした。特に自動車会社は、彼らが依存しているタイプのチップを入手できないことに気付きました。車に関して言えば、たった1つのチップが欠けているだけで、車は多くの場合動作しません。
パンデミック中、自動車会社はしばしばそのような状況に陥りました。たった1つのチップ、多くの場合最も安価なチップでさえ、適切なチップが到着するのを待つ間、車を工場の駐車場に置いておかなければならない原因となりました。これは自動車メーカーのような製造業者に数千億ドルの損失をもたらしました。
そしてこれが重要なのは、2021年と2022年に見られた不足は、台湾のような大規模なチップメーカーに何か起こった場合に見られる不足と比べれば些細なものだからです。世界最大のチップメーカーは台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニー（TSMC）です。スマートフォンやコンピュータに搭載される先進的なプロセッサチップに関して言えば、TSMCはその約90%を製造しています。
1987年、モリス・チャンというアメリカ人エンジニアがいました。台湾人たちは彼にアプローチし、台湾にチップ工場を建設しないかと尋ねました。彼は「はい」と答えました。当時、ほとんどのチップは同じ企業によって設計され製造されていました。しかし彼は台湾にTSMCを設立し、チップの設計は行わず、製造のみを目的としました。
それがまさにTSMCが行ってきたことであり、それによってTSMCは世界最大の企業の一部を顧客として獲得することができました。アップル、NVIDIA、クアルコム、AMDは全てTSMCにチップの製造を依存しており、それはTSMCが世界最大のチップメーカーであることを意味します。彼らは非常に大きな市場シェアを持っており、おそらく世界で最も重要な企業です。なぜなら彼らが製造するチップは、基本的に全てのものに必要とされているからです。
1949年に蒋介石と国民党軍の残党が本土から島々に逃れて以来、中国と台湾は対立し続けています。台湾のチップ生産が中断された場合、世界経済にとって壊滅的な影響を及ぼすでしょう。特に中国が台湾に対して定期的に行っている武力行使の脅威を実行に移した場合はなおさらです。
中国は台湾の上空に11発の弾道ミサイルを発射し、軍艦で島を包囲することで、いつでも台湾を締め付けることができることを証明しました。小規模な動きや小規模な紛争でさえ、チップ産業にとって破滅的な結果をもたらすでしょう。なぜなら台湾はエネルギー、化学物質、材料、ツール、日本、アメリカ、ヨーロッパからの予備部品、中東からのエネルギーを輸入する必要があるからです。
これらのいずれかが中断された場合、チップ生産は崩壊する可能性があります。そして台湾のチップ生産が崩壊すれば、それは全ての人に影響を及ぼします。なぜなら誰もが台湾製のチップを使用しているからです。中国とアメリカの両国は、現在の技術競争の中心にチップがあると考えています。中国は、アメリカの同盟国である台湾と韓国からのチップの輸入に依存しているため、将来必要なチップの入手を断たれることを懸念しています。
そして現在、それはある程度すでに起きています。アメリカはNVIDIAのような AI企業が最先端のチップを中国に販売する能力を制限しています。これらの規制の目的は、アメリカ企業に優位性を与え、アメリカ企業がAIのリーダーとなり、AIがどのように展開されるかのルールを作成できるようにすることです。
今日、中国は世界最大のチップ輸入国です。彼らは毎年石油の輸入に費やすのと同じくらいの金額をチップの輸入に費やしています。中国が外部世界からの購入により依存しているものは他にありません。現在、中国の最先端企業であるSMICは、TSMCから約5年遅れています。
それはそれほど長い期間には聞こえないかもしれませんが、それはTSMCから2.5回のムーアの法則分遅れていることを意味します。つまり最先端のアプリケーションについては、台湾の製造業者ではなく中国の製造業者を使用したい場合、本当にパフォーマンスが低下してしまいます。そしてそれがアメリカの目標です。中国のAIエコシステムの歯車に砂を投げ込み、その結果アメリカが先に進めることを期待しているのです。
ここ数年で最大の変化は、AIへの投資の爆発的な増加です。2022年末のChatGPTのリリースは、全ての大手テクノロジー企業に、最も高性能な半導体で満たされたデータセンターを構築するために数百億ドルを費やすことを促したと思います。AIの歴史における重要なトレンドの1つは、より高度なシステムはより大量のデータで訓練する必要があるということです。
システムをより多くのデータで訓練したい場合は、より多くの計算能力が必要です。つまりそれを訓練するためのより良いチップが必要になります。そして今日、OpenAIやAnthropicのような企業は、AIシステムの訓練に数百万ドル、そしてまもなく数十億ドルを費やすことになります。そしてそのほとんどの予算は、NVIDIAのような企業から超先進的な半導体を購入することに使われます。
AIの主要な課題の1つは、AIシステムの展開コストを削減することになるでしょう。AIを経済全体に本当に広く普及させるためには、その使用コストが私たちが考えもしないほど安価である必要があります。今日のGoogleの検索のようなものです。誰もGoogleの検索の価格を考えません。なぜならそれはほぼゼロだからです。
Googleはデータセンターにある程度のお金を費やしていますが、それは考える必要がないほど低額です。今日、AIは実際にかなり高価です。ChatGPTへの1回のクエリでさえ、相当な金額になります。多くの企業が、より効率的な展開方法を探っています。現在AIエコシステムの中心にあるNVIDIAのチップは、その能力においてかなり汎用的です。
彼らは多くの異なるタイプのモデルを訓練でき、訓練と展開の両方に有用です。しかし特定のタイプのモデルや特定のタイプの展開用にチップを設計すれば、そのユースケースに完全に最適化することができます。そのため多くのスタートアップが現在、個々のワークロードや個々の展開機会を見て、そのユースケースに完全に調整されたチップを設計しようとしています。
これに取り組んでいるのはスタートアップだけでなく、大手テクノロジー企業も同様です。Facebook、Microsoft、Google、彼らは全て社内でチップを設計しています。なぜなら彼らは自社のデータセンター内の特定のワークロードを知っており、そのワークロードに特化してチップを設計すれば、多くの場合NVIDIAのような汎用AIチップよりも効率的に動作できることに気付いたからです。
これは、AIを十分に安価にし、したがって経済に大きな影響を与えるほど普及させるために本当に重要になると思います。現在のAIチップへの投資の急増を見ると、ムーアの法則が長期間続かないという理由は見当たりません。それはより先進的なチップを意味し、それは私たちがAIやあらゆる種類のデバイスに適用できるより多くの計算能力を意味します。
そしてそれは、私たちがさらに多くの半導体を使用することを意味します。なぜならトレンドとして、チップが良くなるにつれて安価になり、私たちはそれをより多くの種類の用途に使用するようになるからです。今日、あなたの車に1000個のチップが搭載されているとすれば、10年後にはその10倍の数になっても驚きません。そしてこの基本的なトレンドは、私たちが依存している全てのものに当てはまります。